МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Филиал федерального Государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ»

в г. Обнинске кАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Кафедра управления в экономических и социальных системах

МАГИСТРАТУРА

Направление: Менеджмент

Специализация: Управление развитием бизнеса (организации)

Форма обучения: заочная

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по дисциплине «Экономико-математическое моделирование в бизнес-системах»

на тему «Пространственная выборка»

Исполнитель студентка:

1курса ММ-11группы

______________________ Подпись студента

Кириленко С.Ю.

Проверил:

К.э.н., доцент		Бурцева Т.А.
Оценка: ____________________	_____________________ Подпись преподавателя

Обнинск, 2012

Содержание

Введение……………………………………………………………………..….3

1. Проверка корреляции………………………………………………….…...4

2. Априорный анализ…………………………………………….………5

3. Построение парной регрессии (линейная модель)……………….…6

4. Построение парной регрессии (нелинейная модель)…………..……8

5. Выбор и обоснование лучшей модели………………………………10

6. Расчет сезонной волны……………………………………………….11

Заключение…………………………………………………………………….14

Введение

В своем курсовом проекте я рассмотрю объемы продаж организации ИП Косичкин , которая осуществляет розничную продажу строительного и авто инструмента.

Данная организация существует с 1996 года и состоит из двух магазинов. Рассматривать мы будем именно магазин «Автоинструмент» , так как его открытие состоялось 2.5 года назад, и он находится на стадии развития.

Рассмотрим данные с апреля 2010 по апрель 2012 года, построим парную регрессию для линейной и нелинейной модели, сделаем априорный анализ, рассчитаем сезонную волну и выберем лучшую модель.

1. Проверка корреляции

Таблица 1

Объем продаж (млн. руб.)	месяц
0,683517	1
0,643651	2
1,016982	3
0,986471	4
0,8892	5
1,209581	6
1,074015	7
0,891381	8
0,938443	9
0,915488	10
0,950892	11
1,232735	12
0,906469	1
1,073643	2
1,13593	3
1,142673	4
1,25	5
1,143	6
1,417181	7
1,23	8
1,12	9
1,135369	10
1,08	11
1,092	12

Обозначим месяц значением х, а объем продаж y.Посчитаем среднее y. Оно равно 1,048 млн. руб. Получаем коэффициент корреляции –он равен 0,34. Возводим его в квадрат = 11,56% Видим что связь между ними слабая, так как должно быть более 65%.

2. Априорный анализ

Определим стандартное отклонение. Для этого нам требуются средние xи y. Они равны y= 1.048 x=6.5

С помощью Excelрассчитываем стандартное отклонение

XY

Стандартное отклонение 3.5 0.17

Коэффициент вариации 54.25% 16.92%

Вычисляем прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющееся данные.

Уравнение для прямой линии y=ax+b

Для имеющихся данных получаем уравнение :

y(x) = 0.1734596x + 0.935527136

а=0.1734596 b=0.935527136

Ошибки Sa=0.01 Sb=0.075

R^{2 -}коэффициент.

Для уравнения y(x) = 0.1734596x + 0.935527136 он равен 0,173 значение почти равно 0 значит оно не удачно для предсказания значения y.

Для уравнения y(x) = 0.129609x( b=0) коэффициент равен 0,805 . Данное значение близко к 1, модель значима.

F-статистика. Рассчитаем её с помощью функцийExcel

tкр= 0.68, tрасчетная= 9,77

tрасчет. >tkpи при этом > 2 , значит коэффициент значим. . Получаем значимый коэффициент а= 0.129609