- •2. Понятие и виды коррел. И регресс. Задачи коррел. И регресс. Ан-за
- •3. Парн. Лин. Регресс.(плр)
- •5.Коэф-т корреляции
- •6.Предпос. М-да наим. Квадратов. Т. Г-м
- •7.Анализ точности опред. Оценок коэф-ов регрессии.
- •1. Понятие экон-ки. Осн. Задачи экон-ки.
- •8) Проверка гипотез относит. Коэф-тов лин. Ур-я регрес
- •9. Интерв. Оценки коэф-ов лин. Ур-ния регрессии
- •13. Расчет коэф-в множ. Регр-ии.
- •24/Обратная модель.
- •14. Дисперсии и станд. Ошибки коэф-в.
- •19. Проверка равенства двух коэффициентов детерминации.
- •20. Проверка гипотезы о совпадении уравнений регрессии для двух выборок
- •21. Статистика Дарбина-Уртсона
- •22.Логарифмические (лог-линейные) модели.
- •33. Метод лин.Комбинаций част.Критериев.
- •34. Метод ведущего критерия.
- •36. Метод равных и наим-их относит. Отклонени
- •37. Метод минимакса
- •38. Предмет и основные понятия теории игр
- •42. Решение матричных игр в смешанных стратегиях. Теорема о необходимом и достаточном условии смешанных стратегий
- •43.Теорема о преобразованиях эл-ов платежной матрицы
- •16. Пров стат значимости коэф ур-ния множ лин регрессии
- •44. Теорема о сведении плат-й матрицы к матрице с полож числами.
- •45. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования
- •46. Игры с природой. Понятие риска сиатистика. Матрица рисков.
- •47. Критерии Байеса и Лапласа выбора наилучшей стратегии статистика
- •48. Критерии Вальда, Сэвиджа и Гурвица выбора наилучшей стратегии статистика.
- •49. Модели анализа основных финансовых операций.
- •50. Дисконтирование денежных потоков. Текущая стоимость проекта.
- •51. Чистая текущая стоимость инвестиционного проекта
- •52. Внутренняя норма прибыли проекта
- •Вопрос 53. Индекс прибыльности и период окупаемости проекта.
- •Вопрос 54. Влияние инфляции на денежные потоки проекта.
- •58. Осн. Понятия и опр. Спу
- •57.Анализ чувств-ти ден. Потоков проекта
- •17, 18. Проверка общ кач-ва ур множ рег-сии и статзначимостикоэф детерминации.
- •59. Правила построения сет. Графиков
- •60. Расч. Врем. Парам. Событ.
- •63. Оптимизация проекта по времени, если задан срок выполнения проекта
- •62. Линейный график комплекса работ (график Ганта). Диаграмма потребления ресурсов
- •61. Расч времен парам раб.
- •64. Оптимизац проекта по времени за счет вложен выделен сумм.Ср.
- •65. Оптимизация проекта по стоимости при нефиксированной величине критического пути.
- •66. Оптимизация проекта по стоимости при фиксированной величине критического пути
- •67. Оптимизация проекта по ресурсам
- •70. Основные соотношения, отражающие сущность моб.
- •71. Мат. Модель моб. Эк. Сущность коэф-тов прямых затрат (кпз).
- •72Испол.Моб в исслед.Взаимосв. Отрасл.Структур
- •73. Использование модели моб в прогноз.Цен
- •68.Принципиальная схема моб в снс.
- •69. Экономическое содержание квадрантов моб.
33. Метод лин.Комбинаций част.Критериев.
При решении задач данным методом вводится вектор весовых коэф.,кот.характ.важность соотвюкритерия.
α=(α1,α2,…αк), αк>0
Тогда целевая ф-ция будет представлять собой един.частных критериев,умноженных на весовые коэф.При этом критерии обязат.должны быть нормированы.
maxF(x)=Сумм αк*fк(x)
λi(x){<= >=}bi,i=1,m
xj>=0,j=1,n
34. Метод ведущего критерия.
Этот метод явл.частным случаем метода последовательных уступок.В этом методе все критерии,кроме маиого важного,переводятся в разряд ограничений.
Умножив все критерии минимизации ф-ции на -1 и обозначив через ß=(ß2,ß3..ßк)нижние границы соотв.критериев,тогда модель задачи будет меть вид:
maxF(x)=f1(x)
fk(x)>=ßk, k=2,k
λi(x){<=,=,>=}bi,i=1,m
xj>=0,j=1,n
Будем решать задачу по к критериям:
max f1 =
max f2 =
min fk = , k=3,k
( ≤ , = , ≥ ) bi , i=1,m
xj ≥ 0, j=1,n
Запишем условия равенства относит.отклонений критериев от их экстримальн.значений.
==…=
Рассмотрим 4 первых критерия. По условию задачи f1 и f2 максимизир-ся, а f3, f4-минимизир-ся. Проанализируем знач-я 2-х первых критериев.
Если <0 иf*2<0 , то
>0 и >0 Еслиf1*>0 и f2*>0 , то <0 и <0.
Поэтому в равенстве относит.отклонений этих критериев модуль абсолютных величин можно опустить. Тогда получим:
= => f1-1= f2-1Введем обознач: d1=,d2 = =>d1f1-d2f2=0
Для критериев f3, f4 получим точно такое же уравнение, т.к. направления их оптимизации совпадают.Рассмотрим критерии с противоположными направлениями оптимизации f1и f3.Если f1*<0,
f3*<0, то >0,<0. Еслиf1*>0, f3*>0, то <0,>0.
Поэтому при опускании знака модуль перед одним из выражений надопоставить «-». Получим: = -=>d1f1+d3f3=2
Т.о., для нахождения компромиссного решения методом равных и наим. относ. отклонений необх. оптимизир-е критерии включить в число неизвестных задачи и к основным ограничениям добавить след. ограничения: d1f1-d2f2=0 – для всех fk, кот. как и f1 максимизир-ся; d1f1+d3f3=2 - для всех fk, кот.
36. Метод равных и наим-их относит. Отклонени
Будем решать задачу по к критериям:
max f1 =
max f2 =
min fk = , k=3,k
( ≤ , = , ≥ ) bi , i=1,m
xj ≥ 0, j=1,n
Запишем условия равенства относит.отклонений критериев от их экстримальн.значений.
==…=
Рассмотрим 4 первых критерия. По условию задачи f1 и f2 максимизир-ся, а f3, f4-минимизир-ся. Проанализируем знач-я 2-х первых критериев.Если
<0 и f*2<0 , то >0 и>0 Еслиf1*>0 и f2*>0 , то <0 и <0.
Поэтому в равенстве относит.отклонений этих критериев модуль абсолютных величин можно опустить. Тогда получим:
Введем обозначения:
Для критериев f3, f4 получим точно такое же уравнение, т.к. направления их оптимизации совпадают.
Рассмотрим критерии с противоположными направлениями оптимизации f1и f3.Если f1*<0,
Поэтому при опускании знака модуль перед одним из выражений надо поставить «-». Получим: = -=>d1f1+d3f3=2
Т.о., для нахождения компромиссного решения методом равных и наим. относ. отклонений необх. оптимизир-е критерии включить в число неизвестных задачи и к основным ограничениям добавить след. ограничения: d1f1-d2f2=0 – для всех fk, кот. как и f1 максимизир-ся; d1f1+d3f3=2 - для всех fk, кот. минимизир-ся. В качестве ЦФ можно взять любую