Курсовая работа: Теория организации 6

Для выполнения расчета возможны два варианта действий:

- первый вариант - расчет эмпирической зависимости методом сред­них значений на калькуляторе;

- второй вариант - проверка корреляционной связи и расчет эмпири­ческой полиномиальной зависимости на ЭВМ с помощью специ­альной программы "ПОЛИНОМ" или в EXCEL.

По первому варианту расчетов необходимо выполнить следую­щие действия:

1. Для данных таблицы (примечание: текущие даты верхней строки таблицы задает преподаватель) определить методом средних уравнение экспериментальной кривой изменения объемов производства по годам - V(t) (в данном случае - это полином первой степени);

2.Рассчитать значения отклонений ej экспериментальных значений от линии регрессии для системы уравнений:

(3)

3. На основании этой системы уравнений определить неизвестные ко­эффициенты а и b уравнения регрессии

V ( t )= aT +b (4)

4. Для проверки результатов построить соответствующий график изменения объемов выпуска по годам.
5. Решить уравнения (1) и (2) для данной таблицы

Таблица1. 1 Изменение объемов производства

годы	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
V(t), тыс. н-час	539,5	582,0	601,7	597,7	669,6	664,2*	721,1*	774,3*

* -расчетные значения (без индекса отчетные данные за предыдущие годы)

К_и =1 -коэффициент изменения приведенных затрат с момента t_t ;

М_пр = 670,0 тыс.н-час - проектная производственная мощность (пропускная способность);

S_max =180 - максимально возможное число единиц оборудования в цехе;

F= 4015 часов для двухсменного режима работы - годовой дей­ствительный (эффективный) фонд времени работы единицы оборудо­вания за год.

1.2. Построение линии регрессии

Для построения линии регрессии воспользуемся методом «Средних». Рассчитаем значения отклонений e_i экспериментальных значений от линии регрессии для системы уравнений, используя формулу e_i =V(t_i )-(a*t+b):

Согласно данной системе уравнений определим неизвестные

коэффициенты a и b уравнения регрессии (4) :

539,5 – (a*0 +b ) + 582,0 – (a*1 +b) + 601,7 – (a*2 +b) + 597,7 – (a*3 +b) = 0,

669,6 – (a*4 + b) + 664,2 – (a*5+ b) + 721,1 – (a*6 +b) + 774,3 – (a*7 +b)= 0,

a = 31,77,

b = 469,03.

После этого, подставив в (4) полученные значения, запишем уравнение линии регрессии: V(t)=31,77*t+532,57 (5).

Произведем проверку полученных данных. Для простоты вычислений возьмем t за 2 и 9 (2002 и 2009 года). Рассчитаем значения V(t) при t=2 и t=9:

V(t)=31,77*2+469,03=532,57 и V(t)=31,77*9+469,03=754,96. Получили два значения V(t). Отметим полученные значения на графике: