Зависимость производства ликеро-водочных изделий
Состав работы
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Содержание
Постановка задачи. 1
Первичный анализ исходных данных. 1
Корреляционно-регрессионный анализ. 2
Способ 1. 2
Способ 2. 3
Метод пресс. 3
Метод исключения. 4
Метод главных компонент. 4
Прогнозирование. 5
Постановка задачи.
Определить существует ли зависимость между производством ликеро-водочных изделей (Y) и :
валовый сбор зерна (X1);
валовый сбор сахарной свеклы (X2);
потребление пива (X3);
население России (X4);
потребление водки (X5).
В случае обнаружения зависимости построить оптимальную модель, котороя могла бы быть пригодной для прогноза.
Первичный анализ исходных данных.
Анализ динамики производства ликеро-водочных изделий (Y) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальное производство был равно 138.1, а максимальным 209.2, тем самым изменение величины Y было в пределах 71.1. Вариация равная 12.2126% свидетельствует об однородности величины Y (<33%). Отклонение от среднего значения (176.5905) в среднем не превышало 17.5814 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-1.1554) и асимметрия (-0.1873) утверждает, что распределение величины Y имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина Y имеет тенденцию к увеличению, средний темп прироста составляет -0.981% .
Анализ динамики валового сбора зерна (X1) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальный сбор был равен 248.1, а максимальным 356.3, тем самым изменение величины X1 было в пределах 108.2. Вариация равная 10.6046% свидетельствует об однородности величины X1 (<33%). Отклонение от среднего значения (313.5953) в среднем не превышало 33.2555 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-0.9713) и асимметрия (-0.5517) утверждает, что распределение величины X1 имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина X1 имеет тенденцию к увеличению, т.к. средний темп прироста составляет 1.0741% или на 0.0254 единиц измерения (% от номинала в миллионах тонн). Сбор до 16 наблюдения имеет тенденцию к увеличению, в период от 16 до 21 наблюдается падение сбора.
Постановка задачи. 1
Первичный анализ исходных данных. 1
Корреляционно-регрессионный анализ. 2
Способ 1. 2
Способ 2. 3
Метод пресс. 3
Метод исключения. 4
Метод главных компонент. 4
Прогнозирование. 5
Постановка задачи.
Определить существует ли зависимость между производством ликеро-водочных изделей (Y) и :
валовый сбор зерна (X1);
валовый сбор сахарной свеклы (X2);
потребление пива (X3);
население России (X4);
потребление водки (X5).
В случае обнаружения зависимости построить оптимальную модель, котороя могла бы быть пригодной для прогноза.
Первичный анализ исходных данных.
Анализ динамики производства ликеро-водочных изделий (Y) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальное производство был равно 138.1, а максимальным 209.2, тем самым изменение величины Y было в пределах 71.1. Вариация равная 12.2126% свидетельствует об однородности величины Y (<33%). Отклонение от среднего значения (176.5905) в среднем не превышало 17.5814 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-1.1554) и асимметрия (-0.1873) утверждает, что распределение величины Y имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина Y имеет тенденцию к увеличению, средний темп прироста составляет -0.981% .
Анализ динамики валового сбора зерна (X1) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальный сбор был равен 248.1, а максимальным 356.3, тем самым изменение величины X1 было в пределах 108.2. Вариация равная 10.6046% свидетельствует об однородности величины X1 (<33%). Отклонение от среднего значения (313.5953) в среднем не превышало 33.2555 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-0.9713) и асимметрия (-0.5517) утверждает, что распределение величины X1 имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина X1 имеет тенденцию к увеличению, т.к. средний темп прироста составляет 1.0741% или на 0.0254 единиц измерения (% от номинала в миллионах тонн). Сбор до 16 наблюдения имеет тенденцию к увеличению, в период от 16 до 21 наблюдается падение сбора.
Другие работы
Инженерная графика НГТУ. 7-й вариант
Laguz
: 11 сентября 2016
Компьютерная графика.
НГТУ 7 вариант.
Контрольная работа по инженерной НГТУ
3d чертежи в автокаде(5 задач)+обычный чертеж резьбовой детали.
200 руб.
Курсовая работа по информатике
fybhfv
: 27 февраля 2009
Создание базы данных, для хранения данных о работе фирмы, сдающей в аренду объекты недвижимости. В таблицах базы данных должны быть следующие поля: Код объекта, Наименование объекта, Тип объекта, Адрес объекта, Цена аренды за один месяц, Код клиента, ФИО клиента, Дата начала аренды, Срок аренды.
Инженерная графика. Задание №35. Вариант №4. Деталь №2
Чертежи
: 29 сентября 2019
Все выполнено в программе КОМПАС 3D v16.
Боголюбов С.К. Индивидуальные задания по курсу черчения
Задание №35. Вариант №4. Деталь №2
Выполнить по аксонометрической проекции чертеж модели (построить три проекции и нанести размеры).
В состав работы входят 4 файла:
- 3D модель детали;
- ассоциативный чертеж;
- чертеж формата А4 в трёх видах комплексного оформления;
- чертеж формата А3 в трёх видах комплексного оформления.
Помогу с другими вариантами, пишите в ЛС.
60 руб.
Челюстедержатель левый верхний автоматического бурового ключа АКБ-4М-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
lesha.nakonechnyy.92@mail.ru
: 19 сентября 2023
Челюстедержатель левый верхний автоматического бурового ключа АКБ-4М-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
277 руб.