Численные коэффициенты функции регрессии. Построение транспортной модели. Нахождение опорного плана методом Фогеля. Построение модели экономичных перевозок. Составление транспортной матрицы. Общая распределительная задача линейного программирования.
Постройте график исходных данных, определите по нему характер зависимости между расстоянием и потраченным временем, постройте уравнение регрессии, проанализируйте силу регрессионной связи и сделайте прогноз поездки на 2 км. В таблице приведены данные по объемам собранного урожая овощей из тепличного хозяйства за последний год (по месяцам), а также данные о затраченной электроэнергии, воде и удобрениях. Для этого необходимо построить графики исходных данных, построить уравнения регрессии, проанализировать силу регрессионной связи (по коэффициенту детерминации) и сделать прогноз урожая по двум-трем значениям (в пределах прогноза исходных данных). Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы: Численные коэффициенты функции регрессии Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы: Численные коэффициенты функции регрессииНайти тремя методами опорный план ТЗ, в которой запасы на трех складах равны 160, 140, 170 ед. продукции, потребности четырех магазинов равны 120, 50, 200, 110 ед. продукции, тарифы перевозки в рублях за единицу продукции следующие: Решение Опорный план , найденный методом северо-западного угла [ед.товара]. Решение: Составляем для каждого вида продукции транспортную матрицу: Транспортная матрица для первого вида продукции: D Е Объем Пока руководство фирмы «Спецстройизбкурнож» решало, какую бригаду бетонщиков послать на какой объект, освободилась от работ на предыдущем объекте еще одна бригада и выразила готовность также подключиться к работе на одном из четырех объектов.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
