смотреть. 1 Задача Оценка согласованности мнений экспертов
 Скачать 289.66 Kb.
|
|
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный аграрный университет»
_________________________________________________ (Фамилия, имя, отчество обучающегося) РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА (название работы) по дисциплине «Системный анализ» ВАРИАНТ 6;68-74;68 УКАЗАТЬ! «К защите допускаю» Руководитель: Ст.преподаватель Хазиева А. М. (ученая степень, должность, Ф.И.О) ___________________________ (подпись) «____» ______________ 2020 г. Оценка при защите: ____________________________ ____________________________ (подпись) «____»_________________ 2020 г. УФА 2020 СОДЕРЖАНИЕ
ПРОСТАВИТЬ СТРАНИЦЫ ПОСЛЕ ЗАВЕРШЕНИЯ РАБОТЫ!!! 1 Задача 1. Оценка согласованности мнений экспертов Задание. Анализируются возможные направления повышения эффективности работы энергосбытовой компании. Исходные данные приведены в таблице 1. Оценить согласованность мнений экспертов с помощью коэффициента конкордации Кендалла. Сделать выводы. Таблица 1 - Экспертнаяоценканаправлений повышения эффективности работы энергосбытовой компании ОСТАВИТЬ ТОЛЬКО ДАННЫЕ СВОЕГО ВАРИАНТА!!!
РЕШЕНИЕ Определим степень согласованности мнений пяти экспертов по результатам ранжирования пяти направлений повышения эффективности работыэнергосбытовой компании. Для этого используем коэффициент конкордации Кендалла. Коэффициент конкордации определяется по формуле:  где S – сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения; n – число экспертов; = 4 m – число объектов экспертизы. =5 Вспомогательные расчеты представим в таблице 2. Таблица 2 – Данные для оценки согласованности мнения экспертов
Среднеарифметическое число рангов находится как отношение суммы рангов к числу объектов экспертизы (68:5=13,6) и составляет 13,6. Итак, =    Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне от 0 до 1 (0 – полная несогласованность, 1 – полное единодушие). Вывод: Коэффициент конкордации Кендала составил: W =0,12. Следовательно, степень согласованности мнений экспертов по возможным направлениям повышения эффективности работы энергосбытовой компании очень слабая. Задача 2. Применение метода наименьших квадратов в системном анализе. Задание. Используя метод наименьших квадратов и предполагая линейную зависимость потребления молока и молочных продуктов на душу населения(в год; килограммов) от среднедушевых денежных доходов населения (в месяц; рублей) построить уравнение парной линейной регрессии; определить коэффициент корреляции и детерминации; оценить значимость уравнения регрессии. Исходные данные для анализа представлены в таблице 3. (число наблюдений 7) 68 вариант – с 68 по 74 включительно ОСТАВИТЬ ТОЛЬКО ДАННЫЕ СВОЕГО ВАРИАНТА!!! Таблица 3. Исходные данные для анализа . (https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.htm)
РЕШЕНИЕ: 1 Зависимый (результативный) признак (y) - Потребление, молока и молочных продуктов на душу населения Независимый (факторный) признак (х) - Среднедушевые денежные доходы населения Уравнение линейной регрессии имеет вид:  ,где  зависимая (выровненная) переменная;x – независимая переменная (факторный признак); a, b – параметры уравнения регрессии (а – значение  при x= 0, экономического содержания не имеет; b – коэффициент регрессии).Для написания уравнения регрессии нам необходимо найти параметрыa и b. Для определения параметров a и b уравнения регрессии применим метод наименьших квадратов (МНК). Система нормальных уравнений имеет вид:  где n – количество наблюдений. Расчет значений параметров a и b линейной функции можно выполнить на ЭВМ с помощью команды Microsoft Excel: Данные / Анализ данных / Регрессия (Приложение А). Для решения системы уравнений построим вспомогательную таблицу 4. Таблица 4 – Вспомогательная таблица для расчета параметров уравнения
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
