3 вариант 23.04.21. Решение Найдем решение задачи аналитическим методом
Скачать 464.06 Kb.
|
Содержание Задание 1 2 Задание 2 6 Задание 3 9 Задание 4 12 Список использованных источников 14 Задание 1Условие: Найти решение игры, заданной матрицей А: а) аналитическим методом; б) графическим методом. Решение: Найдем решение задачи аналитическим методом. Чистой стратегией игрока I является выбор одной из n строк матрицы выигрышей А, а чистой стратегией игрока II является выбор одного из столбцов этой же матрицы. Проверяем, имеет ли платежная матрица седловую точку. Если да, то выписываем решение игры в чистых стратегиях. Считаем, что игрок I выбирает свою стратегию так, чтобы получить максимальный свой выигрыш, а игрок II выбирает свою стратегию так, чтобы минимизировать выигрыш игрока I.
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 4, которая указывает на максимальную чистую стратегию A2. Верхняя цена игры b = min(bj) = 5. Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ≠ b, тогда цена игры находится в пределах 4 ≤ y ≤ 5. Находим решение игры в смешанных стратегиях. Игру можно решить, если позволить игрокам выбирать свои стратегии случайным образом (смешивать чистые стратегии). Так как игроки выбирают свои чистые стратегии случайным образом, то выигрыш игрока I будет случайной величиной. В этом случае игрок I должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы получить максимальный средний выигрыш. Аналогично, игрок II должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы минимизировать математическое ожидание игрока I. 3. Находим решение игры в смешанных стратегиях. Запишем систему уравнений. Для игрока I Для игрока II Решение найдем по следующим формулам: p1 = 1/5 (вероятность применения 1-ой стратегии). p2 = 4/5 (вероятность применения 2-ой стратегии). Оптимальная смешанная стратегия игрока I: P = (1/5; 4/5) q1 = 3/5 (вероятность применения 1-ой стратегии). q2 = 2/5 (вероятность применения 2-ой стратегии). Оптимальная смешанная стратегия игрока II: Q = (3/5; 2/5) Цена игры: y = 22/5 Решим задачу геометрическим методом, который включает в себя следующие этапы: В декартовой системе координат по оси абсцисс откладывается отрезок, длина которого равна 1. Левый конец отрезка (точка х = 0) соответствует стратегии A1, правый - стратегии A2 (x = 1). Промежуточные точки х соответствуют вероятностям некоторых смешанных стратегий S1 = (p1,p2). На левой оси ординат откладываются выигрыши стратегии A1. На линии, параллельной оси ординат, из точки 1 откладываются выигрыши стратегии A2. Решение игры (2 x 2) проводим с позиции игрока A, придерживающегося максиминной стратегии. Доминирующихся и дублирующих стратегий ни у одного из игроков нет. Выделяем нижнюю границу выигрыша B1NB2, рисунок 1. Рисунок 1 – Графическое решение Максиминной оптимальной стратегии игрока A соответствует точка N, лежащая на пересечении прямых B1B1 и B2B2, для которых можно записать следующую систему уравнений: Теперь можно найти минимаксную стратегию игрока B, записав соответствующую систему уравнений Решение найдем по следующим формулам: Задание 2Условие: Найти графическим методом решение игры, заданной матрицей. Решение: Проверяем, имеет ли платежная матрица седловую точку. Если да, то выписываем решение игры в чистых стратегиях. Считаем, что игрок I выбирает свою стратегию так, чтобы получить максимальный свой выигрыш, а игрок II выбирает свою стратегию так, чтобы минимизировать выигрыш игрока I.
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = -2, которая указывает на максимальную чистую стратегию A1. Верхняя цена игры b = min(bj) = 1. Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ≠ b, тогда цена игры находится в пределах -2 ≤ y ≤ 1. Находим решение игры в смешанных стратегиях Проверяем платежную матрицу на доминирующие строки и доминирующие столбцы. С позиции проигрышей игрока В стратегия B1 доминирует над стратегией B3 (все элементы столбца 1 меньше элементов столбца 3), следовательно, исключаем 3-й столбец матрицы. Вероятность q3 = 0.
В платежной матрице отсутствуют доминирующие строки. свели игру 2 x 4 к игре 2 x 3. Так как игроки выбирают свои чистые стратегии случайным образом, то выигрыш игрока I будет случайной величиной. В этом случае игрок I должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы получить максимальный средний выигрыш. Аналогично, игрок II должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы минимизировать математическое ожидание игрока I. В декартовой системе координат по оси абсцисс откладывается отрезок, длина которого равна 1. Левый конец отрезка (точка х = 0) соответствует стратегии A1, правый - стратегии A2 (x = 1). Промежуточные точки х соответствуют вероятностям некоторых смешанных стратегий S1 = (p1,p2). На левой оси ординат откладываются выигрыши стратегии A1. На линии, параллельной оси ординат, из точки 1 откладываются выигрыши стратегии A2. Решение игры (2 x n) проводим с позиции игрока A, придерживающегося максиминной стратегии. Доминирующихся и дублирующих стратегий ни у одного из игроков нет. Выделяем нижнюю границу выигрыша B1NB2, рисунок 2. Рисунок 2 – Графическое решение Максиминной оптимальной стратегии игрока A соответствует точка N, лежащая на пересечении прямых B1B1 и B2B2, для которых можно записать следующую систему уравнений: Теперь можно найти минимаксную стратегию игрока B, записав соответствующую систему уравнений, исключив стратегию В3, которая дает явно больший проигрыш игроку В, q3=0 Q(7/10;3/10;0);P(7/10;3/10), y=1/10. Задание 3Условие: По данным десяти наблюдений: а) составить выборочное уравнение регрессии Y на Х; б) построить корреляционное поле и линию регрессии; в) сделать прогноз при х = хα; г) вычислить выборочный коэффициент корреляции и по нему оценить тесноту и направление связи между признаками.
xa=18 Решение: Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу 1 Таблица 1 – Расчетная таблица
Выборочные средние. , , Выборочные дисперсии: Среднеквадратическое отклонение Коэффициент корреляции b можно находить по формуле: Тогда уравнение регрессии У на Х: у=3,9258х-1,725 Коэффициентам уравнения линейной регрессии можно придать экономический смысл. Коэффициент регрессии b = 3,926 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с повышением или понижением величины фактора х на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу y повышается в среднем на 3,926. Коэффициент a = -1,725 формально показывает прогнозируемый уровень у, но только в том случае, если х=0 находится близко с выборочными значениями. Связь между у и х определяет знак коэффициента регрессии b (если > 0 – прямая связь, иначе - обратная). В нашем примере связь прямая. Сделаем прогноз при х=18 у=3,9258*18-1,725=68,94 Рассчитываем показатель тесноты связи. Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле: Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 0.1 < rxy < 0.3: слабая; 0.3 < rxy < 0.5: умеренная; 0.5 < rxy < 0.7: заметная; 0.7 < rxy < 0.9: высокая; 0.9 < rxy < 1: весьма высокая; В нашем примере связь между признаком Y и фактором X весьма высокая и прямая. На рисунке 3 представлено поле корреляции. Рисунок 3 – Поле корреляции Задание 4Условие: По данным n наблюдений вычислить выборочный коэффициент корреляции и составить уравнения прямых линий регрессии Y на Х и Х на Y. Решение: Уравнение линейной регрессии с y на x имеет вид: Уравнение линейной регрессии с x на y имеет вид: Найдем необходимые числовые характеристики. Выборочные средние: (10*6 + 20(10 + 3) + 30(9 + 15 + 5) + 40(1 + 12 + 7) + 50(4 + 8))/80 = 32.375 (7*4 + 14(1 + 8) + 21(9 + 12) + 28(15 + 7) + 35(10 + 5) + 42(6 + 3))/80 = 26.425 Дисперсии: σ2x = (102*6 + 202(10 + 3) + 302(9 + 15 + 5) + 402(1 + 12 + 7) + 502(4 + 8))/80 - 32.3752 = 125.61 σ2y = (72*4 + 142(1 + 8) + 212(9 + 12) + 282(15 + 7) + 352(10 + 5) + 422(6 + 3))/80 - 26.4252 = 85.72 Откуда получаем среднеквадратические отклонения: σx = 11,208 и σy = 9,258 и ковариация: Cov(x,y) = (50*7*4 + 40*14*1 + 50*14*8 + 30*21*9 + 40*21*12 + 30*28*15 + 40*28*7 + 20*35*10 + 30*35*5 + 10*42*6 + 20*42*3)/80 - 32.375*26.425 = -92.51 Определим коэффициент корреляции: Запишем уравнения линий регрессии y(x): и вычисляя, получаем: yx = -0,74 x + 50,27 Запишем уравнения линий регрессии x(y): и вычисляя, получаем: xy = -1,08y + 60,89 Список использованных источниковКраснов, М.Л. Вся высшая математика. Т.5. Теория вероятностей, математическая статистика, теория игр / М.Л. Краснов, А.И. Киселев, Г.И. Макаренко. - М.: ЛКИ, 2015. - 296 c. Кочетыгов, А. А. Основы эконометрики / А.А. Кочетыгов, Л.А. Толоконников. - М.: Издательский центр "МарТ", 2015. - 352 c. Лабскер, Л.Г. Теория игр в экономике. Практикум с решениями задач (для бакалавров) / Л.Г. Лабскер; под ред. Ященко Н.А.. - М.: КноРус, 2016. - 331 c. Носко, В.П. Эконометрика. В 2-х т.Книга 1: Часть 1: Основные понятия, элементарные методы; Часть 2: Регрессионный анализ временных рядов: Учебник / В.П. Носко. - М.: ИД Дело РАНХиГС, 2011. - 672 c. |