Šperos.lt > Kursiniai darbai
Kursiniai darbai

(5731 darbai)

Kiekybiniai sprendimo metodai: gamybos planavimo uždavinysKursinio darbo užduotys. Koreliacinė regresinė analizė. Aprašyti tyrimo tikslus. Atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x,x,x (n 5). Atrinkti x,x,x (m3) regresinei analizei atlikti. Atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x,x,x. Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę y su (x,x,x) panaudojant funkcijas LINEST, LOGEST, TREND, GROWTH. Aprašyti gautus rezultatus. Pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius. Sudaryti ir ištirti gamybos planavimo uždavinį. Sudaryti ir išspręsti grafiškai gamybos planavimo uždavinį (m3, n=2). Išspręsti tą pati uždavinį su SOLVER ir aprašyti jautrumo analizės rezultatus. Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė. Teoriniai aspektai. Nepriklausomų kintamųjų atrinkimas regresinei analizei atlikti. Praktinis aspektas. Koreliacinė analizė(Veiksmai). Vidurkis. Dispersija. Kvadratinis nuokrypis. Koreliacija. T kriterijus. T kritinis. Apibendrinta koreliacinė analizė. Porinė regresinė analizė. Daugianarė regresinė analizė, panaudojant LINEST, LOGEST, TREND, GROWTH. Aprašymas gautų rezultatų ir taikymo pavyzdžiai. Gamybos planavimo uždavinys. Teorija. Praktinis aspektas. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodaiKoreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslo aprašymas. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1,…,X5. Atrinkti X1,X2,…,Xm (m >=3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė analizė. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Gamybos planavimo uždavinio sudarymas ir tyrimas. Gamybos planavimo uždavinys(m≥3, n=2). Dualaus uždavinio sudarymas ir jo sprendimas. Išteklių "šešelinės" kainos. Transporto uždavinys. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (10)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1,.,x5. Atrinkti X1,., X5 regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X4. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu. Prognozavimas eksponentiniu metodu. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (11)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1, ., x6. Atrinkti x1, x2, ., xm (m≥3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė su kiekvienu x2, x4 ir x5. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su x1, ..., xm 9. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu. Prognozavimas eksponentinio išlyginimo metodu. Transporto uždavinys. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (12)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X4, X5. X1, X2, X3, X4, X5 regresinei analizei atlikti, atrinkimas. Porinė regresinė analizė Y su kiekvienu X2, X3, X4. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė Y su X2, X3, X4, naudojant LINEST, LOGEST funkcijas. Gauti rezultatai. Tyrimo rezultatų taikymas. Prognozavimas slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (13)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su x1, x2, x3, x4, x5. x1, x2, xm atrinkimas regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė y su x1, x2, x3, x4. Bendrasis lygties pavidalas. Gauti rezultatai. Skaičiavimai. Grafikai. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su x1, x2, x3, x4 naudojant LINEST, LOGEST. Tiesinė daugianarės regresinės lygties analizė. Eksponentinės daugianarės regresinės lygties analizė. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozė slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais. Vidutinės kvadratinės paklaidos. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu. Prognozavimas eksponentinio išlyginimo metodu. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (14)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1, xn (n 5). Porinė regresinė analizė y su kiekvienu x1, x2, xm. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su (x1, x2, xm) naudojant LINEST, LOGEST, TREND, GROWTH funkcijas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu. Eksponentinio išlyginimo metodas. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (16)Įvadas. Gamybos planavimo uždavinys. Grafiškas gamybos planavimo uždavinio sprendimas. Dualaus uždavinio grafiškas sprendimas. Išteklių šešėlinės kainos. Transporto uždavinys. Pradinio plano radimas mažiausios kainos metodu. Optimalaus plano radimas potencialiu metodu. Naujo plano sudarymas – pirmas pakeitimų ciklas. Naujo plano sudarymas – antras pakeitimų ciklas. Naujo plano sudarymas – trečias pakeitimų ciklas. Naujo plano sudarymas – ketvirtas pakeitimų ciklas. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (17)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1, . , xn (n = 5). X1...X5 atranka regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė. Daugianarės koreliacinės regresinės analizės atlikimas naudojant LINEST, LOGEST, TREND, GROWTH funkcijas. Skaičiavimas su funkcija LINEST. Skaičiavimas su funkcija LOGEST. Skaičiavimas su funkcijom TREND ir GROWTH. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Gautų rezultatų aprašymas. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (18)Įvadas. Darbo tikslas - yra atlikti koreliacinę regresinę analizę ir nustatyti, ar egzistuoja stochastinis ryšys tarp veiksnių y ir x, ir tarp kurių veiksnių egzistuoja funkcinė priklausomybė, atlikti prognozę slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais bei aprašyti gautus rezultatus. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu X1 Xn. X1 Xm atrinkimas regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė regresija. Aprašyti gautus rezultatus. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (19)Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X4, X5, X6. Reikšmingų X1, X2, X3, X4, X5, X6 atrinkimas (m≥3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė Y su kiekvienu X1, X3, X4, X6. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Tiesinė daugianarė regresinė lygtis. Eksponentinė daugianarė regresinė lygtis. Prognozavimas su TREND IR GROWTH funkcijomis. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu. Prognozavimas eksponentinio išlyginimo metodu. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (2)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslo aprašymas. Porinė koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1,…,X5. Atrinkti X1,X2,…,Xm (m >=3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė analizė. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (20)Įvadas. Darbo tikslas – atlikti koreliacinę regresinę analizę, prognozavimą, pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavydžius ir padaryti išvadas. Atskirose kursinio dalyse kiekvienam tikslui bus iškelti tam tikri uždaviniai tikslui pasiekti. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1,..,xn. Atrinkti x1,.., xn regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė y su atrinktais x1,.., xn. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė naudojant Linest ir Trend funkcijas. Gautų rezultatų aprašymas. Turimų rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozė slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais, apskaičiuojant vidutines kvadratines paklaidas. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (21)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslo aprašymas. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X4, X5. Atrinkti X1, X2, Xm (m≥ 3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3. Daugianarės koreliacinės regresinės analizės Y su (X1,,Xm) atlikimas. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Prognozė eksponentinio išlyginimo metodu. Gamybos planavimo uždavinys. Gamybos planavimo uždavinio sudarymas ir sprendimas. Transporto uždavinys. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (3)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1,.....,xn. Atrinkti duomenys x1, x4, x5, regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė y su kiekvienu x1, x4, x5. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su kiekvienu x1, x4, x5. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinis išlyginimo metodas. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (4)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x1, ....., xn (n5). x1, x2,…,xm (m3) atrinkimas regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė y su kiekvienu x1, x2,…,xm. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su (x1, x2,…,xm). Pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio išlyginimo metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Gamybos planavimo uždavinys. Dualus uždavinys. Transporto uždavinys. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (5)Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x 3. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė analizė. Tyrimo rezultatų taikymas. Prognozė slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais. Gamybos planavimo uždavinys. Grafinis gamybos planavimo uždavinys. Dualus uždavinys ir šešėlinės kainos. Transporto uždavinys. Darbas iliustruotas lentelėmis. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (6)Įvadas. Koreliacinė regresinė analizė. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1...xm. Regresinei analizei reikalingų x1, x2,... xm atrinkimas. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su x1, x2 ir x3. Tyrimo rezultatų taikymas. Prognozavimas. Išvados. Darbas iliustruotas lentelėmis (15). Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (7)Įvadas. Trumpa statybos darbų savo jėgomis statistika. Koreliacinė regresinė analizė. Statistikos dydžių apskaičiavimas. Koreliacijos koeficiento apskaičiavimas. Veiksnių, tarp kurių egzistuoja stochastinė priklausomybė, nustatymas. Porinė regresinė analizė (stochastinio ryšio tarp dydžių X ir Y formos ir analitinės išraiškos nustatymas). Priklausomojo veiksnio Y ryšio su keliais nepriklausomais veiksniais X1, X2, Xn, nustatymas (daugianarės tiesinės regresijos modelio sudarymas). Gautų rezultatų aprašymas. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Išvados. Skaityti daugiau
Kiekybiniai sprendimų metodai (8)Koreliacinė regresinė analizė. Porinė koreliacinė analizė. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Gautų rezultatų aprašymas. Tyrimo taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Gautų rezultatų palyginimas. Skaityti daugiau
......