Материал: 4626

Скачать файл

Заказать новую работу

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

9 469296 1381584 463639 86559 6165342

10 487892 1009361 435813 587507 4674425

11 615759 517422 331008 535557 4600065

12 1032806 262494 120516 43653 1933402

13 413497 119884 187428 488837 1669520

14 246722 1115686 136567 12864 1129019

15 425144 191202 94535 392308 347461

Обозначения: Х₁- собственный капитал; Х₂ - ссудная задолженность; Х₃ - балансовая прибыль; Х₄ - вложения в государственные бумаги; Х₅ - привлеченные ресурсы.

Вариант 4. Построить модель для прогнозирования курса доллара США по отношению к рублю по данным таблицы в зависимости от трех факторов.

№ п/п X₁ X₂ X₃ Y

1 3051,08 16048 212,97 23,68

2 3051,08 16048 212,97 23,8

3 3031,1 16378 214,27 23,8

4 2935,16 14500 217,43 23,92

5 2952,09 16019 216,92 24,29

6 2962,22 15986 215,91 24,22

7 3009,52 16017 213,26 24,18

8 3001,4 16017 213,43 24,19

9 3001,4 16017 213,43 24,2

10 2993,27 16017 213,61 24,2

11 3034,61 16009 213,02 24,2

12 3021,18 15836 212,72 24,18

13 2979,92 16327 214,71 24,16

14 2996,3 16290 219,49 24,29

Обозначения: Y - курс доллара, руб./1 дол; Х₁ - DJ индекс; Х₂ - TN индекс; Х₃- цена золота, руб./гр.

Вариант 5. Построить модель для прогнозирования результатов мониторинга о состоянии экологической защиты и охраны труда на промышленном предприятии за два года. Проанализируйте зависимость заболеваемости работников предприятия от содержания вредных веществ в производственно-ливневых водах после прохождения очистных сооружений.

Месяцы года	Случаи заболевания на 100 работающих у	Содержание вредных веществ в производственно-ливневых водах, мг/куб.дм.
Месяцы года	Случаи заболевания на 100 работающих у	Нефтепродукты	Железо	NO	NO₂
1	7	0,0625	0,7	39,375	5,625
2	7,9	0,225	0,68	29,375	6,9375
3	2,5	0,05	0,59	35	3,875
4	4,7	0,075	0,55	35	3,375
5	2,5	0,025	0,375	36,25	3,625
6	3,2	0,0125	0,6	26,875	1,375
7	3,6	0,325	0,5	34,375	2,3125
8	3,8	0,65	0,65	29,375	1,8125
9	3,3	0,75	0,21	27,5	1,625
10	5,4	0,55	0,64	26,873	1,5787
11	5,1	0,775	0,45	23,75	1,5625
12	3,2	0,3	0,43	30	2,75
13	3,4	0,2	0,54	22,9048	0,8415
14	3,9	0,2	0,675	21,2916	0,9442
15	6,3	0,39	0,7	19,5264	0,9331
16	5,5	0,175	0,625	23,4375	1
19	5,2	0,6	0,475	17	0,9375
20	4,6	0,75	0,25	18,125	0,40625
21	5,8	0,125	0,95	14	0,25
23	6	0,525	0,425	5,5625	0,375
24	5,3	0,35	0,475	6,5	0,25

Вариант 6. Построить модель для прогнозирования результатов функционирования многомерного объекта управления с семью входными переменными Х=(х₁, x₂, ..x₇) и с одной выходной переменной у₁. Исследовать зависимость переменной у₁ от различных факторов.

№ п/п	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	y₁
1	1	655	0,1	1,22	0,3	0,35	5	245
2	1	679	0,2	1,2	0,35	0,35	7	253
3	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	7	246
4	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	7	230
5	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	6	245
6	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	215
7	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	210
8	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	208
9	1	650	0,22	1,24	0,3	0,35	15	189
10	1	672	0,22	1,2	0,3	0,35	16	150
11	1	679	0,22	1,2	0,3	0,35	15	198
12	1	635	0,22	1,2	0,3	0,35	15	157
13	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	15	190
14	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	15	150
15	1	575	0,17	1,11	0,2	0,4	15	139
16	1	635	0,18	1,11	0,2	0,4	15	184
17	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	14	193
18	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	14	200
19	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	145
20	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	137
21	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	124
22	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	18	132
23	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	126
24	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	117
25	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	113
26	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	119
27	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	127
28	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	118
29	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	125
30	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	131
31	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	120
32	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	121

Вариант 7. Построить модель для прогнозирования результатов функционирования многомерного объекта управления с семью входными переменными Х=(х₁, x₂, ..x₇) и с одной выходной переменной у₂. Исследовать зависимость переменной у₂ от различных факторов.

№ п/п	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	y₂
1	1	655	0,1	1,22	0,3	0,35	5	89
2	1	679	0,2	1,2	0,35	0,35	7	91
3	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	7	83
4	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	7	81
5	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	6	78
6	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	75
7	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	70
8	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	68
9	1	650	0,22	1,24	0,3	0,35	15	61
10	1	672	0,22	1,2	0,3	0,35	16	59
11	1	679	0,22	1,2	0,3	0,35	15	62
12	1	635	0,22	1,2	0,3	0,35	15	60
13	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	15	71
14	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	15	59
15	1	575	0,17	1,11	0,2	0,4	15	55
16	1	635	0,18	1,11	0,2	0,4	15	67
17	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	14	68
18	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	14	71
19	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	59
20	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	55
21	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	51
22	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	18	55
23	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	54
24	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	51
25	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	49
26	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	52
27	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	61
28	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	53
29	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	51
30	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	53
31	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	54
32	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	49

Вариант 8. Построить модель для прогнозирования результатов функционирования многомерного объекта управления с семью входными переменными Х=(х₁, x₂, ..x₇) и с одной выходной переменной у₃. Исследовать зависимость переменной у₃ от различных факторов.

№ п/п	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	y₃
1	1	655	0,1	1,22	0,3	0,35	5	40
2	1	679	0,2	1,2	0,35	0,35	7	35
3	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	7	38
4	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	7	39
5	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	6	37
6	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	42
7	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	45
8	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	7	51
9	1	650	0,22	1,24	0,3	0,35	15	55
10	1	672	0,22	1,2	0,3	0,35	16	57
11	1	679	0,22	1,2	0,3	0,35	15	52
12	1	635	0,22	1,2	0,3	0,35	15	53
13	1	644	0,21	1,22	0,3	0,35	15	48
14	1	644	0,17	1,11	0,2	0,4	15	59
15	1	575	0,17	1,11	0,2	0,4	15	60
16	1	635	0,18	1,11	0,2	0,4	15	54
17	1	635	0,2	1,21	0,2	0,4	14	49
18	1	655	0,2	1,21	0,2	0,4	14	37
19	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	46
20	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	53
21	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	17	58
22	2	650	0,2	1,21	0,3	0,35	18	64
23	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	62
24	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	67
25	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	65
26	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	66
27	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	67
28	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	64
29	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	68
30	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	69
31	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	65
32	2	650	0,2	1,21	0,4	0,4	18	69

Источник: https://studfile.net/preview/16712848/

Смотрите также:

"Логистическая технология JIT"
1. Автотрансформаторы, их назначение 1 Автотрансформатор, его история
100 речей, которые изменили мир
1027
1193
12 Тесты экзаменац (14 тем)
1394
14327938433
1857
2006_human_trafficking_russia