Логическая модель
Уравнение модели прямой логической зависимости:
Для вычисления параметра
, составления уравнения однофакторной зависимости и дальнейшего анализа этой зависимости заполним таблицу 5.Таблица 4.6
1,0 | 466 | 1,00000 | 0,00215 | 0,00000 | 0,00000 | 0,00000 | 466,00000 |
1,0 | 549 | 1,00000 | 0,00182 | 0,00000 | 0,00032 | 0,00000 | 466,00000 |
1,0 | 978 | 1,00000 | 0,00102 | 0,00000 | 0,00112 | 0,00000 | 466,00000 |
4,0 | 495 | 0,25000 | 0,00202 | 0,75000 | 0,00013 | 0,00039 | 570,13230 |
4,0 | 723 | 0,25000 | 0,00138 | 0,75000 | 0,00076 | 0,00039 | 570,13230 |
4,0 | 681 | 0,25000 | 0,00147 | 0,75000 | 0,00068 | 0,00039 | 570,13230 |
4,5 | 619 | 0,22222 | 0,00162 | 0,77778 | 0,00053 | 0,00041 | 574,89026 |
4,5 | 1049 | 0,22222 | 0,00095 | 0,77778 | 0,00119 | 0,00041 | 574,89026 |
4,5 | 1033 | 0,22222 | 0,00097 | 0,77778 | 0,00118 | 0,00041 | 574,89026 |
5,0 | 163 | 0,20000 | 0,00613 | 0,80000 | -0,00399 | 0,00042 | 578,75418 |
5,0 | 182 | 0,20000 | 0,00549 | 0,80000 | -0,00335 | 0,00042 | 578,75418 |
5,0 | 890 | 0,20000 | 0,00112 | 0,80000 | 0,00102 | 0,00042 | 578,75418 |
5,0 | 1522 | 0,20000 | 0,00066 | 0,80000 | 0,00149 | 0,00042 | 578,75418 |
5,0 | 1194 | 0,20000 | 0,00084 | 0,80000 | 0,00131 | 0,00042 | 578,75418 |
5,5 | 987 | 0,18182 | 0,00101 | 0,81818 | 0,00113 | 0,00043 | 581,95443 |
6,0 | 764 | 0,16667 | 0,00131 | 0,83333 | 0,00084 | 0,00044 | 584,64846 |
6,0 | 1373 | 0,16667 | 0,00073 | 0,83333 | 0,00142 | 0,00044 | 584,64846 |
11,06818 | 0,00578 |
Примечание. Предпоследний и последний столбцы таблицы 4.6 заполняются после отыскания параметра уравнения зависимости
и составления самого уравнения зависимости.В рассматриваемом примере параметр
, при и вычисляется по формуле:В рассматриваемом примере окончательный вид уравнения зависимости находим по формуле:
Отобразим эмпирические и теоретические значения результативного признака на графике (рисунок 6).
Рисунок 6
Информация для расчета коэффициента детерминации в типовой задаче в полном объеме представлена в таблице 4.7.
Таблица 4.7
( ) | |||||||
1,0 | 466 | 0,000 | 466,00 | 0,0000000 | 0,0000000 | 0,0000000 | 0,0000000 |
1,0 | 549 | 0,000 | 466,00 | 0,0000001 | 0,0000000 | 0,0003244 | 0,0000001 |
1,0 | 978 | 0,001 | 466,00 | 0,0000013 | 0,0000000 | 0,0011234 | 0,0000013 |
4,0 | 495 | 0,000 | 570,13 | 0,0000000 | 0,0003919 | -0,0002662 | 0,0000001 |
4,0 | 723 | 0,001 | 570,13 | 0,0000006 | 0,0003919 | 0,0003709 | 0,0000001 |
4,0 | 681 | 0,001 | 570,13 | 0,0000005 | 0,0003919 | 0,0002856 | 0,0000001 |
4,5 | 619 | 0,001 | 574,89 | 0,0000003 | 0,0004065 | 0,0001240 | 0,0000000 |
4,5 | 1049 | 0,001 | 574,89 | 0,0000014 | 0,0004065 | 0,0007862 | 0,0000006 |
4,5 | 1033 | 0,001 | 574,89 | 0,0000014 | 0,0004065 | 0,0007714 | 0,0000006 |
5,0 | 163 | -0,004 | 578,75 | 0,0000159 | 0,0004181 | -0,0044071 | 0,0000194 |
5,0 | 182 | -0,003 | 578,75 | 0,0000112 | 0,0004181 | -0,0037667 | 0,0000142 |
5,0 | 890 | 0,001 | 578,75 | 0,0000010 | 0,0004181 | 0,0006043 | 0,0000004 |
5,0 | 1522 | 0,001 | 578,75 | 0,0000022 | 0,0004181 | 0,0010708 | 0,0000011 |
5,0 | 1194 | 0,001 | 578,75 | 0,0000017 | 0,0004181 | 0,0008903 | 0,0000008 |
5,5 | 987 | 0,001 | 581,95 | 0,0000013 | 0,0004276 | 0,0007052 | 0,0000005 |
6,0 | 764 | 0,001 | 584,65 | 0,0000007 | 0,0004355 | 0,0004015 | 0,0000002 |
6,0 | 1373 | 0,001 | 584,65 | 0,0000020 | 0,0004355 | 0,0009821 | 0,0000010 |
0,006 | 0,0000416 | 0,0000404 |
По данным таблицы 4.7 коэффициент детерминации составит:
Сравним коэффициенты детерминации по трем моделям
Таблица 4.8
Тип трендовой модели | Уравнения зависимостей | |
Линейная | 0,477 | |
Логарифмическая | 0,682 | |
Логическая | 0,028 |
Вывод: Анализируя результаты представленные в таблице 4.8 можно прийти к выводу что из представленных трендовых моделей, логарифмическая модель является наиболее адекватной.
5 Стимулирование и мотивация как функции управления
1. Задача стимулирования для одноэлементной системы.
Руководитель поручает рабочему производство продукции, используя следующую систему стимулирования:
, где α – ставка оплаты единицы произведенной агентом продукции. Цена, по которой центр продаёт продукцию, p=1000 руб. Затраты агента, выраженные в денежной форме: Определить параметр системы стимулирования α.Решение:
Запишем целевую функцию центра:
(3.1.1)
и целевую функцию агента:
(3.1.2)
Задача стимулирования формулируется:
(3.1.3)(3.1.4)
Данная задача решается в 2 этапа. На первом этапе из выражения (3.1.4) определяется реакция агента как аналитическая зависимость от параметра системы стимулирования центра α . На втором этапе полученная аналитическая зависимость подставляется в формулу (3.1.3), получается задача безусловной оптимизации. Решая эту задачу, определим параметр системы стимулирования α.
Первый этап. Найдем реакцию агента из решения оптимизационной задачи (3.1.4). Для этого продифференцируем выражение (3.1.4) по y и приравняем к нулю:
Решая уравнение, определим реакцию агента:
Второй этап. Подставим реакцию агента в целевую функцию (3.1.3):
Вычислим первую производную и приравняем к нулю:
Решая уравнение, определим параметр α:
Ответ: параметр системы стимулирования равен 500.
2. Задача стимулирования для многоэлементной системы со слабосвязанными агентами.
Руководитель поручает работу бригаде, состоящей из двух рабочих. Центр использует пропорциональную систему стимулирования:
, где – ставка оплаты единицы произведенной i-м агентом продукции. Известна функция затрат каждого агента: