Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Января 2011 в 13:47, курсовая работа
Обеспечение железнодорожными билетными кассами играет не малую роль в роботе вокзалов и имеет очень большую специальную значимость. Очень важно «не потерять» пассажиров, которые могут обратиться к воздушному, водному или к автотранспорту. Для этого необходимо провести ряд очень глубоких исследований многих факторов, влияющих на работу железнодорожных касс.
1. Обоснование актуальности работы……………………………………….3
* Библиографический анализ опубликованный НИР, статей;
* Установление признака классификации и тематики
2. Описание и анализ объекта исследования или технологии. Цели и задачи. ……………………………………………………………………….5
* Качественная и количественная характеристика объекта
* Конкретизация условий деятельности объекта
* Цели и задачи исследования
* Анализ связи с общей технологией перевозочного процесса
3. Основные математические положения, принятые для анализа и построения статистической модели. Программное обеспечение для расчетов…………………………………………………………………….6
* Принципы построения и критерии качества модели
* Программное обеспечение
4. Проектирование статистической модели………………………………8
* Экспертная характеристика входных факторов
* Сбор и анализ статистических данных
* Расчет коэффициентов и анализ статистической модели
* Проверка «адекватности» математической модели
Таблица 1. Экспертная оценка входных параметров математической модели………………………………………………………………………………..9
Таблица 2……………………………………………………………………10
Заключение…………………………………………………………………12
Список использованной литературы……………………………………13
По результатам вычислений на ЭВМ мы получили следующие уравнения регрессии.
R2 = 0,991 Rm2 = 0,985
m = 5,54901
2) N = - 2,168 – 0,31929 * (О) 2 + 0,34186 * (to)2 + 0,00000 ($)2 – 0,00595 * (А)2
R2 = 0,991 Rm2 = 0,984
m = 5,81189
3) N = 25,961 + 8,27481 * log (О) + 10,42271 * log (to) – 0,25103 * log ($) – 16,32183 * log (А)
R2 = 0,991 Rm2 = 0,984
m = 5,777673
4) N = 16,27 - 56,30966 1/1 + (О) - 5,15088 * 1/1 + (to) + 28011,45 * 1/1 + ($) + 5,21044 * 1/1 + (А)
R2 = 0,938 Rm2 = 0,888
m = 40,13778
5) N = - 7,49 + 3,06932 + 5,63193 + 0,20068 $ - 4,95561
R2 = 0,991 Rm2 = 0,984
m = 5,58964
6) N = 4,3
R2 = 0,831 Rm2 = 0,810 m = 54,60131
Оптимальным является уравнение регрессии № 5.
Выполним проверку:
13 = - 7,49 + 3,06932
+ 5,63193
+ 0,20068
- 4,95561
13 = 12,89
Рассчитаем погрешность:
=
Заключение
В
результате проведения экспертной оценки
входных факторов и вычислений на
ЭВМ мы получим математическую модель.
Погрешность составила 0,8 %. Итоги ранжирования
совпадают с данной математической моделью.
По факторам to, A, O, $ данная модель полностью
подтверждается. Степень влияния каждого
из входящих факторов, приведенных в таблице
1 и в полученной модели выполняется.
Список
использованной литературы