Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 35(205)

Рубрика журнала: Математика

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6, скачать журнал часть 7

Библиографическое описание:
Писковацков В.Э. АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОЙ ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ: ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2022. № 35(205). URL: https://sibac.info/journal/student/205/267750 (дата обращения: 07.02.2023).

АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОЙ ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ: ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

Писковацков Владислав Эдуардович

студент, кафедра прикладная математика, Донской государственный технический университет,

РФ, г.Ростов-на-Дону

ANALYTICAL AND NUMERICAL METHODS OF MATHEMATICAL PROGRAMMING IN THE PROBLEM OF OPTIMAL CAR PURCHASE IN THE ROSTOV REGION: IDENTIFICATION OF A MATHEMATICAL MODEL

 

Vladislav Piskovatskov

student, Department of Applied Mathematics, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

 

 

АННОТАЦИЯ

Идентификация представленной математической модели.

ABSTRACT

Identification of the presented mathematical model.

 

Ключевые слова: автомобиль, цена, возраст, пробег, математическая модель, независимые переменные, связь переменных, коэффициент корреляции.

Keywords: car, price, age, mileage, mathematical model, independent variables, relationship of variables, correlation coefficient.

 

Ниже проанализируем детально статистические свойства случайной составляющей ξ в цене автомобиля. Сначала оценим интегральные характеристики соответствующей функции распределения. К таковым обычно относят математическое ожидание М, среднеквадратичное отклонение σ, а также обезразмеренные центральные моменты третьего (асимметрия) и четвертого (эксцесс) порядка.

 

Рисунок 1. Значения подгоночных коэффициентов модели

 

Результат идентификации модели F(x) приведен на рис. 2 и свидетельствует о хорошем соответствии выбранной аппроксимации и реальных данных. Графическим подтверждением такого соответствия служат данные рис. 3 на котором совмещены модельная функция распределения совмещена с реальной.

 

Рисунок 2. Результат идентификации модели F(x)

 

Рисунок 3. Совмещение фактической и модельной функции распределения

 

Список литературы:

  1. Бундаев В.В. Решение задач линейной оптимизации с использованием MathCad и Excel.: Издательство ВСГТУ, 2006. – 12 с.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом