Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Выполнил
студент 4 курса
группы ЗЧС-101
Тегубов Т.П.
1. Цель работы:
Цель работы – приобрести навыки использования комбинированного прогнозирования.
2. Ход работы:
2.1 Исходные данные:
|
№ варианта |
№ эксперта |
Оценка в баллах спроса на деталь |
|||||
|
336 |
340 |
344 |
348 |
352 |
356 |
||
|
8 |
1 |
2 |
6 |
6 |
10 |
8 |
6 |
|
2 |
2 |
5 |
10 |
10 |
8 |
4 |
|
|
3 |
3 |
8 |
8 |
10 |
3 |
3 |
|
|
4 |
3 |
7 |
10 |
9 |
6 |
3 |
|
|
5 |
4 |
4 |
10 |
8 |
9 |
6 |
2.2 Результаты прогнозирования с помощью метода экспоненциального сглаживания свидетельствуют о том, что прогнозное значение спроса на деталь на следующий квартал составит 347,25 шт. Округлив, примем Q = 347. Среднее квадратическое отклонение прогноза в данном случае составит = 4.
2.3 Следующим этапом комбинированного прогнозирования является опрос экспертов.
2.4 С учётом полученных коэффициентов веса присвоим новые ранжированные номера i каждому значению величины спроса на деталь (таблица 7.1).
Таблица 7.1 – Комбинированный прогноз вероятностей спроса
на деталь «подшипник»
|
Спрос на деталь, шт. |
Прогноз вероятностей по динамическому ряду |
Экспертные оценки |
Комбинированный прогноз вероятностей |
|
|
Ранжированный ряд |
Прогноз вероятностей |
|||
|
336 |
0,0027 |
6 |
0,052 |
0,051 |
|
340 |
0,0219 |
5 |
0,099 |
0,099 |
|
344 |
0,079 |
1 |
0,29 |
0,261 |
|
348 |
0,1 |
2 |
0,242 |
0,243 |
|
352 |
0,048 |
3 |
0,194 |
0,049 |
|
356 |
0,011 |
4 |
0,147 |
0,147 |
На основании полученных расчётов можно составить комбинированный прогноз вероятностей спроса на деталь.
2.5 Рассчитаем прогнозные вероятности.
Так, для первой строки таблицы при i = 6 находим:
F(Qyi)=0,052.
2.6 Рассчитанные значения остальных прогнозных вероятностей представлены в таблице 2.1.
2.7 Плотности распределения прогнозной величины спроса на деталь по двум методам представлены на графике (рисунок 2.1).
2.8 Рассчитаем статистические параметры экспертного прогноза с использованием формул для среднего значения и среднего квадратического отклонения.
При подстановке в формулы данных таблицы 2.1, находим:
.
Рисунок 2.1 – Вероятности прогнозного спроса на деталь
5.10 Определим весовые коэффициенты комбинированного прогноза.
Учитывая то, что дисперсия равна квадрату среднего квадратического отклонения, найдём значения весовых коэффициентов:
;
.
5.11 С учётом полученных весовых коэффициентов рассчитаем статистические параметры спроса на деталь на следующий квартал по результатам экстраполяционного и экспертного прогнозов:
Среднее значение
;
Среднее квадратическое отклонение
5.12 Рассчитаем вероятности для комбинированного прогноза.
Так, для первой строки таблицы находим:
.
Остальные рассчитанные значения приведены в таблице 2.1.
Из проведенных расчётов следует, что по данным комбинированного прогноза, можно принять среднеквартальный спрос на деталь равным 347 шт.