Экономико-математическое моделирование производственных систем (кореляционно-регрессионный анализ)

Структура курсовой работы: 1. Введение 2. Обзор литературы 3. Описание методологии экономико-математического моделирования 3.1. Постановка задачи 3.2. Описание данных и переменных 3.3. Используемые методы кореляционно-регрессионного анализа 4. Приложение методов кореляционно-регрессионного анализа к производственной системе 4.1. Построение математической модели 4.2. Анализ зависимостей между переменными 4.3. Оценка параметров модели 4.4. Прогнозирование и интерпретация результатов 5. Выводы 6. Список использованной литературы Введение: Экономико-математическое моделирование является эффективным инструментом для анализа и оптимизации производственных систем. В данной работе проводится кореляционно-регрессионный анализ для изучения зависимостей между переменными производственной системы. Целью работы является разработка и применение экономико-математической модели, основанной на кореляционно-регрессионном анализе, для анализа и прогнозирования эффективности производственной системы. Для достижения этой цели необходимо выполнить следующие задачи: 1. Определить структуру и характеристики производственной системы. 2. Собрать данные о производственных показателях и других переменных, которые могут влиять на эффективность системы. 3. Выполнить кореляционный анализ для исследования зависимостей между переменными. 4. Построить регрессионную модель для оценки влияния переменных на эффективность системы. 5. Проверить статистическую значимость полученных результатов. 6. Произвести прогнозирование и интерпретацию результатов модели. Ожидается, что результаты исследования позволят выявить наиболее значимые факторы, влияющие на эффективность производственной системы, а также предложить рекомендации по ее оптимизации. Показать еще