Исходные данные и результаты вспомогательных расчетов

Год	x	y, млн. руб.		lgZ
		4,1	99,0	1,996		1,996
		4,3	32,3	1,509		6,036
		6,0	4,0	0,602		5,418
		10,0	0,67	-0,174		-2,784
		12,2	0,22	-0,658		-16,450
		13,3	0,08	-1,097		-36,492
∑		49,9	136,27	2,178		-42,276

По данным таблицы система уравнений (4.15) запишется:

;

.

Решая эту систему, находим, а = 10,3; b = - 2,8. Из анализа исходных данных можно принять значения асимптот: А=10 млн. руб., С=4 млн. руб.

Тогда уравнение логистической функции будет:

млн. руб.

Подставляя в это уравнение (порядковый номер 2016-го года), получаем прогноз затрат млн. руб.

ЗАДАЧИ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ

Задача 1. Выбрать бизнес-процесс (логистический процесс) для разработки информационной модели.

В условиях внедрения корпоративной информационной системы пе­ред организацией ставится задача регламентации основных бизнес-про­цессов, реализующих управление движением товарно-материальных по­токов. Частным решением этой комплексной задачи является построение информационных моделей логистических функций, процедур и операций.

Выбор объекта моделирования возможен исходя из составляющих сквозного логистического бизнес-процесса.

Дальнейшая декомпозиция составляющих процесса позволяет полу­чить множество процедур, которые могут являться объектом информаци­онного моделирования. Возможен самостоятельный выбор процесса (функ­ции, процедуры) по желанию разработчика.

Дальнейшая декомпозиция данного процесса в BPWin позволяет полу­чить информационную модель процесса определения потреб­ности в материальных ресурсах организации (рис. 9.3 и 9.4).

Задание. Выбрать метод моделирования, реализация которого может осуществляться как в автоматизированном, так и в ручном режиме. В автоматизированном режиме рекомендуется использовать программы AllFusion Process Modeler (ранее BPWin) или Microsoft Visio.

Определить входную и выходную информацию, регламентирующую информацию (нормативно-справочную), информационные субъекты управления.

Построить модель.

Задача 2.Попарные данные наблюдений за процессом в виде зафиксированных значений результирующего показателя y и независимого аргумента x по вариантам приведены в таблице 4.4. Определить линейную регрессионную модель и коэффициент корреляции. Нанести точки наблюдений и линию регрессии на графике.

Таблица 4.4

Данные наблюдений

Продолжение таблицы 4.4

1.

Задача 3. Наблюдения за уровнем дефектности продукции y в процентах по годам (x – порядковый номер года наблюдений) для различных вариантов приведены в таблице 4.5. Определить нелинейные регрессионные модели методом средних. Нанести точки наблюдений и линию регрессии на графике.

Таблица 4.5

Данные наблюдений

Задача 4. Изменения затрат на управление логистическим сервисом в относительных единицах по годам (x – порядковый номер года наблюдения), а также значения асимптот логистической функции A и С по вариантам представлены в таблице 4.6. Определить регрессионные модели в виде логистических кривых. Нанести точки наблюдений и линию регрессии на графике.

Таблица 4.6

Данные наблюдений