Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия

Определяем коэффициенты регрессии и :

(3.4)

(3.5)

(3.6)

. (3.7)

Полученное уравнение регрессии имеет вид:

(3.8)

где – рассчитанное по модели значение грузооборота, в тыс.

тонно-километров; х – условный год.

Проверка адекватности полученной регрессионной модели

Для оценки регрессионной модели используем критерий Фишера. Экспериментальное значение критерия Фишера:

, (3.9)

где , – экспериментальное и теоретическое значение; d – число коэффициентов регрессии разработанной регрессионной модели: d = 2.

Математическая модель считается адекватной результатам эксперимента и ее можно использовать для решения инженерных задач, если выполняется условие:

(4.0)

где – критическое значение критерия Фишера для уровня значимости и числа степеней свободы: и . Для уровня значимости : ; . Тогда критическое значение критерия Фишера равно: =4,950. Для определения экспериментального значения критерия Фишера составим таблицу 3.3.

Таблица 3.3 – Данные для расчета критерия Фишера

Среднее значение определяется:

(тыс. тонно-километров). (3.10)

Экспериментальное значение критерия Фишера:

. (3.11)

Математическая модель считается адекватной, т. к. выполняется условие:

. (3.12)

Прогнозирование грузооборота

Выполняем прогнозирование грузооборота на 3 года вперед и строим графики изменения грузооборота по статистическим данным и по разработанной математической модели (см. формулу 3.16). Для удобства построения результаты расчета сведем в таблицу 3.4.

Таблица 3.4 – Изменение грузооборота по годам

Значение гр