Необходимость все более глубокого обоснования планов, их оптимизации требует рассмотрения многих возможных вариантов, сложных многофакторных аналитических расчетов, которые невозможны без применения аппарата математической статистики и в первую очередь регрессионного и вариационного анализа, теории массового обслуживания. В первое время для экономического анализа применялись счетно-перфорационные машины, не только ускорившие расчеты, но и позволившие получать некоторые группировки информации, расчет дисперсий и других отклонений от средних величин, расчеты парных корреляций. Последние годы характеризуются нарастающим использованием для аналитической работы электронно-вычислительных машин, что дало возможность охватывать большое число связей, зависимостей, сторон данного экономического процесса или явления. Особенно меняется методика и организация экономического анализа в условиях автоматизированной системы управления производством (АСУП), целиком построенной на принципах применения электронно-вычислительных машин и экономико-математических методов. [c.10]
Проведение большого числа реализации графа позволяет определить стохастические параметры процесса такие, как математические ожидания и дисперсии длительности Т и стоимости S, математические ожидания раннего времени наступления событий и резервов. Многократная имитация на ЭВМ стохастического альтернативного графа позволяет получить выборки значений случайных параметров Т и S и по этим данным построить для них гистограммы и эмпирические функции распределения. Функция распределения случайной величины (Т) дает возможность не только обоснованно прогнозировать срок окончания всего комплекса операций поданному направлению, но и определять вероятность его завершения к заданному сроку. Гистограмма и выборочная функция распределения стоимости также несут ценную информацию, которая позволяет, в частности, оценить вероятность реализации стратегической альтернативы при заданных затратах. [c.192]
По мере продолжения производственного процесса возникает все больше возможностей для наступления различных событий, влияющих на его ход и вызывающих его уклонения от того состояния, в которое он был переведен предшествующим управляющим воздействием. Таким образом, по мере продолжения процесса производства растет неопределенность относительно системы. В общем случае после выпуска L единиц продукции неопределенность относительно р может быть выражена посредством (3-распреде-ления с параметрами r(L) и n(L), распределения, которое, как правило, имеет большую дисперсию , чем в начале интервала выборки . Возьмем выборку из п изделий и подсчитаем число дефектных изделий в ней. Выборка п последних произведенных изделий может дать информацию о текущем состоянии системы и может быть использована для упрощения задачи с помощью предположения, что процент брака в данном процессе был фактически постоянным в течение выпуска входящих в выборку изделий. Содержащаяся в выборке информация комбинируется тогда, как обычно, с параметрами / (/-) и п (L), что дает пересмотренное выражение для распределения величины р. Тогда можно рассматривать р как случайную переменную, распределенную по f-5-закону с параметрами гро и про. Задача проектировщиков системы всегда состоит в подходящем выборе п и L. Некоторые из относящихся сюда вопросов можно пояснить на простом примере. [c.199]
Смотреть главы в:
Наука об управлении -> Информация о величине дисперсии процесса