Условное распределение оборудования по подотраслям позволяет использовать натуральные плановые показатели по добыче, транспортированию и переработке газа, а также стоимостные показатели — объем капитальных вложений и строительно-монтажных работ (СМР) в качестве измерителя норм потребности на плановую пятилетку (с распределением по годам) и на плановый год. [c.161]
Вполне понятно, что условное распределение незначительной суммы расходов не окажет существенного влияния на себестоимость отдельных нефтепродуктов. Поэтому в аналитическом учете и при калькулировании себестоимости продукции простых установок стоимость сырья, основных материалов, полуфабрикатов, реагентов и потерь от брака включают в себестоимость [c.231]
Обычно делается некоторое предположение относительно распределения Y. Чаще всего предполагается, что условные распределения У при каждом допустимом значении факторов — нормальные. Подобное предположение позволяет получить значительно более продвинутые результаты. Впрочем, заметим здесь же, что порой предположение о нормальности условных распределений Y приходится отвергнуть. [c.11]
Для того, чтобы найти объясненную часть, т. е. величину Мх( Y), требуется знание условных распределений случайной величины Y. На практике это почти никогда не имеет места, поэтому точное нахождение объясненной части невозможно. [c.17]
Числовые характеристики условных распределений условные математические ожидания Мх( Y) и Му(Х) и условные дисперсии DX(Y) и Dy(X). Эти характеристики находятся по обычным формулам математического ожидания и дисперсии, в которых вместо вероятностей событий или плотностей вероятности используются условные вероятности или условные плотности вероятности. [c.38]
Зависимость между двумя случайными величинами называется вероятностной (стохастической или статистической), если каждому значению одной из них соответствует определенное (условное) распределение другой. [c.38]
В экономике в большинстве случаев между переменными величинами существуют зависимости, когда каждому значению одной переменной соответствует не какое-то определенное, а множество возможных значений другой переменной. Иначе говоря, каждому значению одной переменной соответствует определенное (условное) распределение другой переменной. Такая зависимость получила название статистической (или стохастической, вероятностной) (о ней упоминалось в 2.4). [c.50]
Основным принципом определения прямых затрат на перевалку и перекачку должен стать производственный признак, т. е. характеристика функций, выполняемых тем или иным объектом в общем технологическом процессе НПО. Прямые затраты можно непосредственно отнести на себестоимость перевалки и перекачки, по ним можно установить норматив расхода в натуральном и стоимостном выражениях на единицу работы. Косвенные же расходы не могут быть непосредственно отнесены на перевалку или перекачку и требуют условного распределения искусственными приемами пропорционально какой-либо базе, т. е. должны распределяться между операциями перевалки и перекачки по какому-либо признаку, условно отражающему особенности данных расходов или специфику транспортного производственного процесса. Предлагаемая методика предусматривает следующий порядок определения эксплуатационных расходов, связанных с перевалкой нефтепродуктов с трубопроводного транспорта на железнодорожный. [c.71]
Можно предложить следующий подход к выбору проектов ГРР в условиях неопределенности. Каждая из семи точек на рис. 50 представляет собой перспективную структуру (или АТЗ), на которой проектируется поисковое бурение. Абсцисса каждой точки — величина ожидаемого ДЧД, полученная, например, на основе имитационных моделей, ордината—средневзвешенная величина потерь при условии, что структуры окажутся непродуктивными. Теоретически потери определяются площадью, > ограниченной кривой 1 условного распределения потерь и осью абсцисс (рис. 51). Заштрихованная область представляет собой условное распределение потерь для сухих структур. [c.154]
Рассмотрим условное распределение вероятности переменной 7 при фиксированном значении переменной X. Оно описывается условной плотностью распределения [c.92]
Принадлежность к прямым или косвенным затратам обусловлена особенностями технологического процесса и организации производства. Как правило, расходы на сырье, основные материалы, на оплату труда основных производственных рабочих являются прямыми. При этом, например, в мясной промышленности затраты на сырье и основные материалы требуют условного распределения и являются косвенными. [c.299]
Условная оптимизация 242, 372 Условное распределение случайных [c.493]
Главное достоинство сокращенного варианта учета и калькулирования себестоимости обслуживания потребителей заключается в том, что он позволяет изучать взаимосвязь между объемом обслуживания, затратами и прибылью предприятия, т.е. проводить анализ безубыточности при управлении затратами. Использование методов расчета усеченных логистических затрат позволяет избежать условности распределения постоянных затрат, применить расчетные коэффициенты отнесения последних на центры логистической ответственности. Остальная часть постоянных затрат компенсируется за счет маржи, т.е. разницы между ценой обслуживания и совокупностью переменных и прямых постоянных затрат. Учет по 34 [c.34]
Условное распределение характеризует зависимость между двумя (х и у) и более случайными величинами, для которых известно совместное распределение (х и г/). [c.209]
Кроме вышесказанного для расчета специфицированной нормы производственного запаса необходимо в рассматриваемом случае дополнительно использовать плотность распределения случайной двухмерной величины нормируемой марки материального ресурса у предприятия-потребителя. Ее следует рассчитать по данным отчетного года — QU (плотности условных распределений объемов поставок Q = qi при постоянных значениях суммарных объемов суточных отпусков за интервал поставки U = ит, где т сохраняет одно и то же значение при всех возможных значениях Q)1. Здесь суммарный объем суточных отпусков за интервал поставки является факторным признаком, а объем поставки (зависимый признак) — результативным. Между факторным и результативным признаками проявляется корреляционная связь. При такой связи на величину результативного признака оказывают влияние, помимо факторного, множество других признаков, действующих в различных направлениях одновременно или последовательно. При этом сами вариации суточных объемов отпусков и интервалов поставок можно рассматривать как случайные независимые события, а их значения — как случайные независимые величины. В то время как их произведение (суммарный объем отпуска за интервал поставки) в рассматриваемом случае коррелирует с объемом поставки. Доказательством того, что вышеуказанные факторы (объемы суточных отпусков и интервалы поставки) случайные независимые величины, является количественное несоответствие значений факторов — много значений суточных объемов отпуска и значительно меньше интервалов поставок. Часто корреляционную связь называют неполной статистической или частичной в отличие от функциональной связи, которая выражается в том, что при определенном значении одной переменной величины (независимая переменная — аргумент) другая переменная величина (зависимая переменная — функция) принимает строго определенное значение. Корреляционную связь можно выявить только в виде общей тенденции при массовом сопоставлении фактов. При этом каждому значению факторного признака будет соответствовать не одно определенное значение результативного признака, а их совокупность. В этом выражается имеющаяся свободная связь между объемом поставки и суммарным объемом суточных отпусков в нем. Плотность распределения случайной двухмерной величины (Qf/), отражающая количественно имеющуюся связь между факторными признаками, выглядит следующим образом [c.363]
Плотность распределения двухмерной случайной величины QU — плотность условного распределения вариаций объемов поставок Q = при постоянных значениях суммарных объемов суточных отпусков за интервал поставки U = ит, где т сохраняет одно и то же значение при всех возможных значениях Q в том виде, как показано в формуле (6.85), приведенной в разд. 6.5.1. Причем значения ит в этой формуле будут равны соответственно следующим выражениям [c.370]
В формуле (6.97) приведена плотность условного распределения вариаций объемов суточных отпусков (R) при постоянных значениях суммарных объемов поставок за интервал отпуска U = ит, где т сохраняет одно и то же значение при всех возможных вариациях R в том виде, как показано в этой формуле. Здесь сохранено то же обозначение, что и в формуле (6.85), — U, чтобы сохранить общность последующих формул. В формуле (6.85) этой буквой обозначался другой показатель — суммарный объем суточных отпусков за интервал поставки. [c.373]
Оптовые цены устанавливаются заводам на основе себестоимости отдельных нефтепродуктов. Сложность ее калькулирования связана со спецификой отрасли - разнообразным ассортиментом продукции, выпуском из одной партии сырья нескольких видов, применением взаимосвязанных технологических процессов комплексного характера, неразрывностью и единством процесса при том, что конечная продукция по своим видам несопоставима слишком различно предназначение отдельных нефтепродуктов с потребительской точки зрения. При калькулировании их себестоимости применяется принцип условного распределения затрат между произведенными продуктами. Значительность расходов по сырью превращает вопрос отнесения их на себестоимость отдельных нефтепродуктов в центральный. [c.62]
Решающие распределения (смешанные стратегии) целесообразно использовать в стохастических задачах, отвечающих повторяющимся ситуациям, когда ограничены суммарные ресурсы, а интерес представляет только средний эффект от выбранного решения. Решение задачи в смешанных стратегиях, не зависящих от реализации случайных параметров, естественно проводить в повторяющихся ситуациях, в которых выбор оптимального плана должен предшествовать наблюдению. Решающее распределение, зависящее от реализации случайных параметров,— условное распределение компонент оптимального плана — рациональная основа управления в повторяющихся ситуациях, в которых выбор решения производится после наблюдения реализации параметров условий задачи, 1 2 [c.12]
В настоящей главе под планом и оптимальным планом задачи подразумевается решающее распределение — безусловное или условное (в зависимости от постановки задачи) распределение компонент вектора х. Как и ранее, при рассмотрении решающих правил, целесообразно исследовать два крайних случая — априорные и апостериорные решающие распределения, отвечающие априорным и апостериорным решающим правилам при решении задачи в чистых стратегиях. Компоненты решения в априорных решающих распределениях, как и составляющие априорных решающих правил, не зависят от реализаций случайных значений параметров условий задачи. Составляющие апостериорных решающих распределений являются условными распределениями при фиксированных реализациях случайных исходных данных. Как и в предыдущей главе, естественно рассматривать случаи, когда функциональный вид решающего распределения задан и определению подлежат лишь параметры распределения, а также общий случай, когда вид распределения заранее не фиксирован. [c.134]
При анализе модели (3.7) — (3.9) с фиксированным функциональным видом апостериорного решающего распределения целесообразно рассматривать два варианта постановки задачи. В первом варианте вектор а статистических параметров фиксированного условного распределения Fx a предполагается не зависящим от реализации случая, т. е. FX °> = F(X а м)- Во втором варианте а=а(со) и Fx.—F(x, а(со), со). Анализ первого варианта сводится к вычислению априорного решающего правила (детерминированного вектора), представляющего собой оптимальный план стохастической задачи вида (4.8) — (4.9), в которой [c.144]
Определение вектор-функции Рг (-), обратной к вектор-функции F (-) условных распределений й (<й ) при фиксированных реализациях со "1, связано с весьма громоздкими вычисленияМ И. Вычисления существенно упрощаются, если il( ui)= oi + i( o 1), где , — некоторые вектор-функции. Предполагая, что наборы случайных параметров разных этапов — независимые между собой системы случайных величин, и обозначая через Ф((-) вектор-функции распределения к>ь получаем [c.243]
Таким образом, решение задачи (4.1) при Q= t, Mt,2< oo сводится к вычислению условного распределения Р (т) ( 0)- При определенных дополнительных предположениях о характере процессов т] (t) и ( ) условная вероятность Р(цЩ(1)) может быть вычислена. На этом основаны некоторые методы оптимального сглаживания и упреждения по минимуму второго момента ошибок. [c.314]
На обувных предприятиях, выпускающих обувь большого ассортимента, затраты на ее производство подразделяются по каждому виду обуви. Такой группировке, как правило, поддаются лишь прямые затраты, косвенные же расходы учитываются в основном только по местам их возникновения с последующим условным распределением между отдельными видами обуви. [c.266]
Однако в данном пункте в целях унификации подхода к решению исследуемой в этой главе задачи мы временно прибегнем к некоторому формальному обобщению рассмотренных ранее схем В, С и D. В частности, будет предложен подход, при котором во всех вышеупомянутых схемах зависимостей исследуемая независимая переменная интерпретируется как случайная переменная (параметр) , от которой зависит закон условного распределения зависимой переменной г. [c.57]
Условное распределение транспортных затрат между газопроводами в отчетном году началось с распределения стоимости основных фондов. Расчет стоимости основных фондов по отдельным газопроводам объели -нений осуществлялся на основании технологической схемы газопровода и нормативов стоимости строительства магистральных газопроводов.Такой расчет имеет некоторую погрешность в связи с тем, что условия воспроизводства основных фондов меняются из года в год и современ -ные нормативы стоимости строительства газопроводов могут существенно отличаться от фактических удельных капиталовложений прошлых лет. Однако погрешность эта невелика, так как в 1972 г. производилась переоценка основных фондов по восстановительной стоимости. При на- [c.52]
РЕГРЕССИЯ [regression] — зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин (в последнем случае — имеем множественную Р.). Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению х величины X (в отличие от функциональной связи) могут соответствовать разные случайные значения величины У. Распределение этих значений называется условным распределением Y при данном X = х. [c.305]
Можно, однако, показать (см., например, [20, 651), что если исследуемые случайные переменные (х(0), х(1 . .., х(р)) подчиняются многомерному нормальному закону (см. [14, п. 6.1.51), то указанные неудобства автоматически исчезают, так как в этом случае частные коэффициенты корреляции не зависят от уровней мешающих переменных х, определяющих условие в соответствующем условном распределении. В частности, имеет место следующая формула (при условии невырожденности (р + 1)-мерного нормального закона) [c.83]