Разработка организационно-технических условий заканчивается построением матрицы параметры — ОТУ , в нее сводятся основные условия, выполнение которых обязательно при реализации целевой программы. Каждое предприятие располагает организационно-техническим потенциалом (ОТП), позволяющим обеспечить выполнение определенных ОТУ при выпуске изделий. [c.38]
Анализ возможностей выполнения заданных условий реализации целевой программы осуществляется путем сравнения каждого элемента матрицы параметры — ОТУ с соответствующим обеспечивающим элементом у исполнителей программы. В результате строится матрица ОТУ — ОТВ , анализ которой позволяет выявить [c.38]
Рассмотренное счетное правило отражает необходимое, но недостаточное условие идентификации. Более точно условия идентификации определяются, если накладывать ограничения на коэффициенты матриц параметров структурной модели. Уравнение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем переменным (эндогенным и экзогенным) можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, оп- [c.189]
Таким образом, при формулировании стратегии менеджерам оставляется большое поле для маневра. Количество используемых для анализа матриц параметров практически неисчерпаемо и зависит от тех конкретных ситуаций внешней и внутренней среды бизнеса, в которые попадает организация. [c.146]
МОДЕЛЬ РЕКУРСИВНАЯ — одна из эконометрических моделей, в которой причинно-следственные связи эндогенных переменных находятся в строгой односторонней последовательности. В данной модели матрица параметров представлена в виде треугольника, а отклонения случайных величин не находятся в прямой или обратной корреляции. [c.385]
В - kxk-матрица параметров регрессии при изучаемых переменных В Ф 0 и [c.47]
Матрица параметров 0 представший в виде [c.271]
S- матрица (вектор) среднегодовой стоимости незавершенного строительства очистных сооружений производственного (коммунального) назначения Я, - матрицы лаговых параметров, описывающие задержку [c.38]
Продемонстрируем матричный способ построения модели на примере формирования матрицы для технологического комплекса с постоянными параметрами (табл. 24.1), включающего два производства (рис. 24.2). Практическая трудность здесь может состоять Е том, что эти производства не только выпускают готовые продукты, но и обмениваются между собой материальными потоками. Матричная развертка технологии в данном случае весьма наглядна п помогает не запутаться в нумерации многочисленных возвратных материальных потоков. [c.415]
Мы изложили построение модели некоторого производства с постоянными параметрами по матричному способу. Модель того же производства можно получить, описывая отдельно каждую технологическую операцию и затем связывая их между собой. Но при этом надо вводить новые переменные и уравнения, которые мы автоматически исключили, используя матричную развертку и наглядную технико-экономическую интерпретацию элементов матрицы. Так, следовало бы ввести [c.418]
Матрица выполнения работ по сооружению трубопровода в пределах рассматриваемого участка строится следующим образом по горизонтали откладываются выделенные захватки, по вертикали — строительные процессы. В полученных элементах (ячейках) матрицы (рис. 4) записываются основные временные параметры выполнения процесса на каждом участке начало работ — t", s, продолжительность— (" и окончание работ — /", [c.30]
Кроме основных временных параметров выполнения работ на захватках в ячейках матрицы при необходимости могут быть ш> казаны дополнительные данные [c.32]
Первая группа - параметрические (в основном на основе первичной информации, когда выбираются параметры сравнения конкурентов и выясняются мнения потребителей, продавцов, поставщиков относительно этих параметров, затем информация сводится в удобную форму - матрицу или таблицу). Преимуществом этих методик является быстрота и относительная дешевизна, но в то же время есть опасность субъективности и неточности мнений. Довольно сложно проследить силу или слабость конкурента, тем более, невозможно строить прогнозы его развития. [c.386]
Матрица строится следующим образом по горизонтали откладываются выделенные захватки, по вертикали — строительные процессы. В полученных ячейках матрицы записываются основные временные параметры выполнения процесса на каждом участке начало работ — t"s, продолжительность t"f и окончание работ t°s. [c.68]
Применительно к сфере монтажа объектов в блочном исполнении по строкам соответствующих матриц должны отражаться монтажные колонны с указанием их мощностей на год (квартал), предшествующий плановому, а по столбцам — объекты и составляющие их БКУ, материалы, конструкции и т.д. с указанием стоимости монтажных работ на этих объектах. В клетках рассматриваемых матриц должны проставляться параметры текущих или транспортных затрат по перемещению монтажных организаций от места их размещения на начало планового периода до возводимых объектов. С целью закрепления ПМК за переходящими объектами в соответствующие клетки матриц должны проставляться бесконечно большие числа е. Для сокращения размеров указанных матриц можно исключить столбцы, соответствующие переходящим объектам, одновременно вычитая объемы монтажных работ на этих объектах из мощностей монтирующих их ПМК. [c.106]
Модель (3.1), (3.5), (3.6), (3.9) — (3.16) позволяет изучить процессы развития производства более точно, чем модели, описанные в этом параграфе ранее ). Все параметры модели, т. е. коэффициенты матрицы А, коэффициенты Ь (т) и а<(т), элементы вектора d2 и др., могут также зависеть от времени (ранее эту зависимость мы1 опускали, чтобы не загромождать модель). [c.274]
В рассмотренных моделях нелинейный характер зависимости экономических показателей от технологических учитывался на основе фиксации технологических параметров, которые в действительности являются искомыми. Так, например, в модели должен определяться фонд ежегодно буримых скважин. При этом, например, эксплуатационные затраты и некоторые нормативы на обслуживание вводимых скважин нелинейно зависят от фонда действующих скважин (включая и буримые в данном году). Фиксация этого и аналогичных ему нормативов приводит к сужению области допустимых решений и при незначительных размерах технологических матриц не позволяет учесть эффект экономичности масштаба , определяемого нелинейным характером нормативов. [c.205]
Для упрощения действий выносится отдельно в столбец матрица коэффициентов при параметрах а и b и свободные члены [c.27]
Применительно к рассматриваемому уравнению регрессии матрицы коэффициентов при неизвестных параметрах имеют вид [c.326]
Определение параметров матриц анализа портфеля продукции проводится для того, чтобы иметь ясность в отношении сбора необходимой информации, а также для выбора переменных, по которым будет проводиться анализ портфеля. Например, при изучении привлекательности отрасли в качестве таких переменных могут служить размер рынка, степень защищенности от инфляции, прибыльность, темп роста рынка, степень распространенности рынка в мире. [c.228]
Показатель имеет наполнение значений реквизитов, множество экземпляров показателя представляется в виде таблицы или матрицы. Столбцы таблицы — названия реквизитов, строки — экземпляры показателей. С позиций технологии обработки данных и моделирования, любой показатель является входным или выходным. Выходные показатели являются результатом моделирования и непосредственно используются в управлении объектом. Входные показатели обеспечивают формирование параметров модели, выходных показателей. Все показатели имеют материальную форму представления, место хранения. [c.431]
Нормальный закон распределения n-мерной случайной величины (n-мерного случайного вектора) X = (Х, Х ,..., Х ) характеризуется параметрами, задаваемыми вектором средних а = (a, ai,...,a и ковариационной матрицей X = (°у )пхп гДе < = M[(Xt - a, )(Xj - а,)]. [c.40]
Р = (Ро Pi. .. Рр) — матрица-столбец, или вектор, параметров размера (р+1) е = (EI EI— л) — матрица-столбец, или вектор, возмущений (случайных ошибок, остатков) размера п. [c.83]
Для оценки вектора неизвестных параметров р применим метод наименьших квадратов. Так как произведение транспонированной матрицы е" на саму матрицу е [c.83]
Для решения матричного уравнения (4.5) относительно вектора оценок параметров Ь необходимо ввести еще одну предпосылку 6 (см. с. 61) для множественного регрессионного анализа матрица Х Х является неособенной, т. е. ее определитель не равен нулю. Следовательно, ранг матрицы X X равен ее порядку, т.е. г(Х Х)=р+. Из матричной алгебры известно (см. 11.4), что г(Х Х)=г(Х), значит, г(Х)=р+, т. е. ранг матрицы плана X равен числу ее столбцов. Это позволяет сформулировать предпосылку 6 множественного регрессионного анализа в следующем виде [c.86]
В сокращенном виде ковариационная матрица вектора оценок параметров У t имеет вид [c.92]
При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица Х Х особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы и ее определитель равен нулю, т. е. нарушается предпосылка 6 регрессионного анализа. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели. [c.108]
При выполнении предпосылки 5 о нормальном законе распределения вектора возмущений е можно убедиться в том, что оценка Ь обобщенного метода наименьших квадратов для параметра р при известной матрице Q совпадает с его оценкой, полученной методом максимального правдоподобия. [c.154]
СОЦИОГРАММА — способ представления межличностных и межгрупповых отношений в виде графа-системы связей между точками, каждой из которых соответствует определенный индивид или социальная группа. Для построения С. предварительно выделенную совокупность респондентов опрашивают относительно содержания и параметров их взаимных контактов. Полученную информацию представляют в виде матрицы и анализируют методами автоматической классификации данных, логико-структурного или факторного анализа, многомерного шкалирования и др. В практике эмпирической С. используется для определения границ различного рода сообществ выявления и анализа их структуры, а также дифференциации их представителей на статусные и ролевые категории. [c.350]
Заполнение элементов матрицы (определение временных параметров) ,Л1 прямом счете производится по формулам (30) и (31). При обратном гтг-те определение временных параметров производится по фориулаи [c.38]
Учлтииая это, из перечисленных данных в ячейках матричной модели при расчетах,кроме основных временных параметров,рекомендуется указывать лишь т мп выполнения работ. Минимальные технологические сближения процессов, величина которых постоянна по строкам, удобнее выносить в правую расчетную часть матрицы. По этим же причинам в эту часть матрицы можно выносить величину затрат на передислокацию одного технологического звена и оценку изменения продолжительности выполнения работ. [c.40]
Если речь идет о формировании плана выпуска блоков, сбалансированного с поставками ресурсов (собственных, заказчика и централизованных) и заявками заказчиков на строительство объектов, то по строкам соответствующей матрицы должны перечисляться все поставщики комплектующей продукции (КМЭЗБУ, ЗМК, обеспечивающие цеха завода БКУ, заказчики и фондовые поставщики) с указанием объемов производства или поставок каждого вида рассматриваемой продукции на год (квартал), предшествующий плановому. По столбцам указанной матрицы должны именоваться заявленные заказчиком объекты, расположенные в очередь согласно приоритету, составляющие их блоки с учетом технологической последовательности монтажа и "потребность каждого из них" в каждом виде комплектующих материалов, узлов, оборудования и др. В клетках рассматриваемой матрицы должны быть проставлены либо параметры приоритета заявленных объектов, либо значения текущих затрат на производство и транспортировку каждого вида комплектующей продукции. [c.101]