Корреляционно-регрессионный анализ на компьютере

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБИКИ КАЗАХСТАН

КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬнный аграрный университет
Факультет инженерный

Кафедра естественных дисциплин и информационных технологий

УТВЕРЖДАЮ:

Проректор по учебной и учебно-методической работе, профессор

____________ А.У. Серикбаев

“____”______________2014 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И АГРАРНОЙ ТЕХНИКИ

Специальность: 6Д080600– Аграрная техника и технология

(Докторантура PhD)

Количество кредитов-3

Алматы, 2014

Рабочая учебная программа дисциплины «Математическое моделирование технологических процессов и аграрной техники»разработана на основе каталога элективных дисциплин для специальностей инженерного факультета, одобренного решением учебного методического Совета Казахского национального аграрного университета (протокол №10, от 25 июня 2013 года).

Составители: Ахметов Кулмуханбет Ахметович,профессор

Асаев Рафхат Ахметович, доцент

Рабочая учебная программа дисциплины «Математическое моделирование технологических процессов и аграрной техники»обсуждена на заседании кафедры «Естественные дисциплины и информационныетехнологии»

от 28 августа 2014 г., протокол № 1

Зав. кафедрой Алдибаева Л.Т.

Рассмотрена и рекомендована учебно-методической комиссией факультета

«Инженерный», протокол №1 от 2 сентября 2014 г.

Председатель УМК Жетпейсов М.Т.

Содержание

Пояснительная записка

Актуальность курса. Широкое внедрение математических методов в самые разнообразные сферы деятельности сегодня уже никого не удивляет. Это не только технические и экономические науки, где эти методы давно приносят свои плоды, но и развивающиеся сейчас в стране разрообразные прикладные науки управления: менеджмент, принятие управленческих решений, социально-экономическое прогнозирование и т.д. Например, дисциплина «Математическое моделирование» давно сформировалась как прикладная наука и считается включенной в Государственную программу подготовки специалистов народного хозяйства и в том числе по всем экономическим и техническим направлениям сельского хозяйства. Известно, что в настоящее время дисциплина «Математическое моделирование» для подготовки специалистов технического направления объединяет комплекс прикладных математических дисциплин (математическое программирование, стохастическое программирование, имитационное моделирование, числен-ные методы и др.), которые развиваются своим путем, используя сущест-вующий математический аппарат для решения возникающих проблем. Но к сожалению, пока по данной проблеме аграрные вузы Республики Казахстан не достигли определенного успеха. Дело в том, что в ГОСО РК (государст-венный общеобязательный стандарт образования) не предусмотено обучение ни одного из указанных дисциплин.

Следует отметить, что в современном менеджменте находит широкое применение методы математического программирования (решающие детер-минированные задачи).

Итак, если учтем, что любой специалист, имеющий высшее образование по своему профилю является менеджером, то сегодня целью докторанта PhDспециальности «Аграрная техника и технология» является освоение нового инструмента работы – компьютера, новой методологии управления, базирующейся на системном подходе, теории и методах принятия решений, математическом моделировании на базе математического программирования.

В этой связи изучение курса “Математическое моделирование технолгических процессов и аграрной техники” актуально и приобретает особое значение для докторантов PhD специальности «Аграрная техника и технология», так как данный курс призван разработать научный аппарат для широкого внедрения компьютерной техники и экономико-математических методов в принятии оптимальных решений в производстве и науке.

Введение

Современное сельское хозяйство, как одна из важнейших отраслей народного хозяйства, имеет ряд специфических особенностей, которые способствуют успешному применению экономико-математических методов и информационных технологий для эффективного развития агроформирований и аграрного бизнеса в целом.

В настоящее время неизмеримо возрастает роль методов оптимизации в принятий управленческих решений на уровне сельскохозяйственных предприятий, так как значительно усложнились задачи эффективной организации производства и хозяйствования. Появляется масса проблем эффективного хозяйствования на уровне предприятий, а также возникают новые, связанные с оптимизацией рынка сельскохозяйственных продуктов. Сегодня применение математических методов в среде информационных технологий для решения таких оптимизационных задач имеет важное значение. И их можно отнести к числу инновационных способов решения таких проблем в аграрной науке.

Однако, на сегоднящний день все еще не придается должное значение этим инновационным научно-техническим достижениям XXI века в научно-исследовательских работах. В настоящее время в системе сельскохозяйс-твенной науки продолжается применение старых методологических поло-жений и приближенных методов обработки данных, сформированные и предложенные в XIX веке. ><><><><><><><><><В ><то ><же ><время ><отметим, ><что ><существующие ><экономико-математические ><моде­><ли ><имеют ><ряд ><недостатков, ><являющихся ><следствием ><отражения ><в ><них ><принципов ><социалистической ><экономики ><и ><другие ><отрицательные ><последствия. ><

<<В ><существующих ><экономико-математических ><моделях ><по ><оптимизации ><структуры ><сельскохозяйственного ><производства ><всего ><хозяйства ><или ><растениеводства, ><ресурсы ><парка ><сельскохозяйственной ><техники ><учитываются ><в ><суммарных ><годовых ><объемах. ><В ><условиях ><практически ><полной ><механизации ><работ ><в ><растениеводстве ><это ><приводит ><к ><тому, ><что ><в ><отдельные ><сезонные ><периоды ><техники ><не ><хватает, ><а ><в ><другие периоды – ><><она ><простаивает. ><<Указанные и ряд другие ><недостатки ><вполне ><можно ><устранить ><разбиением ><всего ><воспроизводственного ><процесса ><в ><сельском ><хозяйстве ><на ><этапы, ><связанные ><с ><особенностями ><осуществления ><технологических ><процессов ><в ><растениеводстве и животноводстве><><><.

В последнее время в нашей стране ведется разработка разнообразных типов экономико-математических моделей для предприятий аграрной сферы, чему посвящено большое количество статей в специализированных, научно-популярных и общественно-политических изданиях, однако в большинстве своем предлагаемые модели или группы моделей описывают, в основном, экономические вопросы. Данный подход не позволяет учесть специфику агроинженерных процессов. Таким образом, требуется разработка экономико-математических моделей, адаптированных к условиям рыночных отношений и адекватных реальным условиям аграрного производства.

Курс «Математическое моделирование технологических процессов и аграрной техники» читается на первом курсе докторантуры и знакомит докторантов с теоретическими вопросами экономико-математического моделирования в сельском хозяйстве и практическими методами построения моделей, их решения и экономико-математического анализа результатов решения поставленной задачи. Изучаются вопросы математического моделирования агроинженерных объектов и процессов. На практических занятиях предусмотрено обсуждение вопросов, подготовленных предварительно и самостоятельно обучающимися с целью выработки познавательных умений и формирования опыта творческой деятельности. Полученные знания должны быть полезными при проведении научно-исследовательской работы и в подготовке диссертационной работы.

При изучении курса от читателя не требуется специальной математической подготовки, выходящей за пределы курса высшей математики любого вуза. Вместе с тем предполагается, что читатель знаком с основами работы на компьютере, он может вводить и редактировать данные, создавать формулы, использовать функции, формировать рабочий лист и т.п. Это базовые навыки работы на компьютере, которые известны каждому, кто прослушал курс информатики в любом вузе любого профиля.

Цель дисциплины –активно закрепить, обобщить, углубить и расширить знания, полученные при изучении базовых дисциплин, приобрести новые знания по моделированию агроинженерных процессов и сформировать умения и навыки, необходимые для последующей научной и инженерной деятельности в этой области.

Задачи изучения дисциплины. Основными задачами являются получение докторантами знаний и навыков в области современного экономико-математического моделирования и пакета прикладных программ для решения оптимизационных задач. Результатом изучения курса должно стать овладение приемами работы с пакетами прикладных программ для решения оптимизационных задач, предусмотренных в диссертации.

Основная часть

Корреляционно-регрессионный анализ на компьютере

(тема по выбору)

Корреляционный анализ. Расчет коэффициента корреляции Пирсона, с использованием функции КОРРЕЛ и Пакета анализа MS Excel. Проведение корреляционного анализа в ППП SPSS.

Регрессионный анализ. Построение модели линейной регрессии. Расыет параметров линейной регрессии с импользованием функции ЛИНЕЙН. Нахождение уравнения линейной регрессии графическим методом. Построение модели линейной регрессии с помощью инструмента «Регрессия». Построение модели линейной регрессии с помощью ППП SPSS.