Вычисление наибольшей прибыли предприятия
Содержание
Задача 1. 2
Задача 2. 4
Задача 3. 6
Пусть х (млн. шт.) – объем производства, С(х)=2х3-7х и D(x)=2х2+9х+15 – соответственно функция издержек и доход некоторой фирмы. При каком значении х фирма получит наибольшую прибыль π(х)? какова эта прибыль?
Решение
Прибыль фирмы является разницей между доходом и издержками фирмы:
,
,
.
Найдем наибольшее значение прибыли путем нахождения максимума функции .
- не удовлетворяет условию задачи,
.
График функции прибыли представлен на рисунке 1.
Рисунок 1 - График функции прибыли
Как видно из рисунка 1, функция прибыли в точке х=2 достигает максимального значения. Следовательно, фирма получает наибольшую прибыль при объеме производства 2 млн. шт. и эта прибыль составляет:
млн. у.е.
Ответ: наибольшую прибыль фирма получит при объеме производства 2 млн. шт. и эта прибыль составит 39 млн. у.е.
Заданы: функция прибыли , где х1 и х2 – объемы некоторых ресурсов; цены р1=1 и р2=1 за единицу каждого ресурса соответственно (в некоторых у.е.); бюджетное ограничение I=150 на затраты по приобретению указанных ресурсов (в тех же у.е.). При каких значениях объемов используемых ресурсов фирма–производитель получит наибольшую прибыль?
Решение
Задача сводится к поиску максимума функции при существовании ограничения :
при .
,
.
Найдем максимум функции графически.
Рисунок 2 – График функции
Как видно, функция достигает максимального значения при х1=90.
,
.
Ответ: фирма–производитель получит наибольшую прибыль при объемах ресурсов х1=90 и х2=60.
Задана парная выборка из 10 пар значений случайных велbчин X и Y (таблица 1).
Таблица 1 – Исходные данные
х | у | |
1 | 5 | 70 |
2 | 11 | 65 |
3 | 15 | 55 |
4 | 17 | 60 |
5 | 2 | 50 |
6 | 22 | 35 |
7 | 25 | 40 |
8 | 27 | 30 |
9 | 30 | 25 |
10 | 35 | 32 |
1) Изобразите корреляционное поле случайных величин X и Y.
2) Вычислите основные числовые характеристики случайных величин X и Y: их математические ожидания и дисперсии, средние квадратические отклонения и размах вариации.
3) Найдите их совместные числовые характеристики: ковариацию, коэффициент корреляции.
4) С помощью найденных характеристик составьте уравнение линейной регрессии Y на X.
5) Составьте уравнение линейной регрессии X на Y.
6) Нанесите найденные уравнения на корреляционное поле; найдите точку пересечения полученных линий регрессии.
7) Вычислите стандартные ошибки коэффициентов регрессии b0 и b1.
8) Проверьте гипотезы о статистической значимости коэффициентов регрессии b0 и b1.
9) Вычислите с надежностью 0,95 интервальные оценки коэффициентов b0 и b1 регрессии Y на X.
10) Найдите коэффициент детерминации R2 и поясните смысл полученного результата.
Решение.
1) Корреляционное поле случайных величин X и Y
2) Основные числовые характеристики случайных величин X и Y: их математические ожидания и дисперсии, средние квадратические отклонения и размах вариации
Таблица 2 – Вспомогательные расчеты
х | у | х2 | y2 | xy | |
1 | 5 | 70 | 25 | 4900 | 350 |
2 | 11 | 65 | 121 | 4225 | 715 |
3 | 15 | 55 | 225 | 3025 | 825 |
4 | 17 | 60 | 289 | 3600 | 1020 |
5 | 2 | 50 | 4 | 2500 | 100 |
6 | 22 | 35 | 484 | 1225 | 770 |
7 | 25 | 40 | 625 | 1600 | 1000 |
8 | 27 | 30 | 729 | 900 | 810 |
9 | 30 | 25 | 900 | 625 | 750 |
10 | 35 | 32 | 1225 | 1024 | 1120 |
сумма | 189 | 462 | 4627 | 23624 | 7460 |
средн | 18,9 | 46,2 | 462,7 | 2362,4 | 746 |
Подобные работы: