Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Реферат'
доцент Горбунова И.П. (Ф.И.О....полностью>>
'Документ'
Прага (4 ночи) – Карловы Вары – завод «Яна Бехера» – Марианские Лазни – пивовар «Ходовар» – замок «Сихров» – ЧЕРНЫЙ ТЕАТР – замок «АЛЬБРЕХТСБУРГ» – Др...полностью>>
'Рабочая учебная программа'
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА разработана в соответствии с Государственными требованиями к минимуму содержания и уровню подготовки выпускников и квалифик...полностью>>
'Руководство'
Как и летом, любимое место отдыха горожан - берег Виры. Скованная льдом река, казалось бы, еще не предвещает беды, однако это далеко не так. Бира - ре...полностью>>

Пошаговое приближение распределения стоимости покупки к но­р­мальному закону распределения

Главная > Закон
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Задание 14.

Рекламная акция по продаже «Сникерсов». Расчет прибыли методами ЛИФО и ФИФО

Пояснения для преподавателей. В начале перестройки (в 1991 году) в конце улицы Арбат продавали «Сникерсы», чтобы приучить российских по­тре­бителей к новому виду продукции. «Сникерсы» продавались по смехотвор­но низкой цене (примерно по два рубля за штуку, в переводе на нынешние деньги). Естественно, в очереди наблюдалось несколько старушек с кошёл­ками, которые закупали продукцию по несколько десятков штук, быстро смекнув, что в Подмосковье её можно будет перепродать намного дороже. В связи с этим возникает вопрос: не сорвут ли такие старушки, заполонив всю очередь, рекламную акцию производителей «Сникерсов» ? По-видимому, разумно постепенно повышать розничную цену. От этого дальнейший рост перекупщиков в очереди сильно сократится, а оставшиеся старушки будут закупать всё меньше и меньше «Сникерсов», опасаясь, что не все их удастся распродать. Но тогда мы попадаем в классическую ситуацию, когда меняется со временем закупочная цена «сырья», то есть при исчислении прибыли необ­ходимо использовать один из разрешенных в России методов расчета стои­мости запасов. В данной курсовой выбраны методы ЛИФО и ФИФО. Кроме того, считается, что «рыночные» (не рекламные) цены реализации «Сникер­сов» изменяются случайным образом (но всё же постепенно нарастают). После формализации описанных общих соображений мы и получаем формулировку задания для курсовой.

Постановка задачи

Фирма, проводящая рекламную акцию в России по продаже «Сникер­сов» по постепенно нарастающей цене (от «рекламного» до «рыночного» уров­ня), заключила договор с российской фирмой-посредником «Не тормози, сникерсни!» о том, что посредник будет каждые две недели закупать у произ­во­ди­теля товар по следующей схеме: 16 единиц по 1 руб. за «Сникерс» (еди­ни­цей считается упаковка, содержащая 1000 шт. товара); затем 15 единиц по по 2 рубля, затем 14 единиц по 3 руб., 13 единиц по 4 руб., и так далее до 1 единицы по 16 руб. за штуку товара. Исходная рыночная цена «Сникерса» равна 5 руб/шт., но прогнозируется, что она будет нарастать (так как россия­нам понравится этот товар) примерно до 12 руб. за штуку. Таким образом, посредник, исходя из этого прогноза, сначала будет иметь крупную прибыль, а конце будет терпеть убыток. В целом, конечно, посредник надеется, что прибыль в начале с лихвой компенсирует убыток. Поставщик же заранее идет на убыток, так как акция носит рекламный характер. Тем не менее, в договоре предусмотрена уплата крупной неустойки как посредником, так и поставщи­ком, если они нарушат этот договор. (Студент должен сам сформулировать, почему в этой ситуации возможно нечестное поведение как одной, так и другой договаривающейся сторны).

Посредник принял решение в конце каждого месяца распродавать все закупленные в этом месяце упаковки, кроме одной. Тем самым на складе у посредника постепенно нарастает то, что в логистике называется «страховым запасом товара». Благодаря наличию такого запаса, состоящего из упаковок, закупленных в разное время и по разной цене, подсчет прибыли посредника в конце каждого месяца должен призводиться тем или иным методом списания запасов на себестоимость. В данной курсовой предлагается использовать ме­тоды ЛИФО и ФИФО и сравнить их между собой.

Вместо подсчета стоимости упаковок, ушедших со склада, достато­чно рассчитать стоимость запаса, оставшегося на складе (это будет проще и позволит глубже понять суть методов ЛИФО и ФИФО).

Чтобы смоделировать случайные значения рыночной цены «Сникер­са», нарастающие в среднем от 5 (в конце первого месяца) до 12 (в конце 8-го месяца) рублей, студент должен написать уравнение прямой, проходящей через точки (1, 5) и (8, 12), и в конце каждого месяца прибавить к ней случай­ное число, равномерно распределенное от (-2) до 6 рублей.

Для выполнения этой курсовой необходимо рассчитать прибыль посредника в конце каждого из восьми месяцев методами ЛИФО и ФИФО и представить результаты графически на одной и той же гистограмме.

Ход решения

Напомним суть методов ЛИФО и ФИФО (подробнее о них можно прочитать в любом серъёзном учебнике по бухучёту, например в учебнике Кондракова). Обозначим через q1, q2, q3, … количества товара, поступающие на склад в моменты времени 1, 2, 3, … . Через p1, p2, p3, … обозначим закупочные цены товара, которые имели место на рынке в моменты 1, 2, 3, … Наконец, через Q1, Q2, Q3, … обозначим количества, уходящие со склада в призводство или на продажу в моменты 1, 2, 3, … Чтобы не возникало недоразумений, будем считать, что в один и тот же момент времени не может происходить и приход, и уход товара.

На печати будем изображать значения q, p, Q обычным, курсивным и жирным шрифтом соответственно. Например:

17(4), 15, 10 (6), 7, 10 (9), 8, …

Выше рассмотрены шесть разных моментов времени (неважно, какие именно эти моменты; но важно знать, какой из них раньше, а какой позже). На обычном языке эта строка расшифровывается так: «Сначала склад был пуст. В 1-й момент на него поступило 17 шт. товара по цене 4 руб/шт. Во второй – со склада ушло 15 штук. В 3-й момент поступило еще 10 штук такого же товара, но по цене 6 руб/шт. Затем ушло 7 штук, потом пришло 10 (по 9 рублей), в 6-й момент ушло 8, и так далее.».

Таким образом, физический поток товара описан полностью. Но его сопровождает и финансовый поток (бухгалтерские проводки по оприходова­нию товара и по его списанию со склада). Если с приходом товара всё ясно (если пришло 17 физических единиц по цене 4 руб/шт, то оприходовано 68 финансовых единиц <рублей>), то с уходом товара иногда возникает недоуме­ние: по какой цене списать ушедший товар? Так, когда ушло 15 единиц товара, было ясно, что каждая из них «унесла» с собой 4 рубля (так как все единицы на складе стоили 4 рубля). На складе остались две единицы по 4 рубля. Затем поступили ещё 10 единиц по 6 рублей. А после этого со склада надо отгрузить 7 единиц, но по какой цене? Две единицы по 4 рубля, прочие по 6? Или все по 6 рублей? Или ещё как-нибудь?

Вот тут-то нам и приходят на помощь методы ЛИФО и ФИФО. Каж­дый из них позволяет внести ясность в поставленный выше вопрос. Метод ФИФО (FIFO; first input – first output) приказывает раньше списывать со скла­да тот товар, который поступил раньше. В противоположность ему, метод ЛИФО (LIFO; last input – first output) предписывает отгрузку товара «с конца» - сначала списывают со склада единицы товара, поступившие последними (пока все они не будут выбраны), затем – предпоследними, и так далее.

При поверхностном взгляде на этот вопрос в голову сразу приходит мысль, что метод ФИФО «справедливый», а ЛИФО – «несправедливый» (так как приспособлен для обслуживания нахалов, рвущихся без очереди). На самом деле это, конечно, не так. Имеются ситуации, когда нужно применять метод ЛИФО и вообще невозможно применить метод ФИФО. Например, при программировании надо возвращаться сначала в ту подпрограмму, из которой вышел позже всего, потом – в предыдущую, и так далее. Что же касается бух­галтерии (и логистики), то между учёными долго тянулся спор о законности и преимуществах этих методов, но в итоге было осознано, что оба метода логи­ески равноправны и вполне могут использоваться для целей учёта. Тем не ме­нее, финансовые результаты за данный период времени, рассчитанные этими методами, могут сильно различаться. Это вовсе не значит, что таким образом «из воздуха» непонятным образом возникают лишние деньги. Просто сумма, не добранная в этом периоде, будет дополучена в каком-то другом периоде времени.

Сначала рассмотрим метод ЛИФО. Согласно ему, надо все семь единиц товара списать по цене последнего прихода товара, то есть по 6 рублей. На складе останется 5 единиц, из них две по цене 4 руб/шт, прочие три – по 6 рублей. (Конечно, на складе все 5 штук лежат в одной куче, так как физически они ничем не отличаются. А различие в цене отразилось лишь в документах склада и бухгалтерии). На складе остались «лежать» 2*4 руб. + 3*6 руб., воплощенные в стоимости пяти единиц товара.

Теперь применим метод ФИФО. Сначала спишем самые ранние единицы товара, то есть две шт. по 4 рубля. Затем спишем ещё пять шт. по 6 руб. На складе остались, в виде стоимости товара, 5*6 руб.

Рекомендуется довести до конца эти рассуждения: как следует производить списание следующих 8 единиц товара?

Опыт преподавания методов ЛИФО и ФИФО привёл автора в убеждению, что даже способные студенты, вроде бы схватившие на лету алгоритмы ЛИФО и ФИФО (тем более, что звучат они обманчиво просто), не понимают, какие крупные подводные камни могут им встретиться на этом пути. Поэтому в качестве первой (и главной) части курсовой работы предла­гается заполнить следующую таблицу из восьми групп операций; в каждой группе имеется две операции прихода товара и одна операция ухода. Эти операции описаны выше, в постановке задачи. После каждого ухода товара надо подсчитать, сколько рублей осталось на складе согласно бухгалтерским документам (один раз – методом ЛИФО, другой – методом ФИФО). Первые две из восьми групп уже заполнены (надо только понять, почему они именно так заполнены). Остальные надо заполнить самостоятельно и обсудить результаты с преподавателем.

Рублевые остатки на складе (двумя методами) Остат.на складе

(тысяч рублей)

тыс.шт. руб/шт тыс.шт. руб/шт ФИФО ЛИФО

нач.янв. 16 1 серед.янв. 15 2

отгрузка 30 2 1

нач.фев. 14 3 серед.фев. 13 4

отгрузка 26 8 4

нач.мар. 12 5 серед.мар. 11 6

отгрузка 22 18 9

нач.апр. 10 7 серед.апр. 9 8

отгрузка 18 32 16

нач.мая 8 9 серед.мая 7 10

отгрузка 14 50 25

нач.июн. 6 11 серед.июн. 5 12

отгрузка 10 72 36

нач.июл. 4 13 серед.июл. 3 14

отгрузка 6 98 49

нач.авг. 2 15 серед.авг. 1 16

отгрузка 2 128 64

Подчёркнутые данные в группах 3-8 – это попытка некоторого студента решить данную задачу. Данные подчёркнуты потому, что это реше­ние неверное, и это легко доказать. В самом деле, после каждой от­грузки на складе оставалась одна не распроданная упаковка «Сникерсов». После 8-й отгрузки их осталось восемь, а общая их стоимость (посчитанная методом ФИФО) равна 128 тыс. рублей, то есть 8 раз по 16 тысяч. Но по цене 16 тысяч на склад поступила только одна упаковка. Значит, это число явно завышено, то есть хотя бы одно неверное число среди подчеркнутых есть. А вот с какого места начинаются ошибки, сколько их, и как их исправить – это задача для студента, выполняющего данную курсовую. Пока в этом вопросе не появится ясности, нельзя считать, что методы ЛИФО и ФИФО поняты до конца!

Во второй части курсовой работы следует 10 раз смоделировать слу­чайное нарастание рыночной цены на «Сникерсы» и каждый раз вычислить суммарную прибыль посредника (один раз - по методу ЛИФО, другой раз – по методу ФИФО). Найдя среднее арифметическое прибылей для каждого из этих методов, сделайте вывод о том, какой из методов выгоднее для посред­ника. Прибыль от перепродажи вычислять как разность между стоимостью приобретения товара и ценой его реализации в конце месяца. Для примера ниже приведены 8 цен на «Сникерсы» для одного из десяти планируемых случайных испытаний (цены даны в рублях, на конец месяца):

3,37

4,94

5,98

8,03

11,68

13,16

16,45

16,06

На методы ЛИФО, ФИФО и средней себестоимости можно подго­товить целую серию разных курсовых изложенного выше типа.

Кроме этих трех методов, в практике работы предприятия используются и другие подобные методы. Например, LOFO, HIFO, KIFO (первый из них требует списания запасов, в первую очередь, по более низкой цене покупки; второй – по более высокой, а третий, расшифровывающийся как «Konzern input – first output», в первую очередь списывает запасы, произведенные на этом концерне (предприятии)). Как говорится, «не буди LIFO, пока спит тихо…».

Задание 15.

Прогноз дохода от земельного участка за пять лет (множест­венная регрессия с двумя объясняющими переменными)

Замечания для преподавателей. Давно уже стали притчей во языцех неграмотные модели множественных регрессий для расчета ориентировочной стоимости квартиры в Москве, в которых учитываются до шести объясняю­щих переменных, каждая из которых может меняться непрерывно или явля­ется дискретной и имеет 9-22 значений (например, номер этажа, на котором находится квартира). При этом для расчета используется только 70-80 данных о последних проданных квартирах такого типа, «потому что надо отбирать данные при прочих равных условиях, а этих условий (то есть параметров квартир) можно насчитать до 25-и и более – как их все сделать равными?». В такой ситуации лучше вообще отказаться от составления регрессии, чем вво­дить в заблуждение широкие массы покупателей квартир. В то же время имеются экономические ситуации, где и данных много (100-120 точек), и картина ясна с геометрической точки зрения (например, нахождение плос­кости регрессии с учётом двух объясняющих переменных и постоянного слагаемого), поэтому построение множественной регрессии вполне уместно и приносит практическую пользу. На занятиях по эконометрике ввиду малого количества часов множественные регрессии подробно рассмотреть не удаётся, так что предлагаемая ниже курсовая послужит хорошим практичес­ким закреплением изученных в теории понятий.

Постановка задачи

Имеется квадратное поле размерами 1000 м на 1000 м, на котором урожайность картофеля зависит от двух факторов: степени увлажнения почвы и количества в ней перегноя. Вследствие особенностей расположения поля и состава его почвы фактор увлажнённости линейно нарастает при движении по одной стороне поля (ось ОХ) независимо от степени смещения по другой стороне (ось OY). Фактор количества перегноя аналогичным образом нарас­тает линейно вдоль оси OY. Поле разбито на 400 квадратных делянок со сторонами 50 м на 50 м, и в течение десяти предыдущих лет на каждой делян­ке фиксировался собранный урожай, а в центральной части делянки брались пробы почвы на влажность и на содержание перегноя. Пробы на влажность делались через месяц после посадки картофеля, а на перегной – после уборки урожая. Пробы на влажность необходимо усреднить по 10-и годам, чтобы сделать их более независимыми от погодных условий в конкретном году, а по пробам перегноя сделать вывод о скорости истощения почвы с течением времени. Данные об урожайностях на конкретной делянке также надо усред­нить по 10-и годам.

Конкретные исходные данные будут даны преподавателем после беседы со студентом. Требуется рассчитать пять множественных регрессий (с учетом постоянного слагаемого) для прогноза урожайности поля на следую­щие пять лет (с учетом постепен­ного истощения перегноя в почве). Исполь­зовать их для суммарного прогноза выручки от продажи картофеля в ближай­шие пять лет.

Ход решения

Чтобы рассчитываемая регрессия была более близкой к реальным данным, приведем некоторые сведения об урожайности картофеля и об увлажненности почвы и содержании в ней перегноя. На сайте «Китай в циф­рах имеются следующие сведения об урожайности картофеля за несколько лет (в центнерах с гектара):

Год Урожайность картофеля

1980 112.45

1985 108.02

1990 113.21

1995 133.84

2000 140.35

2005 167.62

Для сравнения даны урожайности других стран:

Австрия 319.27

Люксембург 319.11

Швеция 311.06

Канада 293.94

Для измерения влажности используется понятие «полевой влагоём­кости» (естественная способность почвы удерживать воду). Цитируем отрывок с сайта www.mygarden.ru .

«Отличная степень влажности при 75 — 100% полевой влагоемкости. О ней можно судить по тому, что почва скатывается в прочный комок, очень податлива при сдавливании, легко слипается. Если почву сдавить сильнее, к пальцам прилипнет довольно большой комочек. И совсем плохо, если почва слишком влажная, выше полевой влагоемкости, когда при сильном сжатии из комка можно выжать немного воды. Поливать при таком ее состоянии не только расточительно, но даже вредно».

Будем задавать влажность в процентах от полевой влагоёмкости, в диапазонах от 10% (недостаточное увлажнение) до 80% (отличное увлажнение).

Содержание в почве перегноя (гумуса) будем изменять в пределах от 6% (подзол) до 15% (чернозем). Чтобы отразить факт истощения почвы (в упрощённой форме), в каждом следующем году и нижнюю, и верхнюю границу будем уменьшать на 1%.

Отметим, что строить парную регрессию по приведенным выше данным урожайности в Китае хотя и можно (с точки зрения математики), но не имеет особого смысла, так как со временем почва истощается, и нельзя считать. что дисперсии регрессионных остатков постоянны. (Здесь скорее помог бы анализ временных рядов).

Хотя количество делянок равно 400, мы будем выбирать только 100 из них (выбор можно делать случайным либо регулярным образом). Множе­ственную регрессию ищем в виде (х – влага, у – перегной, z – урожайность):

z = A x + B y + C

Представим участок графически (вид сверху):

перегной

0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0

1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0

1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

нач. отсчета влажность

На схеме представлены 400 делянок, помеченных нулями и единица­ми (единицы означают, что данные с этой делянки будут учтены в расчете регрессии). Единицы были сгенерированы по формуле

Если(СЛЧИС()<0,25;1;0)

Теоретически говоря, вероятность появления единицы в этой форму­ле равна 0,25. Однако практически единиц оказалось не 100, а только 75. Однако этого количества достаточно для грамотного построения регрес­сии (наглядно видно, что единицы равномерно покрывают поле). Влажность будем откладывать по горизонтали, содержание перегноя – по вертикали. На делянке в левом нижнем углу влажность и содержание перегноя минимальны (10% и 6%), а в правом верхнем углу – максимальны (80% и 15%). Если условно принять, что на каждой делянке замеры влажности и перегноя делаются именно в левом нижнем углу, то нарастание влажности выражается формулой В = 10 + 70*х/(1000 – 50), где х – абсцисса левого края делянки. В самом деле, для первой делянки в горизонтальном ряду х=0, а В = 10 (про­цен­тов). А для последней делянки х=950 (метров), В = 80. Аналогичным обра­зом, нарастание перегноя в почве выразится формулой П = 6 + 9*у/(1000 – 50), где у – ордината нижнего края делянки.

Теперь нам понадобятся сведения об урожайности на делянках, поме­ченных единицами. Так как реальных данных у нас нет, для объяснения мето­дики расчёта осуществим генерацию урожайности искусственным образом,



Рис.6. Поверхность урожайности картофеля, смоделированная

с учетом случайных возмущений.

считая, что она ориентировочно лежит в пределах от 170 до 310 (цен­тнеров с гектара; см. реальные данные, приведенные выше). За основу возьмем зависи­мость вида z = ((x /1000 - 0,1)^2 + (y/1000 – 0,2)^2)*100 + 100 (смещенный параболоид вра­щения), график которого привелен перед рис. 6.

Из графика видно, что нелинейность этой поверхности на данной об­ла­сти значений (х,у) слабая, так что вполне уместно будет приближённо изобразить её плоскостью (плоскость регрессии). Значения же z дают пра­вильные с экономической точки зрения значения урожайности картофеля: в точке (0,0) с неблагоприятным сочетанием объясняющих переменных уро­жай­ность невелика (около 100 цент./га), а в точке (950,950) с высокими влажностью и содержанием перегноя она высокая (примерно 340 цент./га). Кроме того, в реальной жизненной практике зависимость урожайности от влажности и количества перегноя и в самом деле будет слабо нелинейной (хотя, конечно, вовсе не обязательно эту поверхность можно представить как параболоид вращения). Осталось «запылить» эту поверхность случайными отклонениями, для чего можно прибавить в каждой точке случайное число по формуле СЛЧИС()*30. Результат прибавления представлен на рис. 6. Поверх­ность имеет характерный вид «скомканной бумаги». Теперь можно присту­пать к расчету регрессии.

Чтобы рассчитать регрессию, отражающую поведение этих данных рассматриваемых как экспериментальные данные замеров на делянках, надо обычным образом выписать таблицу из трех столбцов и 75-й строки (напо­мним, что из 400 делянок мы случайным образом выбрали 75 делянок). В первом столбце мы запишем известные значения объясняемой переменной (то есть урожайности), а во втором и третьем столбце – значения объясняющих переменных (влажность, содержание перегноя). Так как в регрессию входит и постоянное слагаемое, то можно было бы записать ещё и третий столбец (состоящий из единиц), но он будет дописан самим компьютером, если задать нужный режим расчёта.

Однако в этом месте возникает чисто техническая трудность: данные надо расположить по столбцам, а в исходный момент они будут записаны внутри матрицы. Изложим удобную компьютерную процедуру преобразо­ва­ния матрицы в столбец. Если матрица имеет размеры 20 на 20 и состоит из чисел a i j , то вектор имеет 400 компонент b k , вычисляемых по формуле (в случае считывания элементов матрицы по столбцам):

k = i + 20*(j – 1)

Для реализации такого рода формул в Excel используем короткую програм­му на языке Visual Basic:

For j = 1 To 3

For i = 1 To 2

Cells(i + (j - 1) * 2, 5) = Cells(i, j)

Next

Next

Под действием этой программы матрица 2х3, записанная в левом верхнем углу таблицы Excel , переписывается по столбцам в пятый столбец, то есть столбец Е.

Любые другие варианты переписывания матрицы по столбцам легко получить видоизменением этого текста (являющегося макросом для элект­ронной таблицы Excel). Укажем попутно, как без лишнего формализма вне­дрить макрос в Excel-таблицу:

1) запускаем режим Сервис, Макрос, Начать запись. Переход в режим записи подтверждается появлением в таблице маленького окна, в котором указана синяя кнопка (нажатие на которую приводит к остановке записи). Предварительно надо задать имя макроса и комбинацию клавишей для его вызова (например, Ctrl-h).

2) Делаем в режиме записи некоторое действие (например, закраши­ваем красным выделенную курсором ячейку) и щёлкаем мышью на кнопке останова.

3) Входим в режим Сервис, Макрос, Макросы, Изменить. На экране появляется текст макроса, только что записанного нами. Добавляем к нему (без ошибок!) указанный выше (но видоизмененный для данной ситуации) текст с двойным циклом.

4) закрываем окна отладчика Visual Basic и запускаем в появившейся после этого Excel-таблице нужный нам макрос комбинацией Ctrl-h.

Ниже показано, как был изменен текст макроса для расчета столбцов нашей регрессии (речь пока идёт о столбцах длины 400; далее они будут сокращены до длины 75). Результат записывается в столбце W начиная с 46-го места).

For j = 2 To 21

For i = 48 To 67

Cells(i - 2 + (j - 1 - 1) * 20, 23) = Cells(i, j)

Next

Next

Прежде, чем применять этот макрос, необходимо заполнить нулями таблицу 20х20, где вычислены 400 значений урожайности, на тех местах, которые не попали в выборку из 75 делянок. Для вычисления урожайности использовалась формула

((B$24/1000+0,1)^2+($A25/1000+0,2)^2)*100+100+СЛЧИС()*30

Копирование этой формулы вправо и вниз (с учётом расставленных в ней знаков доллара) и даёт 400 значений урожайности. За основу взята слабо искривленная поверхность, и её значения искажены добавлением случайных чисел в диапазоне от 0 до 30. Вместо формул введены их значения, иначе эта матрица будет изменяться с каждым шагом работы Excel.

Затем значения этой формулы копируются на свободное место Excel-таблицы. На том же листе таблицы уже записана таблица из нулей и единиц, показывающая, какие делянки попали в выборку. При копировании следует применить команду вида Если(В25=0;0;В25). Тогда значения урожайности будут даны только в выбранных 75 точках, а на остальных местах получатся нули.

По аналогичной методике получаются и два столбца (длины 400) со значениями двух объясняющих переменных. В одном из них записаны влажности В (зависят от х), в другом – содержания перегноя П (зависят от у). Формулы для них приведены выше.

Для отделения ненулевых чисел в полученных трех столбцах от нуле­вых надо выделить все три столбца вместе и отсортировать по убыванию любой из трех столбцов (вместе с ним синхронно будут сортироваться и соседние два столбца). В итоге нули окажутся в самом конце, но при этом порядок данных регрессии (75 чисел) изменится. Как известно, коэффици­енты регрессии от такого изменения не меняются.

Окончательно 75 исходных данных для расчета урожайности Z по влажности почвы X и содержания в ней перегноя Y приведены ниже в виде таблицы, имеющей четыре столбца (№ п/п, Z, X, Y) и 75 строк. Для удобства расположения на странице эта таблица разбита на три порции по 25 чисел.

1 332 65,3 15 26 227 76,3 8,37 51 181 54,2 6,5

2 323 80 14,1 27 226 72,6 8,37 52 181 17,4 11

3 315 65,3 14,5 28 225 72,6 6,47 53 179 57,9 6

4 315 61,6 14,5 29 220 61,6 9,32 54 179 24,7 12

5 301 54,2 15 30 219 50,5 10,7 55 173 28,4 9,8

6 289 68,9 13,6 31 217 54,2 10,3 56 171 46,8 6,9

7 285 65,3 13,6 32 215 61,6 10,7 57 170 35,8 9,3

8 279 68,9 12,2 33 213 72,6 7,89 58 169 46,8 7,9

9 274 39,5 15 34 210 50,5 11,2 59 168 39,5 7,9

10 267 72,6 12,2 35 210 10 13,6 60 165 54,2 7,9

11 264 57,9 13,1 36 208 13,7 13,6 61 164 24,7 11

12 261 61,6 12,6 37 208 46,8 11,2 62 161 32,1 8,4

13 260 80 8,84 38 208 43,2 10,7 63 160 21,1 10

14 256 76,3 10,7 39 203 39,5 11,2 64 157 17,4 9,3

15 254 21,1 14,5 40 197 68,9 6 65 157 10 9,8

16 251 68,9 11,7 41 194 13,7 12,2 66 152 21,1 8,4

17 246 68,9 11,2 42 193 32,1 10,7 67 151 39,5 6

18 244 50,5 13,1 43 193 35,8 10,7 68 151 46,8 6

19 244 43,2 13,6 44 193 32,1 11,7 69 150 39,5 7,4

20 243 35,8 14,1 45 193 39,5 10,3 70 150 17,4 8,4

21 241 21,1 15 46 190 57,9 7,89 71 149 32,1 8,8

22 240 80 8,37 47 189 21,1 12,2 72 134 28,4 6

23 238 65,3 10,3 48 189 28,4 12,2 73 132 28,4 6,5

24 232 10 14,1 49 188 50,5 9,79 74 118 21,1 6

25 231 32,1 14,1 50 186 10 11,2 75 116 24,7 6,5



Скачать документ

Похожие документы:

  1. «Учебник для вузов»

    Учебник
    В. Н. Машков, доктор психологических наук, профессор, заведующий кафедрой социальной антропологии и психологии Республиканского гуманитарного института (Санкт-Петербург);
  2. Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования (1)

    Документ
    Рыночные условия предоставления услуг значительно повышают деловой риск предприятий индустрии гостеприимства и неизбежно ведут к привлечению заемного капитала.
  3. Бернстайн П. Б51 Против богов: Укрощение риска / Пер с англ (1)

    Документ
    В этом уникальном исследовании, посвященном роли риска в нашем обществе, Питер Бернстайн доказывает, что освоение методов оценки риска и контроля над ним является одной из главных особенностей нашего времени, отличающих его от более ранних эпох.
  4. Бернстайн П. Б51 Против богов: Укрощение риска / Пер с англ (2)

    Документ
    В этом уникальном исследовании, посвященном роли риска в нашем обществе, Питер Бернстайн доказывает, что освоение методов оценки риска и контроля над ним является одной из главных особенностей нашего времени, отличающих его от более ранних эпох.
  5. Руководство для профессионалов

    Руководство
    В книге представлены 18 программ тренингов разной проблематики и для разной аудитории; изложена авторская концепция каждого из тренин­гов и общая структура их построения.

Другие похожие документы..