Оцените экономический эффект использования метеоинформации в автомобильном транспорте

40 Оцените экономический эффект использования метеоинформации в железнодорожном транспорте

41 Число оправдавшихся случаев без опасного явления составило 77, не оправдалось 8 случаев таких прогнозов. Наблюдалось 30 случаев с опасным явлением и 90 случаев без него. Рассчитать различные характеристики оправдываемости методического прогноза

Для 61 случая прогноза знака аномалии температуры он совпал с фактическим, а в 30 случаях не совпал. Рассчитать оценку по р и сделать соответствующий вывод

Оценка знака аномалии прогнозируемого параметра проводится по формуле

 

 =ῥ, где

N+ число случаев,  в которых прогнозируемый знак аномалии совпал с фактическим

N- число случаев, в которых прогнозируемый знак аномалии не совпал с фактическим

Nобщее число случаев

Тогда

ῥ= =( 61-30)/ 91=0,34

Прогноз знака аномалии оправдался более чем для 50% всех случаев

 

43 Прогностические значения температуры У1= 25,8; 24,0; 24,5; 23; 24; 23,2; 25. Фактические значения Х1= 23,3; 24,1; 25,5; 24,1; 24,5; 24,2; 25,3. Рассчитать среднюю абсолютную ошибку прогноза.

№ года

Фактич. Хi, °C

Прогност.Уi, °C

Хi-Yi

1

23,3

25,8

-2,5

2

24,1

24

0,1

3

25,5

24,5

1

4

24,1

23

1,1

5

24,5

24

0,5

6

24,2

23,2

1

7

25,3

25

0,3

сумма

6.5

Средняя абсолютная ошибка

 

САО= А= = = 0.96

Средняя абсолютная ошибка невелика.

44. Экономический эффект создания нового климатического справочника составил 100 000 тенге, а предпроизводственные затраты 860 тысяч. Нормативный коэффициент эффективности Ен=0,10. Определить величину экономической эффективности.\\

ДАНО:                            Решение

 

= 100 000 тг =

= 860 000тг

= 0,10                        1,16

=?

 

Дана матрица сопряженности

Определить матрицу совместных вероятностей и матрицу условных вероятностей

  П1П2

║= Ф150 10 60

        Ф230 90 120

                  80 100 180

Матрица совместных вероятностей. Каждый элемент матрицы вероятностей получат путем деления элементов матрицы сопряженности на общее число случаев:

 

║рij ║= ║

В результате деления получаем матрицу вида

 

П1 П2  Ʃpij(Фj)

Pij= Ф1  0,28 0,05 0,33

   Ф2  0,17 0,5  0,67

Ʃp 0,45 0,55 1

р10 и р20- климат.вероятн с явл и без явл

р01 и р02- вероятн.текста прогнозов с явл и без явл

р11-вероятн.осуществл. опасного явл

р21 вероятн. Ошибки перестр

р12- вероятн. Ошибки риска

р22 вероятн. Осуществл. Случаев без явл

Матрица условных вероятностей

Тогда

 

П1 П2      

qij= Ф1 0.62 0.09

Ф2 0.38 0.91

Ʃq1 1


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: