Приблизительный метода прогноза объема перевозок су использованием отчетных данных

 

Первым этапом обработки статистических данных является определение интервала группирования:

где  – наибольшее и наименьшее значение случайной величины;

  n – общее число наблюдений.

Абсолютное количество данных из общей совокупности называется частотой разряда, а относительное их количество, то есть доля в общей совокупности называется частостью разряда, которую определяем по формуле:

,

где n_i – количество значений случайной величины в разряде i.

Важнейшей характеристикой статистического распределения является математическое ожидание случайной величины, которое определяется:

Дисперсия случайной величины представляет собой среднюю величину квадратов отклонений ее математического ожидания:

Квадратный корень из дисперсии называется среднеквадратическое отклонение, которое определяем по формуле:

 ,

Коэффициент вариации – это относительное отклонение текущего значения наблюдаемой величины от среднего значения:

 ,     

Коэффициент неравномерности для данной случайной величины:

 

Оценка качества транспортного обслуживания

 

Уровень транспортного сервиса предполагает совокупность услуг соответствующего качества, предоставляемых перевозчиком грузовладельцу.

Число вагонов, необходимых для перевозки определяется по формуле:

 , ваг,

где G – масса груза, тонн;

 – статическая нагрузка на вагон.

Провозная плата рассчитывается по формуле:

, руб.,

где L – расстояние перевозки;

К – коэффициент индексации тарифа, К = 7,2.

Расходы определяются по формуле:

 , руб./ваг,

где  – доля порожнего пробега вагонов (  = 0,36-0,38);

 – себестоимость 10 ткм брутто (  = 92-99 коп.);

Рентабельность перевозки определяется по формуле:

 %.

В случае если рентабельность перевозки составляет более 35 %, то эксплуатационные расходы на один вагон рассчитываются по формуле:

 руб./ваг.

Срок доставки грузов определяется по формуле:

, час

где S – норма среднесуточного пробега.