MQ1 = 0·0,1 + (–5000)·0,9 = – 4500, шунга ўхшаш M

|
MQ1 = 0·0,1 + (–5000)·0,9 = – 4500, шунга ўхшаш M
|
bet | 3/3 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 71,55 Kb. | | #124615 |
Bog'liq 006 amaliy Noaniqlik sharoitida QQQ va kriteriyalarLaplas, ValdMQ1 = 0·0,1 + (–5000)·0,9 = – 4500, шунга ўхшаш MQ2 = – 9500.
Шундай қилиб, кутилаётган фойда максимизация қоидаси биринчи қоидани, яъни юкни суғурталаш қарорини қабул қилади.
Афсусланиш матрицасини қурамиз. Биринчи устун учун бўйича максимум
, иккинчи устун бўйича — , шунинг учун афсусланиш матрицаси
Юқорида берилган эҳтимолликларда афсусланишларни ҳисоблаймиз.
Ҳосил қиламиз: MR1 = 4500, MR2 = 9500. Кутилаётган минимал афсусланишлар 4500 га тенг, улар биринчи ечимга – юкни суғурталаш қарорига мос келади.
2. ИНДИВИДУАЛ ТОПШИРИҚ ВАРИАНТЛАРИ
1. Лаплас, Вальд ҳамда 0.8 ва 0.3 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
2. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,2, p2 = 0,8). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
3. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,15, p2 = 0,85). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
4. Лаплас, Вальд ҳамда 0.8 ва 0.3 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
7
|
15
|
1
|
8
|
А2
|
8
|
11
|
2
|
5
|
А3
|
9
|
6
|
3
|
2
|
А4
|
10
|
4
|
4
|
7
|
5. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,1, p2 = 0,9). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг
6. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,15, p2 = 0,85). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг
7. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,1, p2 = 0,9). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг
8. Лаплас, Вальд ҳамда 0.8 ва 0.3 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
12
|
10
|
4
|
7
|
А2
|
4
|
13
|
2
|
5
|
А3
|
6
|
6
|
3
|
2
|
А4
|
11
|
5
|
1
|
5
|
9. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,11, p2 = 0,89). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
10. Лаплас, Вальд ҳамда 0.6 ва 0.4 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
10
|
10
|
11
|
9
|
А2
|
7
|
10
|
2
|
5
|
А3
|
9
|
6
|
3
|
2
|
А4
|
11
|
4
|
4
|
7
|
11. Лаплас, Вальд ҳамда 0.7 ва 0.3 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
11
|
10
|
5
|
7
|
А2
|
4
|
12
|
2
|
4
|
А3
|
6
|
6
|
3
|
2
|
А4
|
10
|
5
|
1
|
5
|
12. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,2, p2 = 0,8). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
13. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,11, p2 = 0,89). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
14. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,2, p2 = 0,8). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
15. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,1, p2 = 0,9). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
16. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,1, p2 = 0,9). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг
17. Лаплас, Вальд ҳамда 0.85 ва 0.35 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
10
|
12
|
4
|
7
|
А2
|
7
|
13
|
5
|
5
|
А3
|
6
|
6
|
3
|
2
|
А4
|
10
|
5
|
2
|
5
|
18. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,1, p2 = 0,9). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
19. Лаплас, Вальд ҳамда 0.6 ва 0.4 кўрсаткичли Гурвиц ва Сэдвиж критериялари бўйича ушбу самарадорлик жадвали асосида электростанциянинг оптимал вариантини топинг:
Муҳит
Вариантлар
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
А1
|
12
|
11
|
10
|
8
|
А2
|
8
|
10
|
2
|
5
|
А3
|
6
|
5
|
3
|
2
|
А4
|
10
|
4
|
4
|
5
|
20. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,2, p2 = 0,8). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
21. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,11, p2 = 0,89). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
22. Оқибатлар матрицаси қуйидаги кўринишга эга
Ташқи муҳитлар ҳолатлари эҳтимолликлари маълум (p1 = 0,2, p2 = 0,8). Даромадларни максималлаштириш ва минимал кутилаётган йўқотишлар қоидасига кўра тўғри ечимни топинг.
|
| |