Лабораторный практикум для магистрантов направления
100100.68 "Сервис". - СПб: Изд-во ИИГ "АКТ и Б", 2012. - 157
с..
ISBN/ISSN:978-5-228-00267-8.
Практикум предназначен для магистрантов направления 100100.68 «Сервис» всех форм обучения и содержит задания и методику выполнения лабораторных работ по курсу "Моделирование и оптимизация процессов и систем сервиса".
Лабораторные работы, включённые в пособие, посвящены темам программы и тематического плана учебной дисциплины "Моделирование и оптимизация процессов и систем сервиса". В качестве инструмента решения некоторых задач используется пакет прикладных программ MS Office.
Методика решения задач, приведённых в лабораторном практикуме, может быть использована при выполнении УИРС, курсовых и дипломных работ, связанных с моделированием технологических процессов сферы сервиса и швейного производства. Введение.
Лабораторная работа. Анализ информации о свойствах швейного изделия. Построение регрессионной модели по опытным данным.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Элементы корреляционного анализа.
Основы регрессионного анализа.
Выбор вида функциональной зависимости.
Метод наименьших квадратов оценки параметров функциональной зависимости (параметров уравнения регрессии).
Практическая часть работы.
Постановка задачи на построение уравнения регрессии по данным однофакторного эксперимента.
Первичная обработка результатов эксперимента.
Определение коэффициентов корреляции и регрессии, составление уравнения регрессии.
Построение линии регрессии.
Выводы по работе.
Варианты (три).
Лабораторная работа. Оценка точности, статической адекватности и информационной способности регрессионной модели. Работа с программой обработки экспериментальных данных.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Уравнение регрессии.
Коэффициент корреляции.
Анализ остатков как метод проверки точности регрессионной модели.
F‐критерий Фишера.
Коэффициент детерминации.
Практическая часть работы.
Уяснение и постановка задачи на оценку точности, статистической адекватности и информационной способности регрессионной модели.
Анализ остатков как средство оценки точности построенной регрессионной модели.
Определение статистической адекватности уравнения регрессии. Расчет F‐критерия Фишера.
Характеристика информационной способности разработанной регрессионной модели. Вычисление коэффициента детерминации R2.
Установление взаимосвязи рассчитанных показателей качества статистической модели.
Выводы по работе.
Лабораторная работа. Разработка статистической модели работы швейного ателье.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Сущность метода статистического моделирования.
Моделирование случайных явлений.
Моделирование одного случайного события.
Моделирование полной группы несовместных случайных событий.
Моделирование дискретной случайной величины.
Моделирование непрерывной случайной величины.
Обработка и оценка точности результатов моделирования.
Практическая часть работы.
Постановка задачи на моделирование работы ателье по пошиву верхней одежды.
Формализация задачи на основе метода стохастического (статистического, вероятностного) моделирования (метода Монте‐Карло).
Лабораторная работа. Моделирование технологических процессов работы швейного ателье на базе метода Монте-Карло с использованием ПЭВМ.
Цель работы.
Содержание работы.
Практическая часть работы.
Уяснение задачи и уточнение содержания статистической модели, разработанной на лабораторной работе (три).
Подготовка исходных данных для модели.
Выполнение расчётов по статистической модели работы ателье по пошиву верхней одежды.
Сбор, систематизация и оформление результатов моделирования.
Статистическая обработка результатов моделирования.
Выводы по работе.
Лабораторная работа. Моделирование технологических процессов работы швейного ателье на базе теории массового обслуживания.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Состав систем массового обслуживания и характеристика её элементов.
Типы задач, решаемых на базе теории массового обслуживания.
Классификация систем массового обслуживания.
Условия работы и характеристики систем массового обслуживания.
Практическая часть работы.
Уяснение и постановка задачи на моделирование работы швейного ателье.
Формализация задачи на основе теории массового обслуживания. Подготовка исходных данных.
Оценка возможностей и эффективности работы различных участков производственного процесса швейного ателье.
Лабораторная работа. Запись и обработка информации в базах данных. Составление запросов и подготовка отчетов на основании полученных сведений. Обмен информацией в локальной и глобальной вычислительных сетях.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Основные понятия теории управления базами данных (на примере MS Access).
Создание файла базы данных и работа с ним.
Практическая часть работы.
Постановка задачи на создание базы данных "Нормы времени".
Создание таблиц базы данных. Импорт данных.
Создание форм. Создание макросов.
Создание запросов.
Создание отчётов.
Приложения.
Приложение А Функция Лапласа.
Приложение Б Функция, обратная функции Лапласа.
Приложение В Вероятность отказа в обслуживании заявки системой массового обслуживания с отказами.
Приложение Г Вероятность необслуживания заявки системой массового обслуживания с ограниченным временем ожидания.
Приложение Д Вероятности различных состояний системы массового обслуживания с ожиданием при неограниченном входном потоке.
Приложение Е Последовательность случайных чисел.
Приложение Ж Значения функции Y = – LN ( 1 – X ).
Приложение З Таблица критических значений T‐критерия Стьюдента.
Список рекомендуемой литературы.
Предметный указатель (глоссарий).
ISBN/ISSN:978-5-228-00267-8.
Практикум предназначен для магистрантов направления 100100.68 «Сервис» всех форм обучения и содержит задания и методику выполнения лабораторных работ по курсу "Моделирование и оптимизация процессов и систем сервиса".
Лабораторные работы, включённые в пособие, посвящены темам программы и тематического плана учебной дисциплины "Моделирование и оптимизация процессов и систем сервиса". В качестве инструмента решения некоторых задач используется пакет прикладных программ MS Office.
Методика решения задач, приведённых в лабораторном практикуме, может быть использована при выполнении УИРС, курсовых и дипломных работ, связанных с моделированием технологических процессов сферы сервиса и швейного производства. Введение.
Лабораторная работа. Анализ информации о свойствах швейного изделия. Построение регрессионной модели по опытным данным.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Элементы корреляционного анализа.
Основы регрессионного анализа.
Выбор вида функциональной зависимости.
Метод наименьших квадратов оценки параметров функциональной зависимости (параметров уравнения регрессии).
Практическая часть работы.
Постановка задачи на построение уравнения регрессии по данным однофакторного эксперимента.
Первичная обработка результатов эксперимента.
Определение коэффициентов корреляции и регрессии, составление уравнения регрессии.
Построение линии регрессии.
Выводы по работе.
Варианты (три).
Лабораторная работа. Оценка точности, статической адекватности и информационной способности регрессионной модели. Работа с программой обработки экспериментальных данных.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Уравнение регрессии.
Коэффициент корреляции.
Анализ остатков как метод проверки точности регрессионной модели.
F‐критерий Фишера.
Коэффициент детерминации.
Практическая часть работы.
Уяснение и постановка задачи на оценку точности, статистической адекватности и информационной способности регрессионной модели.
Анализ остатков как средство оценки точности построенной регрессионной модели.
Определение статистической адекватности уравнения регрессии. Расчет F‐критерия Фишера.
Характеристика информационной способности разработанной регрессионной модели. Вычисление коэффициента детерминации R2.
Установление взаимосвязи рассчитанных показателей качества статистической модели.
Выводы по работе.
Лабораторная работа. Разработка статистической модели работы швейного ателье.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Сущность метода статистического моделирования.
Моделирование случайных явлений.
Моделирование одного случайного события.
Моделирование полной группы несовместных случайных событий.
Моделирование дискретной случайной величины.
Моделирование непрерывной случайной величины.
Обработка и оценка точности результатов моделирования.
Практическая часть работы.
Постановка задачи на моделирование работы ателье по пошиву верхней одежды.
Формализация задачи на основе метода стохастического (статистического, вероятностного) моделирования (метода Монте‐Карло).
Лабораторная работа. Моделирование технологических процессов работы швейного ателье на базе метода Монте-Карло с использованием ПЭВМ.
Цель работы.
Содержание работы.
Практическая часть работы.
Уяснение задачи и уточнение содержания статистической модели, разработанной на лабораторной работе (три).
Подготовка исходных данных для модели.
Выполнение расчётов по статистической модели работы ателье по пошиву верхней одежды.
Сбор, систематизация и оформление результатов моделирования.
Статистическая обработка результатов моделирования.
Выводы по работе.
Лабораторная работа. Моделирование технологических процессов работы швейного ателье на базе теории массового обслуживания.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Состав систем массового обслуживания и характеристика её элементов.
Типы задач, решаемых на базе теории массового обслуживания.
Классификация систем массового обслуживания.
Условия работы и характеристики систем массового обслуживания.
Практическая часть работы.
Уяснение и постановка задачи на моделирование работы швейного ателье.
Формализация задачи на основе теории массового обслуживания. Подготовка исходных данных.
Оценка возможностей и эффективности работы различных участков производственного процесса швейного ателье.
Лабораторная работа. Запись и обработка информации в базах данных. Составление запросов и подготовка отчетов на основании полученных сведений. Обмен информацией в локальной и глобальной вычислительных сетях.
Цель работы.
Содержание работы.
Теоретические сведения.
Основные понятия теории управления базами данных (на примере MS Access).
Создание файла базы данных и работа с ним.
Практическая часть работы.
Постановка задачи на создание базы данных "Нормы времени".
Создание таблиц базы данных. Импорт данных.
Создание форм. Создание макросов.
Создание запросов.
Создание отчётов.
Приложения.
Приложение А Функция Лапласа.
Приложение Б Функция, обратная функции Лапласа.
Приложение В Вероятность отказа в обслуживании заявки системой массового обслуживания с отказами.
Приложение Г Вероятность необслуживания заявки системой массового обслуживания с ограниченным временем ожидания.
Приложение Д Вероятности различных состояний системы массового обслуживания с ожиданием при неограниченном входном потоке.
Приложение Е Последовательность случайных чисел.
Приложение Ж Значения функции Y = – LN ( 1 – X ).
Приложение З Таблица критических значений T‐критерия Стьюдента.
Список рекомендуемой литературы.
Предметный указатель (глоссарий).