Dövlət imtahanı Sənayenin təşkili və idarə olunması

48. Riyazi gözləmə və onun hesablanma qaydaları.
Təsadüfi kəmiyyət dedikdə qabaqcadan məlum olmayan və təsadüfi vəziyyətlərdən asılı olan, müşahidə nəticəsində bu və ya digər qiymət alan kəmiyyət başa düşülür.
Əgər 2 qonşu mümkün qiymət arasında başqa bir qiymət ola bilməzsə və bu kəmiyyəti müəyyən ehtimalla alan təsadüfi kəmiyyəti diskret təsadüfi kəmiyyət adlandırırlar. Başqa sözlə desək, diskret təsadüfi kəmiyyətin mümkün qiymətlərini nömrələmək olar.
Diskret təsadüfi kəmiyyətin riyazi gözləməsi onun bütün mümkün qiymətlərinin uyğun ehtimalla hasilləri cəminə deyilir. Riyazi gözləmə E(x) işarə olunur.

Məs: 2 zəri atdıqda (x=zər1+zər2) x təsadüfi kəmiyyətinin riyazi gözləməsi:

1 zəri atdıqda x təsadüfi kəmiyyətinin riyazi gözləməsi:

Diskret təsadüfi funksiyanın riyazi gözləməsi işarə olunur

x	Ehtimal	Funksiya
x1	P1	g(x1)
x2	P2	g(x2)
.....	.....	.....	.....
xn		g(xn)

Riyazi gözləmənin hesablanma qaydalar:

1. 
   Təsadüfi kəmiyyətin cəminin riyazi gözləməsi toplananların riyazi gözləməsi cəminə bərabərdir.
   

2. 
   Sabit vuruğu gözləmə işarəsi daxilindən xaricinə çıxarmaq olar.
   

; c = const (sabit)

3. 
   Sabitin riyazi gözləməsi sabitin özünə bərabərdir:
   

;


49. Məqsədi, xüsusiyyəti və informasiya təminatına görə modellərin növləri.
Model - elə maddi və ya təsviri obyektdir ki, tədqiqat prosesində orijinal obyekti əvəz edir və onun öyrənilməsi orijinal obyekt haqqında yeni məlumat alınmasına səbəb olur.
Modelləşdiriləcək obyektin və prosesin məqsədlərindən, xüsusiyyətlərindən, həmçinin informasiya təminatından asılı olaraq aşağıdakı modelləri fərqləndirmək olar.
Xətti, qeyri-xətti, dinamik, diskret, stoxastik, imitasiya modelləri.
Xətti modellərdə həm məqsəd funksiyası, həm də məsələnin məhdudluq şərtlərinə yalnız xətti məchullar daxil olur. Xətti proqramlaşdırma metodları praktikada ən çox istifadə edilən metodlardan biridir.
Qeyri-xətti modellər: Tətbiq edilən müxtəlif aspekstli xətti modellər iqtisadi məsələlərin xarakterini, məzmununu bəzi hallarda tam təmin edə bilmir. Iqtisadi obyektləri xarakterizə edən texniki iqtisadi göstəricilər onlar arasındakı asılılıqlar və əlaqələr çox zaman qeyri-xətti olur. Əgər məsələnin şərtlərindən heç olmasa biri qeyri-xətti bərabərsizlik və ya tənlik olarsa, belə modellər qeyri-xətti adlanır. Qeyri-xətti modellərin həm məqsəd funksiyası, həm də məhdudluq şərtləri qeyri-xətti ola bilər. Belə modellər qeyrixətti ola bilər. Belə modellər qeyri-xətti proqramlaşdırma metodu ilə həll olunur.
Dinamik modellər: Dinamik proqramlaşdırma modelləri çox mərhələli prosesləri təsvir edir və onların həllinə imkan verir. Ardıcıl olaraq qərarlar qəbul edilən çox mərhələli proseslərdə öyrənilən hər hansı sistemin vəziyyəti bir mərhələdən o biri mərhələyə keçdikçə dəyişir. Bu dəyişikliklər funksional tənliklərdə ifadə edilərkən ümumi dinamik model şəklində təsvir olunur. Dinamik məsələlər onları ayrıayrı məsələlərə parçalamaqla və dinamik amil nəzərə alınmaqla həll olunur.
Diskret, tam ədədli modellər. Adi xətti modellərdən fərqli olaraq, tam ədədli modellər dəyişənlər üzərində əlavə bir şərt qoyur. Dəyişənlər yalnız diskret olmalıdır. Bu cür xətti proqramlaşdırma məsələlərinin əsas hissəsi tam ədədli həllin alınmasını tələb edir. Bir sıra məsələlərdə bu şərt avtomatik yerinə yetirilir. Həmin şərt ödənilməyən hallarda müəyyən çevrilmələr aparmaqla adi qayda üzrə həll edilir.
Stoxastik modellər: Uzun müddətli planlaşdırma məsələlərində iqtisadi parametrlər üçün dəqiq, sabit qiymətlər seçmək mümkün deyil. Lakin həmin parametrlərin hansı ehtimallarda hansı mümkün xətlər daxilində dəyişə biləcəyini müəyyənləşdirmək mümkündür. Uzun müddətli məsələlərdə tam olmayan informasiyaya əsaslanaraq qeyri-müəyyən şərait üçün inkişaf modellərdən istifadə edilir.
İmitasiya modelləri: İqtisadi sistemlərin imitasiya edilməsinin mahiyyəti ondan ibarətdir ki, iqtisadi prosesə müxtəlif cür təsir etməklə prosesin müxtəlif vəziyyətlərdə statistik modeli tərtib edilir və tədqiq edilən obyektə müvafiq alqoritmlər yaradılır. İmitasiya modelləri prinsipcə eksperiment qoymaq imkanı olmayan daha mürəkkəb, çox parametrli problemlərin həlli üçün istifadə edilir.