Построить модель зависимости объема продаж от цены. 2. Рассчитать ожидаемый объем продаж при уровне
Построить модель зависимости объема продаж от цены. 2. Рассчитать ожидаемый объем продаж при уровне цен от 5 до 90 рублей. 3. Посчитать совокупные затраты на производство и реализацию для различных объемов продаж. 4. Разработать модель зависимости прибыли от цены 5. Определить, при каком объеме продаж фирма начинает получать прибыль. 6. Определить оптимальную цену продажи нового товара, при которой прибыль достигнет максимального значения.
Обозначим объем продаж – y, цену – х.
y=a0+a1x, где а0 и а1 – постоянные коэффициенты.
Найдем значения постоянных коэффициентов с помощью системы уравнений.
y=na0+a1xxy=a0x+a1x2
где n – число наблюдений.
Чтобы решить данную систему уравнений, найдем значения сумм х, у, ху и х2
х=30+40+50+60+70+80+90=420
y=22 000+19 500+17 000+8 200+5 700+3 200+0=75 600
хy=30*22000+40*19500+50*17000+60*8200+70*5700+80*3200+0*90=
3 437 000
x2=302+402+502+602+702+802+902=28 000
Подставим полученные данные в систему уравнений
75 600=7a0+a1*4203 437 000=a0*420+a1*28 000
a0= (75600-420a1)/7=10800-60a1;
3 437 000=420*(10800-60a1) +28 000a1;
3 437 000= 4 536 000 – 25 200 a1+28 000a1
a1= (3 437 000-4 536 000)/(28 000-25 200)= -392,5
a0=10800+60*392,5=34350
Таким образом, y=34350-392,5x
2
. Подставим вместо х значения цен, при которых необходимо рассчитать объем продаж.
y5=34350-392,5*5= 32 387,5
y10=34350-392,5*10= 30 425
и т.д.
Получаем следующий результат:
x y(x)
5 32 387,5
10 30 425,0
20 26 500,0
30 22 575,0
40 18 650,0
50 14 725,0
60 10 800,0
70 6 875,0
80 2 950,0
90 -975,0
3. Совокупные затраты на производство продукции составляют сумму совокупных постоянных затрат и совокупных переменных затрат (TC = TFC + TVC).
Условно-постоянные расходы на производство и реализацию товара покупателям составляют 4 700 рублей

- Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e. Изобразить на графике
- Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e. Изобразить на графике. 2
- Построить мультипликативную систему для результативного показателя и рассчитать влияние факторов на его изменение индексным
- Построить наилучшее приближение функции одной переменной методом наилучшего среднеквадратического приближения. П.1.3.2 и п.1.3.3 – полином Чебышева Входные
- Построить на плоскости область решений системы линейных неравенств. и геометрически найти наименьшее и наибольшее значения
- Построить нелинейную (логистическую) регрессию зависимости средней доли Y заполнения базы отдыха от температуры Т
- Построить нормальный алгоритм, применимый ко всем словам x1x2…xn в алфавите {a,b} и переводящий их
- Построить «Матрицу БКГ» для компании «ИНТЕР» согласно представленным данным и дать характеристику месту на
- Построить матрицы смежности и инциденции графа G: G1∪G2∪G3:
- Построить машину Тьюринга, вычисляющую числовую функцию f(x1, x2, …, xn); 2. Проверить работу построенной машины
- Построить машину Тьюринга, применимую ко всем словам x1x2…xn в алфавите {a,b} и переводящую их
- Построить множество дизъюнктов для рассуждения. Для этого привести посылки и отрицание заключения к ПНФ,
- Построить модели линейной множественной регрессии в стандартизованной и естественной формах y=b0+b1x1+b2x2+ε; ty=β1tx1+β2tx2, где bi — коэффициенты «чистой
- Построить модель для каждой эндогенной переменной (Y1, Y2) методом исключения наиболее незначимых факторов 2-х