; 34) = 4,13. F розр визначається на основі коефіцієнта апроксимації.
В
де n - кількість досліджуваних періодів.
Значення F розр вийшло рівним F розр = 30,94, що значно більше значення F табл = 4,13. Отримані результати свідчить про достовірність побудованої моделі регресії і дозволяє на основі цієї моделі прогнозувати значення попиту на продукцію. Передбачуваний попит на продукцію визначається шляхом підстановки в рівняння регресії порядкових номерів необхідних періодів:
y = 0,006 x2 + 0,348 x + 894,8 = 0,006 * 37 2 + 0,348 * 37 + 894 , 8 = 916 шт. = 0,006 x2 + 0,348 x + 894,8 = 0,006 * 38 2 + 0,348 * 38 + 894,8 = 917 шт. = 0,006 x2 + 0,348 x + 894,8 = 0,006 * 39 2 + 0,348 * 39 + 894,8 = 918 шт. = 0,006 x2 + 0,348 x + 894,8 = 0,006 * 40 2 + 0,348 * 40 + 894,8 = 919 шт.
В
Рисунок 4 - Графік попиту без урахування сезонної складової
Наведені значення попиту розраховані без урахування сезонної складової, для того щоб визначити попит з урахуванням сезонних коливань необхідно отримані значення помножити на відповідні коефіцієнти:
y з = y * S, (5)
де y с - розмір попиту з урахуванням сезонних коливань;
S - коефіцієнт сезонних коливань.
Розробка оперативно-виробничого плану буде здійснюватися для квітня 2011 року. Отже, передбачуваний рівень попиту складе:
y c (січень) = y * S = 918 * 1,071 = 981 шт.
y c (лютий) = y * S = 919 * 1,138 = 1043 шт. < span align = "justify"> c (березень) = y * S = 920 * 1,61 = 1065 шт. c (квітень) = y * S = 921 * 1,15 = 1060 шт.
Таким чином передбачуваний рівень попиту на продукцію складе 1057 штук.
За попередні періоди на підприємстві були накопичені запаси готової продукції у розмірі 60 штук. З урахуванням запасів готової продукції план виробництва на квітень складе: 1060 - 60 = 1000 шт. p align="justify...
