кладає величину руб. з довірчим інтервалом.
Зауважимо лише, що в реальних умовах, на відміну від імітаційних, відсутня практична можливість отримати лінії рівнів функції прибутку.
Задача 2
Дати ілюстрацію близькості розподілу Пуассона, якому підпорядковуються дискретні величини хi прибутку з продажів, до нормального розподілу при великих значеннях параметра.
В
Рис. 17
Для швидкого вирішення завдання зручніше звернутися до функції disttool, результати виконання якої показані на рис. 18 і 19. Але при використанні високорівневого графічного інтерфейсу не завжди вдається узгодити інтервал значень змінної вздовж осі абсцис, що може породити деякі сумніви в результатах порівняння розподілів. Тому звернемося до надійнішого, але і більш трудомісткого засобу. p> Побудуємо графіки кумулятивних розподілів Гауса і Пуассона в одному графічному вікні, написавши наступний скрипт.,, = 0:
Гауса і Пуассона ', ...
'FontName', 'Arial Cyr', 'FontSize', Font)
Висновок
У рамках виконаної роботи ми змогли ознайомитися з одним із методів максимізації прибутку від продажів, реалізованому в програмному середовищі MATLAB, заснованому на регресійному аналізі та рівнянні регресії, що полягає в пошуку оптимальної ціни залежно від попиту. Так само виникло розуміння статистичної природи попиту, так основою її служать Гаусовим і Пуасоновское розподіл. br/>
