Разработка и применение пакетов прикладных программ в экономике

    Федеральное агентство по образованию

    ГОУ ВПО «УГТУ – УПИ имени первого  Президента России Б.Н.Ельцина»

    Факультет информационно-математических технологий и экономического моделирования

    Кафедра анализа систем и принятия решений

    Cпециальность «Прикладная информатика в экономике» 

    Утверждаю:

    Зав.кафедрой

    Никонов О.И.

    _______________

    «__»___________

 
 
 
 
 
 
    КУРСОВАЯ  РАБОТА

    по  дисциплине «Разработка и применение пакетов прикладных программ 
в экономике»

на тему: «Деятельность автошколы»

    Руководитель:        

    Нормоконтролёр:       

    Оценка

    Дата  защиты

    Члены комиссии 
 
 
 
 

    Екатеринбург

    2009

 

    СОДЕРЖАНИЕ 
 
 

 

ЗАДАНИЕ К  КУРСОВОЙ РАБОТЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

    Автошкола — учебное заведение специального образования, предназначенное для подготовки водителей. В автошколе ведется подготовка водителей к сдаче экзаменов на право управления транспортными средствами. Экзамены на право управления транспортными средствами каждой категории сдаются отдельно. Автошколы, готовящие водителей транспортных средств категории «A», обыкновенно называют мотошколами.

    Категории транспортных средств:

1. «А» — мотоциклы, мотороллеры и другие мототранспортные средства.
2. «В» — автомобили, разрешенная максимальная масса которых не превышает 3500 килограммов и число сидячих мест, помимо сиденья водителя, не превышает 8 мест.
3. «С» — автомобили, предназначенные для перевозки грузов, разрешенная максимальная масса которых превышает 3500 килограммов.
4. «D» — автомобили, предназначенные для перевозки пассажиров и имеющие более 8 сидячих мест, помимо сиденья водителя.
5. «Е» — составы транспортных средств с тягачом, относящимся к категориям «В», «С» или «D», которыми водитель имеет право управлять, но которые не входят сами в одну из этих категорий или в эти категории [6].

    Чем занимается автошкола? Все существующие автошколы созданы только ради одной благородной цели – помочь вам, уважаемые автолюбители в приобретении водительских прав. Однако не стоит заблуждаться в том, что вы просто придете в одно из учебных заведений и получите вожделенную пластиковую карточку.  Ведь сами подумайте, какой толк от машины, если вы не знаете, как ей правильно пользоваться? Вы, конечно, можете возразить, что в принципе,  опыт который вы можете получить от других людей, пусть даже и отрывочный. Но почему бы нам тогда и не учиться в школе или в университете? Дело в том, что в любом обучении очень важен подход, важна некоторая систематизация знаний, накопленных многими годами. Поэтому обучение в автошколе это такой же необходимый этап в стремлении научиться управлять автомобилем, как собственно и его покупка. Остается только выбрать лучшую автошколу.

    Принципы работы и основные направления. Как и в других автошколах, деятельность нашей автошколы имеет хорошо отлаженные принципы работы. Это как приготовлении блюда: все ингридиенты должны поступать в правильных пропорциях, тогда и блюдо выйдет вкусным и полезным. Так же и обучение. Берем от 1 до 2 месяцев занятий, делим их на теоретические и практические уроки, добавляем немного экзаменов в ГИБДД, и получаем счастливого обладателя водительских прав категории «В». Теоретический курс поможет вам в приобретении базовых навыков, которые так необходимы в дороге. Основные его этапы, это изучение правил дорожного движения, знакомство с техникой безопасности, занятия по оказанию первой медицинской помощи, а также освоения технических особенностей автомобиля. Цель практических занятий, это обучение управлению автомобилем, непосредственно на дороге.

    Стоит заметить, что сюда также входит целый комплекс упражнений обязательных для водителя. Помимо вождения в городских условиях, сюда включены такие элементы как: вождение змейкой, парковка, развороты, заезды на эстакаду и в бокс. Как говорится, образование – это то, что остаётся, когда всё выученное забывается. Весь этот большой комплекс знаний, который вы получите, направлен на то, чтобы создать у вас правильное понимание и «ощущение» дороги. Ведь все эти казалось бы нудные уроки, на самом деле очень помогаю развить правильную реакцию на то, что происходит, когда вы в пути. Взять хотя бы дорожные знаки. Очень важно не просто знать, что они означают, но и правильно эти знания применить. Тогда с дорогой вы точно подружитесь. Или представьте, от скольких проблем вас может избавить умение правильно припарковаться или развернуться.

    В чем лидер. Качество обучения в любом учебном заведении зависит, прежде всего, от того кто, и чему вас учит. Вы можете быть абсолютно уверенны, что в нашей школе вы найдете все, что вам нужно для приобретения  навыков управления автомобилем. К вашим услугам будут опытные инструкторы – настоящие профессионалы своего дела, обладающие отличными педагогическими качествами, под руководством которых, вы узнаете все особенности поведения на дороге и, собственно, научитесь водить автомобиль. Вас приятно удивит демократичность нашего графика занятий. Особенность его в том вам не нужно будет подстраивать свое время угоду нам. Нет. Как раз напротив, мы сделаем все возможное, чтобы вам было удобно и комфортно посещать наши уроки. В нашей автошколе вас встретят отличные учебные классы, отвечающие всем стандартам качества. Наши преподаватели используют только передовые методики преподавания, которые дополнены их собственным опытом, и приспособлены к нашей, российской действительности.

    Отличие от конкурентов. Хороших автошкол очень много, но каждый из нас всегда стремиться к лучшему. Таков и наш принцип работы – вы ищете лучшее, а мы вам лучшее предлагаем. Вот некоторые особенности нашей автошколы, которые отличают нас от остальных. Во-первых, это индивидуальный подход к каждому из наших клиентов. Программа обучения будет выстроена таким образом, чтобы учитывать все ваши пожелания. Это и подстроенный под вас график занятий. Вы сможете выбрать все, начиная от сроков обучения, заканчивая подходящими именно вам методиками.

     Кроме того, вы можете и вовсе не посещать занятий, а экзамены на получения прав сдать экстерном. Наличие большого количества наших филиалов, позволит вам не ограничивать себя территориально. Вы можете обучаться рядом с домом или рядом с вашей работой. Поэтому после обучения именно в нашей автошколе вы можете быть абсолютно уверенны в том, что свои права вы обязательно получите.

    Перспективы развития. Несмотря на то, что наша автошкола являет собой пример успешного, развивающегося заведения, стоит заметить – нет предела совершенству. Мы не собираемся стоять на месте и пожинать плоды успеха. Мы  стремимся двигаться дальше, становиться еще лучше, и самое главное делать это вместе с вами, поскольку именно ваши успехи в достижении поставленных целей, являются тем важным импульсом, который заряжает нас в желании добиться еще больше [5].

    Целью моей работы является изучение основных методов решения задач анализа, моделирования, прогноза деятельности в предметной области «Деятельность автошколы», а так же изучение Microsoft Dynamics AX [1]. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

РАЗДЕЛ 1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ  ППП STATISTICA

1.1. Исходные данные

    На  рис. 1 представлены исходные данные, состоящие  из 11 переменных и 30 наблюдений:

    А1 – число слушателей – женщин;

    А2 – число курсантов, обучающихся по категории В;

    А3 – расходы на учебные пособия, у.е.;

    А4 – процент исправных иномарок в автошколе;

    А5 – процент выпускников;

    А6 – процент слушателей, обучающихся на своих машинах;

    А7 – доходы, тыс. руб.;

    А8 – баланс доходов/расходов, руб.;

    А9 – число выпускников, сдавших экзамен в ГИБДД;

    А10 – доходы от дополнительных занятий, тыс. руб.;

    А11 – расходы на коммунальные платежи, у.е.

    Предполагается  следующая зависимость:

    А9 = к1 х А1 + к2 х А2 + к3 х А3 + к4 х  А4 + к5 х А5 + к6 х А6+

    + к7 х А7 + к8 х А8 + к10 х А10 + к11 х А11.   (1) 
 
 
 
 
 
 
 

    

Рис.1. Исходные данные 

    Требуется определить:

1. Существует ли эта линейная связь, степень линейности.
2. Коэффициенты к₁, к₂, к₃, к₄, к₅, к₆, к₈, к₁₀, к₁₁.
3. Точность регрессии.
4. Прогнозируемое значение зависимой переменной A9.
5. График зависимости.
6. Значения остатков по Дарбину-Уотсону.

1.2. Коэффициент корреляции

    На рис. 2 представлено полученное значение коэффициента корреляции.

Рис.2. Коэффициент  корреляции 

    Коэффициент корреляции R=0,59719, т.е. меньше 0,7; следовательно получена средняя линейная связь между зависимой и независимыми переменными.

1.3. Параметры регрессии

    На  рис. 3 представлены результат вычисления регрессии.

Рис.3. Параметры  регрессии

    Получено следующее уравнение регрессии:

    А9=0,387456 А2 – 0,336102 а1 – 0,270999 А3 + 0,322638 А7 +

    + 0,236665 А5 – 0,207642 а11.      (2)

    Наибольшее влияние на зависимую переменную А9 оказывает переменная А2, затем а1, далее А7, затем А3, следующая А5 и наконец, а11.

    Коэффициенты k4, k6, k8, k10 очень малы, поэтому переменные A4, А6,  А8, А10 пренебрежимо мало влияют на переменную А9.

    k 2, k1, k7, k3, k5, k11 значимы. Но только для к2 p-level меньше 0,05.

1.4. Прогнозируемое значение зависимой переменной

    На  рис. 4 представлено прогнозируемое значение зависимой переменной. 

      

Рис.4. Прогноз

    Если  в полученное уравнение подставить прогнозируемые значения независимых переменных, то можно получить прогнозируемое значение зависимой переменной.

    Полученное  прогнозируемое значение переменной – 34,4977.

1.5. Проверка адекватности модели

    Если остатки зависимы, то модель неадекватна (нарушение важного предположения о независимости ошибок в регрессионной модели)

    Критические точки статистики Дарбина-Уотсона приведены в специальных таблицах, например, для числа наблюдений 30 для 10-ти независимых переменных. DL=1,09 DU=1,83.

    Необходимо  проверить истинность неравенств:

    d > DL;         (3)

    (4 – d) > DU.         (4)

    На рис. 5 представлено полученное значение d.

Рис.5. Анализ модели по Дарбину-Уотсону 

    d =2,499821;

    2,49 > 1,09;

    1,51 < 1,83.

    То  есть результат решения неравенств ложь, следовательно полученная регрессионная модель не адекватна.