1、70.28 14辽宁22037.882.86 73.14 15陕西19165.392.48 75.62 16内蒙古18632.62.41 78.04 17江西18364.42.38 80.42 18广西18245.072.36 82.78 19天津17885.42.32 85.10 20重庆17558.82.28 87.37 21黑龙江15386.091.99 89.37 22吉林14886.231.93 91.30 23云南14869.9593.22 24山西12928.31.68 94.90 25贵州11734.431.52 96.42 26新疆95501.24 97.66 27甘肃715
2、2.040.93 98.59 28海南4044.510.52 99.11 29宁夏3150.060.41 99.52 30青海2572.490.33 99.85 31西藏1150.070.15 100.00 将2016各省的GDP进行排名，可以发现，经济发达的的地区主要集中在东部地区。西部gdp的占比较小。作出2016各省的gdp直方图如下：作业二 多元回归分析2.1多元线性回归2.1.1数据来源福建省统计年鉴-2017年份商品零售价格指数y农业生产资料价格指数x1工业生产价格指数x2工业生产者购进价格指数x3固定资产投资价格总指数x4200098.997.4100.5112.4100.220
3、019898.798.196.799.5200298.399.997.699.7200399.1101.8100.7106.3101.42004102.7112.5102.6113.3103.42005100.6108.12006100.999.2103.91022007104.3110.3100.8105.92008105.7123.6110.2200997.993.395.593.22010102.4103.2107.7103.32011104.8111.8108106.2201297.7100.32013101.198.4100.1201498.6100.420159796.120161
4、002.1.2模型假设商品的零售价格会受很多因素的影响，对于影响零售价格指数y的影响现在仅考虑农业生产资料指数x1、工业生产价格指数x2、工业生产者购进价格指数x3、固定资产投资的影响x4。2.1.3模型建立为了大致分析y与x1、x2、x3、x4，建立y关于x1、x2、x3、x4的散点图，可以看出y与X呈现出较为明显的线性相关关系。由此可以建立y关于x的多元线性回归模型:运用MatlabR2017a画y关于x的散点图如下：2.1.4模型求解和分析运用MatlabR2017a进行多元回归分析，使用命令为: b,bint,r,rint,stats=regress（y,X,alpha）在这里y是n*
5、1的列向量，x是n*（m+1）的矩阵且第一列向量全是1，alpha采用默认值0.05。将Excel的数据导入Matlab运行结果截图如下：由计算结果可得：参数参数估计值置信区间a011.84-23.7566,47.4395a10.1304-0.0041,0.2648a20.5429-0.1834,1.2961a3-0.1796-0.3628,0.0036a40.3945-0.1545,0.9432R2=0.8699 统计量观测值F=20.0540 检验值p=0.0000 误差方差估计=0.9995可知y=11.84+0.1304x1+0.5429x2-0.1796x3+0.3945x4以上结果
6、的置信度为95%，R2=0.8699，F=20.0540，p=0.0000平手概率歉收概率。4.2线性回归分析4.2.1建立模型生产I、II、III三种产品，都经过A，B两道工序加工。设备A工序有A1、A2两台设备，B工序有B1，B2，B3三台设备。已知产品I可在A，B任何一种设备上加工，产品II可在任一规格A设备上加工，但B工序只能在B2设备上加工，产品III两道工序只能在A2，B2设备上加工。加工单位产品所需工序时间及其有关数据如下表所示。应如何安排生产计划，使该厂获利最大。解： 对产品1来说，设以A1、A2完成A工序的产品分别为X1、X2，转入B工序时，以B1、B2、B3完成B工序的产品
7、分别为X3、X4、X5件；对产品2来说，以A1、A2完成A工序的产品分别为X6、X7件，转入B工序时，以B1工序的产品为X8件；对产品3来说，设以A2完成A工序的产品为X9件，则以B2完成B工序的产品也为X9。可得：maxZ=1.25-0.25X1+X2+2-0.35（X6+X7）+2.8-0.5X9-0.055X1+10X6-0.037X2+9X7+12X9-0.066X3+8X8-0.114X4+11X9-0.05*7X5 =0.75X1+0.79X2-0.36X3-0.44X4-0.35X5+1.15X6+1.38X7-0.48X8+0.73X9 s.t. X1+X2=X3+X4+X5
8、X6+X7=X8 5X1+10X6=6000; 7X2+9X7+12X9=10000; 6X3+8X8=4000; 4X4+11X9=7000;7X5=0;运用Matlab运行，建立M文件如下：可得最优解为X1=1200,X2=230,X3=0,X4=859,X5=571,X6=0,X7=500,X8=500,X9=324此时最大利润为1147元。二、建立模型，并用单纯形解法解模型现有某一江段，沿江设有两个工厂，第一个工厂每日向江中排放的污染物为20个单位，第二个工厂每日排污量为14个单位。那些污染物在排入江中之前，曾作部分处理，每处理一个单位的污水处理费在第一个工厂为1000元，在第二个工厂为800元。两个工厂沿江分布的位置，见图。流经第一个工厂的河流在经过工厂以前未受污染的河流，其江水流量Q1为5M3/S，在第一个工厂到第二个工厂之间又有一小支流汇入，其流量Q2为2 M3/S。也未受污染。另外，第一个工厂排入江中的污染物在未到第二个工厂以前由于自净作用而自净掉20%。按国家城乡环保部的规定这条江对污染物的允许含量不得超过2个单位，既要满足江河的防治污染标准，又要使两个工厂因处理污水而花费的经费最少。试问这两个工厂需要处理的污水单位是多少？ 工厂1 工厂2 Q1
