VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Введение

Данная работа посвящена анализу численности летного экипажа, а также для дальнейшего прогнозирования летчиков и бортпроводников на основе конкретной фирмы и с заданными данными. Эта задача представляет интерес и актуальность для авиакомпаний, которые планируют и прогнозируют численность летного состава.

Цель работы является проведение анализа численности летчиков и бортпроводников авиакомпании ООО «Улёт», данные полученные на основании реальной компании, которая не афишируется в связи с конфиденциальностью информации, а название вымышленное.

Исходные данные с 01.01.2010 по 30.11.2014. По этим данным будет построенная регрессионная модель, а также произведена оценка качества модели. Для выполнения исследования использовался программный продукт Microsoft Excel.

Результирующей (эндогенной) переменной будет считаться численность летчиков и бортпроводников, фактор выбран налет на самолете за месяц (экзогенная).

Исходные данные получены из статистических отчетов с 01.01.2010 – 30.11.2014, в которые разбиты данные на 58 месяцев.

Реализация

Схема проведения оценки взаимосвязи статистических показателей при решении данной задачи будет выглядеть следующем образом:

1. Корреляционный анализ, получим матрицу коэффициентов парной корреляции для двух переменных с помощью инструмента Корреляция из пакета Анализа данных в Excel на основании исходных данных из Приложения №1, Таблицы №1.

Таблица №2

	налет	ЛС	БП
налет	1
ЛС	0,928316	1
БП	0,926759	0,865588	1

Из таблицы №2 можно сделать оценку по шкале Чеддока, что взаимосвязь является весьма высокая т.к. входит в шкалу 0,9-1,0 ЛС и БП (летный состав и бортпроводники).

1. Регрессионный анализ, для этого построим однофакторную модель регрессии с помощью Регрессии из пакета Анализа данных в Excel, увидим зависимость ЛС и налета, БП и налета.

В результате получили регрессионный анализ ЛС и налета в приложении №2 таблица №3, БП и налета в приложении №3 таблица №4, из таблиц построим уравнение для ЛС и налета У₁=36,62+0,019Х, для БП и налета У₂=90,78+0,047Х.

1. Проверим качество уравнения регрессии, качество модели оценивается коэффициентом детерминации R².

R₁² и R₂² показывает 86%, что обуславливает влияние фактора налета на уравнение У₁ и У₂, что является высокой.

Также нужно оценить значимость точности модели с помощью средней ошибки аппроксимации Е_отн1 и Е_отн2=6%, Е_отн t_кр, что означает в-коэффицент значимый.

Еще один способ проверки значимости, это доверительный интервал нижней и верхней границы, если они оба положительны, то в-коэффицент также является значимый. В итоге значимый.

1. Доверительный интервал для прогнозов индивидуального значения У, к уравнению У прибавляется U, это тот интервал при котором возможна погрешность прогноза

U₁=16, U₂=38

Таким образом, на рисунках №1 и №2 мы увидим прогноз с доверительным интервалом.

Рисунок №1

Рисунок №2

Из полученных результатов при налете 5110, вероятностью 95% получили ЛС 119-151 чел., БП 291-367 чел., что характеризует широкий разрыв, является значительной неопределенностью прогноза линии регрессии, связана, прежде всего с высоким разбросом остатков.

1. Прогнозирование численности ЛС и БП на 2015 год в авиакомпании ООО «Улёт».

Возьмем за основу прогнозирования уравнение регрессии без доверительного интервала

В итоге получился прогноз на 2015 год по ЛС и БП.

Таблица №5

Хпрог	Упрог1	Упрог2	Хпрог	Упрог1	Упрог2
4796	129	315	5473	142	346
4715	127	311	5696	146	357
5037	133	326	5690	146	357
4568	124	304	5396	140	343
5116	135	330	4885	130	319
5003	133	324	4853	130	317
5333	139	340	4987	132	324

Заключение

Итак, в данной работе проведен анализ численности экипажа летного состава авиакомпании ООО «Улёт». В процессе решения поставленной задачи была построена регрессионная модель.

Методом анализа уравнения был выявлен результат, что построенное уравнение является значимым для исходящих данных. В частности налет самолетов зависит от численности летного состава и бортпроводников. Полученное регрессионное уравнение позволяет сделать вывод, что при какой сумме налета в месяц изменится необходимая численность экипажа.

Полученные данные могут быть использованы авиакомпанией ООО «Улёт» для прогнозирования расчета необходимой численности летчиков и бортпроводников компании.

Источники использованной литературы

1. Гармаш А.Н., Орлова И.В., Математические методы в управлении: Учебное пособие - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2012. – 272 с.

2. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование. / учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности "Статистика" и другим экономическим специальностям / Москва, 2011. Сер. Вузовский учебник (3-е издание, переработанное и дополненное)

3. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. - 2-е издание, испр. и доп. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2012.

4. Турундаевский В.Б. Компьютерное моделирование экономико-математических методов / Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 1-2. С. 229-230

Приложение №1

Таблица №1

налет	ЛС	БП	налет	ЛС	БП
х1	у1	у2	х1	у1	у2
2284	85	214	4191	117	320
1921	81	176	4840	119	322
2389	84	180	4873	131	322
2459	83	191	4518	123	306
2419	86	198	4200	112	292
2712	83	200	4305	121	325
2958	90	218	4466	131	324
2987	84	227	4555	122	308
2714	81	207	4095	112	290
2497	78	198	4567	126	285
2417	74	200	4363	127	302
2201	88	218	4646	119	313
2469	89	222	4969	136	349
1971	85	191	5153	143	362
2331	91	202	5467	145	376
2731	94	229	4884	130	333
2861	92	245	4314	108	267
3641	96	280	4199	128	295
3962	93	280	4198	125	282
4106	104	283	4178	138	283
3833	100	258	3928	119	231
3697	93	253	4242	129	248
3287	103	255	4284	126	255
3662	106	274	4727	130	273
3548	102	266	4863	136	287
3336	99	246	5216	141	315
3345	99	239	5243	138	322
3310	96	242	5052	129	324
3580	103	280	4728	126	303

Приложение №2

Таблица №3

Приложение №3

Таблица №4

Код для цитирования: Скопировать