O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

Podobne dokumenty
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności

I. Podzielność liczb całkowitych

Estymacja przedziałowa

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

Ekonomia matematyczna 2-2

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

I kolokwium z Analizy Matematycznej

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z matematyki w klasie III poziom rozszerzony

3. Funkcje elementarne

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Poziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Podprzestrzenie macierzowe

NOWA MATURA 2005 ( ) ( ) Matematyka Arkusz II treści zadań i rozwiązania zadań. 9 maja = + i zapisz ją w

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Podprzestrzenie macierzowe

OBLICZENIE SIŁ WEWNĘTRZNYCH DLA BELKI SWOBODNIE PODPARTEJ SWOBODNIE PODPARTEJ ALGORYTM DO PROGRAMU MATHCAD

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Ciągi liczbowe wykład 3

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Egzaminy. na wyższe uczelnie zadania

Lista 6. Estymacja punktowa

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Zadania z Matematyka 2 - SIMR 2008/ szeregi zadania z rozwiązaniami. n 1. n n. ( 1) n n. n n + 4

Ekonometria Mirosław Wójciak

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

MARIUSZ KAWECKI zbiór zadań dla zainteresowanego matematyką licealisty

Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Funkcje trygonometryczne Moduł - dział -temat Funkcje trygonometry czne dowolnego kąta

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Matematyka I. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 11

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2 (LUX), lato 2017/18. a n n = 10.

Elementy nieliniowe w modelach obwodowych oznaczamy przy pomocy symboli graficznych i opisu parametru nieliniowego. C N

1 Układy równań liniowych

Numeryczny opis zjawiska zaniku

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY

Zeszyty naukowe nr 9

x 2 5x + 6, (i) lim 9 + 2x 5 lim x + 3 ( ) 9 Zadanie 1.4. Czy funkcjom, (c) h(x) =, (b) g(x) = x x, (c) h(x) = x + x.

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Analiza matematyczna dla informatyków 4 Zajęcia 5

3. Wzory skróconego mnożenia, działania na wielomianach. Procenty. Elementy kombinatoryki: dwumian Newtona i trójkąt Pascala. (c.d.

Moduł 4. Granica funkcji, asymptoty

PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Ekonomia matematyczna - 1.1

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z NOWĄ ERĄ 2016/2017 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY. Copyright by Nowa Era Sp. z o.o.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1 LUX, zima 2016/17

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

Geometrycznie o liczbach

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

SZEREGI LICZBOWE. s n = a 1 + a a n = a k. k=1. aq n = 1 qn+1 1 q. a k = s n + a k, k=n+1. s n = 0. a k lim n

Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Transkrypt:

O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję D = f M, Z azywamy fukcją produkcji Pochoda cząstkowa M określa tzw krańcową wydajość produkcyjego majątku trwałego Z przybliżoej rówości z różiczką wyika, że jest oa w przybliżeiu rówa przyrostowi dochodu arodowego, gdy akłady produkcyjego majątku trwałego wzrastają o jedostkę, przy czym akłady pracy żywej ie ulegają zmiaie Istotie f M + 1, Z f M, Z df M, Z; 1 = M, Z 1 + M, Z 0 = M, Z M Z M Aalogiczie, pochoda cząstkowa Z określa tzw krańcową wydajość akładów pracy żywej i w przybliżeiu jest rówa przyrostowi dochodu arodowego spowodowaemu przyrostem akładów pracy żywej o jedostkę przy iezmieioych akładach produkcyjego majątku trwałego W wielu badaiach ekoomiczych stosowaa jest fukcja produkcji postaci D = f M, Z = am α Z β, gdzie a, α, β są stałymi takimi, że a > 0, 0 < α < 1, 0 < β < 1 W tym wypadku krańcowa wydajość produkcyjego majątku trwałego wyosi M = aαm α 1 Z β, a krańcowa wydajość pracy żywej Z = aβm α Z β 1 2 Podobie, jak elastyczość fukcji jedej zmieej, określa się elastyczości cząstkowe fukcji wielu zmieych Jeżeli istieje pochoda cząstkowa x i, i = 1,, f jest fukcją zmieych, to elastyczością cząstkową fukcji f względem zmieej x i azywamy wyrażeie x i f x 1,, x x 1,, x, i = 1,, 1 x i Określa oa w przybliżeiu procetowy przyrost wartości fukcji, gdy zmiea x i wzrasta o 1% przy ustaloych wartościach pozostałych zmieych Istotie wyrażeie 1 jest a mocy defiicji pochodej cząstkowej graicą: lim x i 0 f x1,, x i + x i,, x f x 1,, x 100% : f x 1,, x 1 xi x i 100%

Jeżeli popyt q a jakieś dobro zależy od cey tego dobra oraz ce pozostałych dóbr tego samego rodzaju, to możemy zapisać, że popyt jest fukcją zmieych ce q = f c 1,, c Wówczas c i f c 1,, c c 1,, c c i jest elastyczością cząstkową popytu względem cey i-tego dobra i określa przybliżoą procetową zmiaę popytu a to dobro, gdy cea i-tego dobra wzrasta o 1% 3 Przypuśćmy, że przedsiębiorstwo wytwarza dwa wyroby Zysk osiągięty ze sprzedaży produkcji jest zależy od wielkości produkcji obu wytwarzaych produktów Załóżmy, że pomiędzy zyskiem a wielkością produkcji zachodzi zależość Z x 1, x 2 = 4x 1 + 5x 2 + x 1 x 2 x 2 1 x 2 2, gdzie x 1 ozacza wielkość produkcji pierwszego wyrobu, a x 2 drugiego wyrobu Należy określić optymaly pla produkcji przedsiębiorstwa, przyjmując za kryterium optymalości zysk Poieważ oczywiście musi być x 1 0 i x 2 0, więc zbiór D = { x 1, x 2 R 2 : x 1 0 x 2 0 } jest zbiorem decyzji dopuszczalych Mamy wyzaczyć maksimum fukcji Z w zbiorze D Stosowe rachuki pokazują, że fukcja Z ma maksimum w pukcie 13 3, 14 3 Zatem optymaly pla produkcji akazuje wyprodukować 13 3 jedostek pierwszego produktu i 14 3 jedostek drugiego produktu 4 W wielu zagadieiach ekoomiczych występuje koieczość wyzaczeia wzoru, który określałby zależość pomiędzy dwiema wielkościami, p zależość między popytem a jakieś dobro a jego ceą, dochodem arodowym a iwestycjami itp Dyspoując odpowiedimi daymi statystyczymi jesteśmy w staie wyzaczyć wzór opisujący te zależości Pozwala am a to tzw metoda ajmiejszych kwadratów Niech X, Y ozaczają dwie wielkości ekoomicze oraz iech x 1,, x oraz y 1,, y będą wartościami odpowiedio zmieej X i Y otrzymaymi z badań statystyczych Metoda ajmiejszych kwadratów polega a wyzaczeiu parametrów fukcji f tak, by wyrażeie S = y i f x i 2 przyjmowało wartość ajmiejszą Zaim przystąpimy do rozwiązywaia tego zagadieia ależy zaobserwować pewą tedecję do układaia się puktów x i, y i wzdłuż jakiejś krzywej p prostej, krzywej wykłądiczej, potęgowej itp W te sposób określimy typ fukcji, której parametry chcemy wyzaczyć 2

Przypuśćmy, że do wyików obserwacji x i, y i chcemy dopasować fukcję liiową Y = ax + b Musimy więc wyzaczyć parametry a, b Zatem zgodie z metodą ajmiejszych kwadratów wyzaczamy parametry a, b tak, by fukcja dwóch zmieych S a, b = y i ax i b 2 przyjmowała wartość ajmiejszą Obliczając pochode cząstkowe tej fukcji mamy: S a = 2 y i ax i b x i i Przyrówując je do zera, otrzymujemy układ rówań: 2 x i y i ax i b = 0 2 y i ax i b = 0 Po przekształceiach otrzymujemy: a x 2 i + b x i a x i + b S b = 2 y i ax i b = x i y i = y i Obliczając a z wzoru Cramera, a astępie b z drugiego rówaia dostajemy a = x i y i x i yi x 2 i x i 2, 2 yi a x i b = Mamy więc wyzaczoe współrzęde puktu krytyczego fukcji S Obliczmy pochode cząstkowe rzędu drugiego fukcji S: a 2 = 2 a b = 2 b 2 = 2 x i x i = 2 x 2 i, x i 1 = 2 x i, 1 = 2 Stąd hesja fukcji S wyraża się wzorem 2 H a, b = 4 x 2 i 4 x i 3

Pokażemy, że H a, b > 0 W tym celu udowodimy astępujący LEMAT ierówość Schwarza Dla dowolych ciągów -wyrazowych a 1,, a, b 1,, b liczb rzeczywistych zachodzi ierówość 2 a i b i, 3 przy czym rówość w 3 zachodzi wtedy i tylko wtedy, gdy wyrazy jedego z ciągów są proporcjoale do wyrazów drugiego ciągu Dowód Zauważmy, że dla każdego x R zachodzi ierówość a i x + b i 2 0, bo lewa stroa jest sumą liczb ieujemych Stąd dla każdego x R trójmia x 2 + 2 a i b i x + przyjmuje wartość ieujemą Zatem poieważ współczyik przy x 2 jest dodati, więc wyróżik tego trójmiau jest iedodati Stąd 2 4 a i b i 4 0, co po podzieleiu stroami przez 4 daje 3 Poadto rówość w 3 jest rówoważa warukowi = 0, a więc rówoważa jest temu, że istieje x 0 R takie, że a i x 0 + b i 2 = 0 Poieważ wszystkie składiki po lewej stroie są ieujeme, więc ostati waruek jest rówoważy warukowi a i x 0 + b i = 0 i w kosekwecji i b i = x 0 a i, i czyli a i i b i są proporcjoalymi układami liczb Przyjmując teraz w powyższym lemacie a i = 1 oraz b i = x i dla i = 1,, otrzymujemy a mocy ierówości Schwarza 2 x i x 2 i, 4 4

co daje H a, b 0 Poadto rówość zachodziłaby tylko wtedy, gdy liczby układu x i są proporcjoale do liczb układu złożoego z samych jedyek, zatem tylko wtedy, gdy x 1 = = x Sytuacja taka jest dla as ieiteresująca, bo z jedej stroy świadczy o błędie przeprowadzoych badaia statystyczych, a z drugiej stroy w takiej sytuacji wszystkie pukty x i, y i leżą a prostej pioowej, czyli ie ma sesu szukaie prostej postaci Y = ax + b, która leży możliwie blisko tych puktów Zatem w 4 zachodzi ierówość ostra, co daje H a, b > 0 Zatem a mocy waruku dostateczego istieia ekstremum fukcja S ma ekstremum w pukcie a, b daym rówościami 2Poadto jest to miimum, bo a, b > 0 a2 Ostateczie wzory 2 dają am miimum fukcji S, czyli współczyiki opisujące szukaą prostą Przykład W pewym zakładzi przemysłowym dokoao pomiarów zużycia wody przy produkcji pewego wyrobu i otrzymao astępujące dae X wielkość produkcji w tysiącach sztuk, Y = Y zużycie wody w tysiącach metrów sześcieych wody: 1, 8, 2, 15, 3, 8, 4, 10, 5, 22, 6, 14, 7, 17, 8, 28, 9, 22, 10, 26 Rozkład tych puktów a płaszczyźie wskazuje, że leżą wzdłuż pewej prostej Podstawiając do wzorów 2 otrzymujemy a = 1, 96, b = 6, 22, czyli teoretyczie zużycie wody w zależości od wielkości produkcji wyraża się wzorem Y = 1, 96X + 6, 22 Moża więc przewidywać, że przy wielkości produkcji 5, 5 tysiąca sztuk zużycie wody wyiesie Y = 1, 96 5, 5 + 6, 22 = 17 5