Поведенческие UML диаграммы для 1C (с примерами в картинках)

На основании предоставленной информации, можно предположить, что обнаруженное нарушение правил хранения и реализации продуктов питания может быть квалифицировано как административное правонарушение. Для точной квалификации и привлечения к административной ответственности необходимо обратиться к действующему законодательству вашей страны или региона, так как конкретные правила и нормы могут различаться. Обычно за нарушение правил хранения и реализации продуктов питания могут быть привлечены к административной ответственности как организация, в данном случае столовая, так и ее руководитель или ответственное лицо. Однако, конкретные лица, которые могут быть привлечены к ответственности, также зависят от законодательства вашей страны или региона.

Из предоставленных данных можно сделать следующие выводы: 1. Вещество А - бесцветный газообразный бинарный соединение, которое взаимодействует с газом Б. 2. Вещество Б - желто-зеленый ядовитый газ, который реагирует с газом А. 3. Вещество В - хлорид В, найденный в продуктах реакции, с содержанием 90,64%. 4. Вещество Г - некий газ, образующийся в результате реакции между А и Б. Однако, для точного определения веществ А, Б, В и Г требуется дополнительная информация, так как предоставленные данные не достаточны для их однозначного определения. Необходимо знать химические свойства и реакционные возможности данных веществ, а также провести дополнительные эксперименты и анализы.

Для каждого из районов требуется выполнить следующие шаги: 1. Найти коэффициенты корреляции между X и Y. Для этого воспользуемся формулой коэффициента корреляции Пирсона: r = (n * Σ(XY) - ΣX * ΣY) / sqrt((n * ΣX^2 - (ΣX)^2) * (n * ΣY^2 - (ΣY)^2)) Рассчитаем коэффициенты корреляции для каждого района: - Для района 1: r = (10 * (105*6.1 + 85*4.2 + 70*2.8 + 120*5.8 + 150*8.3 + 90*5.2 + 60*3.4 + 140*7.5 + 100*4.9 + 115*5.4) - (105+85+70+120+150+90+60+140+100+115) * (6.1+4.2+2.8+5.8+8.3+5.2+3.4+7.5+4.9+5.4)) / sqrt((10 * (105^2 + 85^2 + 70^2 + 120^2 + 150^2 + 90^2 + 60^2 + 140^2 + 100^2 + 115^2) - (105+85+70+120+150+90+60+140+100+115)^2) * (10 * (6.1^2 + 4.2^2 + 2.8^2 + 5.8^2 + 8.3^2 + 5.2^2 + 3.4^2 + 7.5^2 + 4.9^2 + 5.4^2) - (6.1+4.2+2.8+5.8+8.3+5.2+3.4+7.5+4.9+5.4)^2)) - Для района 2: r = (10 * (84*4.2 + 60*4.9 + 110*7.2 + 130*9.1 + 120*6.4 + 50*3.9 + 90*5.1 + 150*8.4 + 70*3.5 + 125*8.7) - (84+60+110+130+120+50+90+150+70+125) * (4.2+4.9+7.2+9.1+6.4+3.9+5.1+8.4+3.5+8.7)) / sqrt((10 * (84^2 + 60^2 + 110^2 + 130^2 + 120^2 + 50^2 + 90^2 + 150^2 + 70^2 + 125^2) - (84+60+110+130+120+50+90+150+70+125)^2) * (10 * (4.2^2 + 4.9^2 + 7.2^2 + 9.1^2 + 6.4^2 + 3.9^2 + 5.1^2 + 8.4^2 + 3.5^2 + 8.7^2) - (4.2+4.9+7.2+9.1+6.4+3.9+5.1+8.4+3.5+8.7)^2)) - Для района 3: r = (10 * (110*7.1 + 60*4.4 + 110*7.6 + 90*6.2 + 120*8.4 + 4.8*11.2 + 7.6*10.6 + 11.4*3.3 + 12.2*10.5 + 70*130) - (110+60+110+90+120+4.8+7.6+11.4+12.2+70) * (7.1+4.4+7.6+6.2+8.4+11.2+10.6+3.3+10.5+130)) / sqrt((10 * (110^2 + 60^2 + 110^2 + 90^2 + 120^2 + 4.8^2 + 7.6^2 + 11.4^2 + 12.2^2 + 70^2) - (110+60+110+90+120+4.8+7.6+11.4+12.2+70)^2) * (10 * (7.1^2 + 4.4^2 + 7.6^2 + 6.2^2 + 8.4^2 + 11.2^2 + 10.6^2 + 3.3^2 + 10.5^2 + 130^2) - (7.1+4.4+7.6+6.2+8.4+11.2+10.6+3.3+10.5+130)^2)) - Для района 4: r = (10 * (140*7.9 + 60*4.3 + 100*6.2 + 80*6.4 + 90*7.5 + 130*11.6 + 70*5.2 + 60*4.4 + 110*3.1 + 90*7.1) - (140+60+100+80+90+130+70+60+110+90) * (7.9+4.3+6.2+6.4+7.5+11.6+5.2+4.4+3.1+7.1)) / sqrt((10 * (140^2 + 60^2 + 100^2 + 80^2 + 90^2 + 130^2 + 70^2 + 60^2 + 110^2 + 90^2) - (140+60+100+80+90+130+70+60+110+90)^2) * (10 * (7.9^2 + 4.3^2 + 6.2^2 + 6.4^2 + 7.5^2 + 11.6^2 + 5.2^2 + 4.4^2 + 3.1^2 + 7.1^2) - (7.9+4.3+6.2+6.4+7.5+11.6+5.2+4.4+3.1+7.1)^2)) - Для района 5: r = (10 * (120*9.3 + 130*9.2 + 100*6.4 + 90*5.2 + 130*11.5 + 70*5.2 + 60*3.5 + 100*7.9 + 140*6.2 + 120*8.4) - (120+130+100+90+130+70+60+100+140+120) * (9.3+9.2+6.4+5.2+11.5+5.2+3.5+7.9+6.2+8.4)) / sqrt((10 * (120^2 + 130^2 + 100^2 + 90^2 + 130^2 + 70^2 + 60^2 + 100^2 + 140^2 + 120^2) - (120+130+100+90+130+70+60+100+140+120)^2) * (10 * (9.3^2 + 9.2^2 + 6.4^2 + 5.2^2 + 11.5^2 + 5.2^2 + 3.5^2 + 7.9^2 + 6.2^2 + 8.4^2) - (9.3+9.2+6.4+5.2+11.5+5.2+3.5+7.9+6.2+8.4)^2)) 2. Построить регрессионные функции линейной зависимости Y = a + b * X фактора Y от фактора X и исследовать их на надежность по критерию Фишера при уровне значимости 0,05. Для этого воспользуемся формулами для нахождения коэффициентов регрессии: b = (n * Σ(XY) - ΣX * ΣY) / (n * ΣX^2 - (ΣX)^2) a = (ΣY - b * ΣX) / n Рассчитаем коэффициенты регрессии для каждого района: - Для района 1: b = (10 * (105*6.1 + 85*4.2 + 70*2.8 + 120*5.8 + 150*8.3 + 90*5.2 + 60*3.4 + 140*7.5 + 100*4.9 + 115*5.4) - (105+85+70+120+150+90+60+140+100+115) * (6.1+4.2+2.8+5.8+8.3+5.2+3.4+7.5+4.9+5.4)) / (10 * (105^2 + 85^2 + 70^2 + 120^2 + 150^2 + 90^2 + 60^2 + 140^2 + 100^2 + 115^2) - (105+85+70+120+150+90+60+140+100+115)^2) a = (6.1+4.2+2.8+5.8+8.3+5.2+3.4+7.5+4.9+5.4 - b * (105+85+70+120+150+90+60+140+100+115)) / 10 - Для района 2: b = (10 * (84*4.2 + 60*4.9 + 110*7.2 + 130*9.1 + 120*6.4 + 50*3.9 + 90*5.1 + 150*8.4 + 70*3.5 + 125*8.7) - (84+60+110+130+120+50+90+150+70+125) * (4.2+4.9+7.2+9.1+6.4+3.9+5.1+8.4+3.5+8.7)) / (10 * (84^2 + 60^2 + 110^2 + 130^2 + 120^2 + 50^2 + 90^2 + 150^2 + 70^2 + 125^2) - (84+60+110+130+120+50+90+150+70+125)^2) a = (4.2+4.9+7.2+9.1+6.4+3.9+5.1+8.4+3.5+8.7 - b * (84+60+110+130+120+50+90+150+70+125)) / 10 - Для района 3: b = (10 * (110*7.1 + 60*4.4 + 110*7.6 + 90*6.2 + 120*8.4 + 4.8*11.2 + 7.6*10.6 + 11.4*3.3 + 12.2*10.5 + 70*130) - (110+60+110+90+120+4.8+7.6+11.4+12.2+70) * (7.1+4.4+7.6+6.2+8.4+11.2+10.6+3.3+10.5+130)) / (10 * (110^2 + 60^2 + 110^2 + 90^2 + 120^2 + 4.8^2 + 7.6^2 + 11.4^2 + 12.2^2 + 70^2) - (110+60+110+90+120+4.8+7.6+11.4+12.2+70)^2) a = (7.1+4.4+7.6+6.2+8.4+11.2+10.6+3.3+10.5+130 - b * (110+60+110+90+120+4.8+7.6+11.4+12.2+70)) / 10 - Для района 4: b = (10 * (140*7.9 + 60*4.3 + 100*6.2 + 80*6.4 + 90*7.5 + 130*11.6 + 70*5.2 + 60*4.4 + 110*3.1 + 90*7.1) - (140+60+100+80+90+130+70+60+110+90) * (7.9+4.3+6.2+6.4+7.5+11.6+5.2+4.4+3.1+7.1)) / (10 * (140^2 + 60^2 + 100^2 + 80^2 + 90^2 + 130^2 + 70^2 + 60^2 + 110^2 + 90^2) - (140+60+100+80+90+130+70+60+110+90)^2) a = (7.9+4.3+6.2+6.4+7.5+11.6+5.2+4.4+3.1+7.1 - b * (140+60+100+80+90+130+70+60+110+90)) / 10 - Для района 5: b = (10 * (120*9.3 + 130*9.2 + 100*6.4 + 90*5.2 + 130*11.5 + 70*5.2 + 60*3.5 + 100*7.9 + 140*6.2 + 120*8.4) - (120+130+100+90+130+70+60+100+140+120) * (9.3+9.2+6.4+5.2+11.5+5.2+3.5+7.9+6.2+8.4)) / (10 * (120^2 + 130^2 + 100^2 + 90^2 + 130^2 + 70^2 + 60^2 + 100^2 + 140^2 + 120^2) - (120+130+100+90+130+70+60+100+140+120)^2) a = (9.3+9.2+6.4+5.2+11.5+5.2+3.5+7.9+6.2+8.4 - b * (120+130+100+90+130+70+60+100+140+120)) / 10 После нахождения коэффициентов регрессии, проверим их на надежность по критерию Фишера. Для этого воспользуемся формулой для нахождения значения F-

Для определения параметров рыночного равновесия необходимо найти точку пересечения кривых спроса и предложения. Для этого приравняем уравнения Qd и Qs: 5 - p = -4 + 1.25p Перенесем все переменные на одну сторону уравнения: 1.25p + p = 5 + 4 2.25p = 9 p = 9 / 2.25 p = 4 Таким образом, равновесная цена составляет 4 денежные единицы. Для определения равновесного количества товара подставим найденную цену обратно в одно из уравнений: Qd = 5 - p Qd = 5 - 4 Qd = 1 Таким образом, равновесное количество товара составляет 1 единицу. Ответы на вопросы: а) Параметры рыночного равновесия: цена - 4 денежные единицы, количество товара - 1 единица. б) Если цена установится на уровне 3 денежных единиц, она будет ниже равновесной цены. В такой ситуации спрос на товар будет превышать предложение, что может привести к дефициту товара на рынке. Покупатели будут конкурировать за ограниченное количество товара, что может привести к повышению цены.