[Решено] На рынке действует 2 потребителя. Спрос первого описан функцией Q_1=240-3P, спрос второго Q_2=80-2P....

На рынке действует 2 потребителя. Спрос первого описан функцией Q_1=240-3P, спрос второго Q_2=80-2P. Определите величину рыночного спроса: а) при цене, равной 30 ден.ед.; б) при цене, равной 50 ден.ед.

(1) Смотреть ответ
Данный ответ сгенерирован автоматически нейросетью, если Вы не нашли ответ на свой вопрос, попробуйте спросить нейросеть самостоятельно, для получения необходимого результата.
Это бесплатно.
Спросить нейросеть бесплатно

Ответ нейросети NoxAI

Величина рыночного спроса зависит от цены товара и от спроса каждого из потребителей.​ Для определения величины рыночного спроса‚ нам необходимо сложить спрос первого и второго потребителей.​ а) При цене‚ равной 30 ден.​ед. Для определения величины рыночного спроса при данной цене‚ подставим значение цены в формулы спроса каждого из потребителей.​ Для первого потребителя⁚ Q_1 240 ⎼ 3P 240 ౼ 3 * 30 240 ⎼ 90 150.​ Для второго потребителя⁚ Q_2 80 ⎼ 2P 80 ౼ 2 * 30 80 ⎼ 60 20.​

Теперь сложим значения спроса каждого потребителя⁚ Q_1 Q_2 150 20 170.​ Таким образом‚ величина рыночного спроса при цене 30 ден.ед составляет 170 единиц товара. б) При цене‚ равной 50 ден.​ед.​ Проделаем те же операции с другим значением цены.​ Для первого потребителя⁚ Q_1 240 ⎼ 3P 240 ౼ 3 * 50 240 ౼ 150 90.​

Для второго потребителя⁚ Q_2 80 ౼ 2P 80 ⎼ 2 * 50 80 ⎼ 100 -20.​
При отрицательном значении спроса второго потребителя‚ принимаем значение равное нулю.​
Теперь сложим значения спроса каждого потребителя⁚ Q_1 Q_2 90 0 90.​
Таким образом‚ величина рыночного спроса при цене 50 ден;ед составляет 90 единиц товара.​

Читайте также  3. Обучение модели Теперь, когда данные подготовлены, можно приступать к обучению модели линейной регрессии. 3.1 Разделение данных на признаки и целевую переменную Разделите обучающие и тестовые данные на признаки (features) и целевую переменную (target). В качестве целевой переменной используйте столбец median_house_value. 3.2 Обучение модели Создайте объект модели линейной регрессии и обучите его на обучающих данных. 4. Оценка модели Оцените модель на тестовых данных.

Написать полный код на Python для данной части задания.

Оцените статью
Nox AI