运筹学第三章资料.pptVIP

6.2.2 案例分析 BW 6.3.1 案例背景 * * 问题 问题1：用线性趋势预测法预测来年的打印机销售量。 问题2：使用移动平均模型和指数平滑模型对来年的打印机销量进行预测。 问题3：如果来年个人电脑销售量为2300台，打印机的平均价格为370美元，使用回归分析对来年的打印机销售量进行预测。 6.3.2 案例分析 * * 问题1分析 观察表6-4中的打印机销售量数据，可以发在这15年中，打印机的销售数量存在明显的趋势，因此可以使用线性趋势预测法来对来年的打印机销售数量进行预测。 设t表示时间，用y表示在第t年打印机的销售量，则可以建立起二者的线性趋势方程为： 参数估计方法：线性回归的最小二乘法 预测工具：Excel【数据分析】宏中的【回归】 6.3.2 案例分析 * * 参数估计 数据录入 在Excel中【工具】?【数据分析】?【回归】 6.3.2 案例分析 * * 预测分析 根据求解结果可以yt 和t的线性趋势方程 根据线性拟合图也可以看出，拟合趋势较好。 根据线性趋势方程，可以预测出来年（t=16）的打印机销售量为553台。 6.3.2 案例分析 * * 问题2分析 打印机销售量数据属于典型的时间序列数据，因此也可以使用移动平均和指数平滑的方法来对来年的打印机销售量进行预测。 移动平均法预测 消除仅用一期数据预测所带来的随机上升和下降。 预测工具：Excel【数据分析】宏中的【移动平均】 策略：三期移动平均和五期移动平均 6.3.2 案例分析 * * 预测结果 从图中可以看出，使用三期移动平均预测，来年的打印机销售量预测值约为508台，使用五期移动平均预测，来年的打印机销售量预测值约为495台。 6.3.2 案例分析 * * 指数平滑法预测 这种方法一般赋予最近的数据更大的权重，预测结果会对数据的最近改变有更好的反应。 预测工具：Excel【数据分析】宏中的【指数平滑】 策略：平滑系数分别取0.3和0.4 6.3.2 案例分析 * * 预测结果 从图中可以看出，平滑系数分别取0.3和0.4的时候，使用指数平滑法预测，来年的打印机销售量预测值分别为492台和507台。 6.3.2 案例分析 * * 问题3分析 打印机的销售量可能与打印机的价格和个人电脑的销售量有关，因此，分析变量之间的相关系数。 用y表示在第t年打印机的销售量，用x1表示第t年个人电脑销售量，用x2表示第t年打印机的平均销售价格，使用Excel软件中的【数据分析】宏的【相关系数】功能，可以求得y、x1和x2之间的相关系数 相关系数 y x1 x2 y 1 x1 0.8087 1 x2 -0.9186 -0.6846 1 6.3.2 案例分析 * * 回归分析 由相关系数来看，y与x1和x2存在着较强的线性关系，因此可以建立y与x1和x2之间的回归模型。 设回归模型为 参数估计工具：Excel【数据分析】宏中的【回归】估计回归方程的参数。 6.3.2 案例分析 * * 回归分析 根据回归方程，当来年个人电脑销售量为2300台，打印机的平均价格为370美元时，可以计算得到，来年打印机的销售量约为489台。 6.3.3 结束语 * * 本案例使用线性趋势预测方法、移动平均预测方法、指数平滑预测方法和回归分析对DUTCorp来年的打印机销售量做出了预测。这些预测方法由于简单易用，成本不高，目前在企业的经营中已经得到了普遍的应用。 本案例在进行预测的时候，考虑的因素较为简单，实际的时间序列一般还存在季节性和周期性因素，如果把这些因素考虑在内，得到的预测结果可能会更加准确。 最后，从本案例的预测结果可以看出，每种预测方法都有自己的适用范围，不同的预测方法得出的预测结果也可能会存在很大的差异，要想得到更为准确、更为科学的预测结果，就需要经营管理人员充分了解数据的特性，并根据数据的特性来选择合适的预测方法。这样，才能得到更为准确的预测结果。 本章目录 6.1 数学规划综合案例 6.2 网络分析综合案例 6.3 预测分析综合案例 6.4 决策分析综合案例 * * 引 言 现实中的很多决策问题，都是在不确定情况下做出的。如对一家公司来说，下个月的产品需求量可能不是100单位，而是在50~200单位之间，其具体数值取决于市场的状态，而市场的状态是不确定的。当企业面临这样的情况的时候应当如何决策才更为科学，成为困扰决策者的难题之一。 随着运筹学和管理科学的不断发展，出现了各种不确定性决策分析方法，这种决策方法着眼于解决不确定状态下的决策问题，在企业经营管理中也已经得到了广泛的应用，并且产生了巨大的效益。 * * 6.4.1 案例背景 DLSoft公司是一家软件公司，主要通过网络向客户销售产品。 公司新开发出了一