管理数量方法与分析内容串讲.ppt
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1、管理数量方法与分析,课程串讲,统计数据的分类 (按计量尺度分)分类数据、顺序数据、数值型数。(按时间状况分)截面数据、时间序列数据(第三章讨论)、混合数据。,数据整理常用的方法是分组。,分组方法,一、 统计数据,第一章 数理分析的基础,变量数列的常用分布图,变量分布可以用频数频率分布表表示,也可以用频数频率分布图表示。常用的分布图有 柱形图、直方图、折线图,二、 分布中心的测度,描述分布中心的方式 一种是从位置角度,另一种是数值角度.位置平均数主要有中位数、众数.数值平均数主要有算术平均数、几何平均数、调和平均数.,平均数有算术平均数、几何平均数与调和平均数,根据计算方法 分为简单平均数与加权
2、平均数。,中位数位置平均数,将变量值按照从小到大或从大到小的排序排列,处于中间位置上的那个变量值,用Me表示.,(1) 未分组数据的中位数,(2)分组数据,下限公式,上限公式,众数位置平均数,变量的全部取值中出现次数最多的变量值,称为此变量的众数,用Mo表示.,众数的计算方法 观察法,插值法.,算术平均数、中位数、众数三者关系,算术平均数、中位数、众数三者之间的数量关系,取决于变量值在数列中的分布状况。,变量值的分布状况分为对称、左偏、右偏,三、离散程度的测度,离散程度测度是变量次数分布的另一个重要特征,反映各变量值远离其分布中心的程度(离散程度)。,测度变量值的离散程度的指标主要有极差、四份
3、位差、平均差、方差、标准差、变异系数。,极差,既有 R = max - min,四分位极差,也称内距, 称第一分位数与第三分位数差的绝对值为四分位极差,记为IQR=| Q1- Q3 |。,平均差 各变量值与其算术平均值离差绝对值的算术平均数,记为AD 或Md.,方差 各变量值与其算术平均值离差平方的算术平均数,记为2.,标准差 各变量值与其算术平均值离差平方的算术平均数的算术平方根,记为.,变异系数 各个衡量变量取值之间的绝对差异指标与算术平均数的比率.,变异系数主要有极差变异系数、平均差变异系数、标准差变异系数,具体计算公式,四、偏度与峰度,描述变量分布的偏斜程度,即变量取值分布非对称的程度
4、的指标偏度;描述变量分布密度曲线顶部的平缓与陡峭程度的指标峰度。,偏态是指变量分布偏斜程度的,其方法主要有直观偏度系数测度法与矩偏度系数测度法P35 1.24.,当偏态系数SKp =0为对称分布;偏态系数SKp 0为右偏分布;偏态系数SKp 0为左偏分布。,直观偏态系数-主要有皮尔逊偏度系数与鲍莱偏度系数.P33 1.18; P34 1.19,峰度系数的计算公式 P35 1.25,峰度描述数据分布的扁平程度,是以标准状态分布为标准,描述数据分布曲线的顶端相对于正态分布顶端而言是平坦还是尖削的程度;峰态用峰度系数的大小来衡量,用Ku表示.,散点图,五、两个变量的相互关系:函数关系,相关关系与不相
5、关关系,测度两变量相关程度的指标:协方差与相关系数,协方差是两变量的所有取值与其算术平均数.离差乘积的算术平均数.用来测定两变量之间相关关系的方向与密切程度.,计算协方差的公式有算术平均法与加权算术平均法.P37 1.26.1.27,样本相关系数的计算公式 P38, 1.28,1.29,相关系数 是两变量的协方差与它们标准差之积的比. 用来测定两变量之间相关关系的方向与密切程度的常用指标 .,相关系数的取值及其意义,r 的取值范围是 -1,1 |r|=1,为完全相关r =1,为完全正相关r =-1,为完全负正相关 r = 0,不存在线性相关关系 -1r0,为负相关 0r1,为正相关 |r|越趋
6、于1表示关系越密切;|r|越趋于0表示关系越不密切,第二章 概率及其概率分布,一、随机事件与概率,概念 随机现象、随机试验、样本空间、样本点、随机事件,基本事件、必然事件、不可能事件。,事件间的关系与运算,包含关系、相等关系,和事件、积事件、差事件、互斥事件与对立事件.,频率 的定义与性质-稳定性,既有,事件的概率的定义与性质,性质1,性质2,性质3,0P(A)1,P()=1,若事件A与B是两个互斥事件,则,P(AB)=P(A)+P(B),性质4,若事件A与B是对立事件,则,P(B)=1-P(A),性质5,若事件A与B是任意两事件,则,P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB),等可能概型(古
7、典概型) 具有下列特点的试验:本空间的元素只有有限个;每个基本事件发生的可能性相同.称为古典概型试验,又称等可能概型试验,所对应的数学模型称为古典概型.,古典概型概率的计算公式,条件概率 设A、B是随机试验E的两个事件,且P(A)0,为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率,简称为B在A之下的条件概率.,则称,乘法公式,全概率公式 设 B1,B2,Bn 为试验 E 的样本空,间的一个完备事件组,且P(Bi)0.则对于任意事件A,均有,贝叶斯公式 设 B1,B2,Bn 为试验 E 的样本空,间的一个完备事件组,且P(Bi)0.则对于任意事件A,均有,此公式称为逆概率公式,事件独立性 设A、B是
8、两个随机事件,如果,则称A与B是相互独立的随机事件,设A、B、C是三个随机事件,如果,则称A、B、C是相互独立的随机事件,二、 随机变量及其概率分布,根据随机变量取值情况,可将随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量。,离散型随机变量,二项分布 XB(n,p),一些常用的离散型随机变量,两点分布,泊松分布 XP(),超几何分布,连续型随机变量,定义 如果对于随机变量X 的分布函数F(x),存在非负函数 f (x),使得对于任意实数 x,有,5.连续型随机变量在一点处的概率等于0,即PX=a=0.于是有,一些常用的连续型随机变量,均 匀 分 布,X U a , b,指数分布 XE(),正态分布
9、 XN(,2),XN(0,1),标准正态分布与正态分布的关系,三、 随机变量的数字特征与独立性,数学期望(均值)与方差的定义与计算,随机变量X的期望,而称 为均方差,根方差或标准差记为(X),方差,离散型,连续型,方差另一计算公式,数学期望的性质,a. Ec=c,c 是常数.,若aXb,则 aEXb.,b. E(cX)=cE(X),c 是常数.,c. E(XY)=EXEY.,推论 E(aX+bY)=aEX+bEY.,方差的性质,a. DX0 Dc=0, c 是常数.,b. D(cX)=c2D(X) c 是常数.,c.若X,Y相互独立, 则 D(aX+bY)=a2DX+b2DY.,d.DX=0P
10、X=c=1,c=EX.,常见分布的期望与方差,三、二维随机变量与随机变量的独立性,二维随机变量及其概率分布,二维离散型随机变量,边缘分布,二维连续型随机变量,对于二维随机变量(X,Y)分布函数 F(x ,y )-f(x,y),设 G 是平面上的一个区域,点 ( X,Y )落在 G 内 的概率为:,随机变量X与Y的边缘密度函数为fX(x), fY(y)。,随机变量X与Y的边缘分布函数分别为FX(x)和FY(y),如果对于任意的x,y,均有,则称 X ,Y 相互独立的随机变量。,二维离散型随机变量的独立性,离散型随机变量的独立性,如果对于任意的i, j,均有,则称 X ,Y 相互独立的随机变量.,
11、如果对于几乎所有的x,y,有,则称 X ,Y 相互独立的随机变量。,连续型随机变量的独立性,第三章 时间序列分析,时间序列分析 主要用于描述与探索现象随时间发展变化的数量规律性. 对比分析-水平与速度(序时平均数、增长量、发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度); 构成分析-趋势变动、季节变动、循环变动的测定与分析方法.,一、时间序列的概念与分类,时间序列 按照时间顺序将同一现象观察所得到统计指标(变量)的一组观察值进行排列而成的数列。,时间序列的分类,按照指标性质分类 时点数列、时期数列、特征数列,时间序列的构成要素与模型,长期趋势(T)、季节变动(S)、周期波动(C)、不规则变动(
12、D)。,时间序列的模型,时间序列分析的主要内容就是将影响时间序列的这四个因素从时间序列中分离出来,并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表示,再进行分析。,时间序列的分解模型乘法模型 Yi=TiSiCiIi加法模型 Yi=Ti+Si+Ci+Ii,二、时间序列的特征指标,时间序列水平指标 用来反映研究现象的绝对变动量或平均变动量,具体有平均发展水平、增长量、平均增长量。,序时平均数又称平均发展水平 是将时间序列各期发展水平加以平均得到的平均数.用于反映这一段时间内所能达到的一般水平或代表水平。,时期序列、时点序列与特征序列的序时平均数P81;3.3,3.4,3.5,3.6,增长量 增长量=报告
13、期发展水平-基期发展水平。,根据基期的不同有逐期增长量与累积增长量,累积增长量等于相应各个时期逐期增长量之和。,平均增长量 观察期各逐期增长量的平均数. 其计算公式为:,时间序列速度指标 用来反映研究现象在动态上发展变动的相对程度或平均程度,具体有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。,由于对比的基期不同,发展速度可以分为环比发展速度和定基发展速度,环比发展速度与定基发展速度的关系,平均发展速度的计算,(1)水平法又称几何平均法:,平均发展速度与平均增长速度,(2)累积法又称方程式法 P89,三、长期趋势的测定与预测,时距扩大法、移动平均法、模型法,数学模型法,常用的趋势线数学模型
14、线性趋势与非线性趋势,直线趋势方程,此方程中的参数a,b是未知的,需要根据时间序列进行估计.参数a,b的估计方法最小二乘法p96、分割平均法,曲线趋势模型的拟合与预测 指数趋势曲线与二次趋势曲线,季节变动的测定与预测,分析季节变动的主要方法是测定季节指数,常用的方法是简单平均法(同期平均法)P101与移动平均趋势剔除法P103。,季节变动的程度 根据各季节指数与其平均数(100%)的偏差程度来测定。,四、季节变动的预测,以季节指数为调整基础,采取对时间序列进行外推预测的方法,确定年度以下(季度、月)的预测值。,季节变动预测方法主要有简单季节模型预测与移动平均季节模型预测。,不规则变动的测定,不
15、规则变动的测定 一个具体的时间序列,利用上述方法分别计算长期趋势(T)、季节指数(S)、循环变动(C),再利用乘法模型,分别从模型中剔除长期趋势(T)、季节指数(S)、循环变动(C)的影响,剩余的既是不规则变动。,I=Y/(TS C),统计指数是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数.,第四章 统计指数,一、统计指数的概念与分类,统计指数的分类,二、综合指数,综合指数 是总指数的基本形式。它是由两个总量指标对比形成的指数.凡是一个总量指标可以分解为两个或以上因素的乘积时,将其中一个或一个以上因素固定下来,仅考察其中一个因素指标的变动程度的总指数。,常用的综合指数: 拉氏指数、派
16、氏指数、杨格指数、埃马指数、费暄理想指数。p127-128,三、平均指数,平均指数 (平均比率指标)是总指数的另外一个形式, 以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均计算出来的指数。,若权数(总量)固定基期,有加权算术平均指数p131;4.5,4.6; 若权数(总量)固定报告期,有加权调和平均指数P133,4.11,4.12。,固定权数的加权算术平均指数与加权调和平均指数。,以某一特定量W为权数对个体指数加权平均计算。,其 计算公式为,四、指数体系与因素分析,指数体系 由总量指数及其若干个因素指数构成的一定的数量关系式.称这种经济上有联系,数量上保持一定关系的指数之间的客观联系为指数体系。 在
17、指标体系中,总量指数与各因素指数之间的数量关系是 (1)总量指数等于各因素指数的乘积;(2)总量的变动差额等于各因素指数变动差额之和。,指数体系主要有个体指数体系、加权综合指数体系、加权平均指数体系。,因素分析法 根据指数体系中多种因素影响的社会经济现象的总变动情况,分析其受各个因素影响的方向与程度的一种方法。,因素分析方法分为两因素分析法与多因素分析法。从绝对关系与相对关系分析各因素对总量的影响程度。,综合指数体系相对关系,综合指数体系绝对关系,加权平均指数体系相对关系,加权平均指数体系绝对关系,平均指标变动所形成的指数体系P146-147,相对关系,绝对关系,可变构成指数=固定结构指数结构
18、影响指数,第五章 线性规划简介,线性规划-线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题。,线性规划通常解决下列两类问题:,(1)当任务或目标确定后,如何统筹兼顾,合理安排,用最少的资源(如资金、设备、原标材料、人工、时间等)去完成确定的任务或目标。,(2)在一定的资源条件限制下,如何组织安排生产获得最好的经济效益(如产品量最多 、利润最大。),线性规划的数学模型由决策变量、目标函数与约束条件三个要素构成,常用的方法-表上作业法、图上作业法,一、线性规划的基本技巧,效率比法、图解法、表上作业法与图上作业法,效率比法 生产能力的如何合理分配用此法,图解法 资源有限的情况下
19、,如何安排生产,使产量最大。适合于两个决策变量线性规划问题。,表上作业法 物资调运问题用此法。,图上作业法 物资调运问题,车辆运输的调度问题。匈牙利算法 指派问题与旅行商问题。,二、运输问题,资调运问题表上作业法P166-173,表上作业法是求解运输问题的一种简便而有效的方法,其求解工作在运输表上进行,其实质是单纯形法.,资调运问题 在不同的运输工具、不同的单位运价的情况下,如何组织调运使总运费最小或总吨公里数最小的问题.,表上作业法的步骤,1. 编制运费表与产销平衡表,并用最小元素法编制初始方案。,2. 用闭回路法,求检验数检验初始方案是否最优.若检验数均大于等于0,则方案最优,否则需进行第
20、3步。,3. 若不是最优,即检验数有负值,选择最小检验数,再用闭回路法,求调整数,以调整初始方案。循环使用,直至调整至最优。,最小元素法 基本思想是就近供应,即从运价最小的地方开始供应(调运),然后次小,直到最后供完为止。在运费表上进行。,闭回路 可在运输问题数据表上画出,它是一条封闭的折线,折线的每一条边或者是水平的,或者是垂直的。 对于一条给定的闭回路,数据表上的每一行、每一列多只有两个变量是闭回路的顶点。,检验数=空格的闭回路上,第偶数个拐点处的运费之和减去第奇数个拐点处的运费之和。,在闭回路的所有奇数个拐点处的运量中,找最小运量,为调整量。在奇数个拐点处的运量减去调整量,在偶数个拐点处
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