数据模型与决策--作业大全详解
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【最新整理,下载后即可编辑】数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量,乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归(数据为年度时间序列数据)。
试根据得到部分输出结果,回答下列问题:1)“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少?2)写出此回归分析所对应的方程;3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
1)“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少?答案:R方为0.993^2=0.986 ;标准估计的误差为120910.147^(0.5)=347.722)写出此回归分析所对应的方程;答案:假设汽油消费量为Y,乘用车销量为a,城镇化率为b,90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为:Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027,数值太小,几乎没有影响,但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895,具有明显正相关,当城镇化率每提高1,汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692,呈明显负相关,即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位,汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig值为0.000、0.000、0.009,在显著性水平0.01情形下,乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
(4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后,我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础,结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归,并运用软件计算出回归结果,故根据回归结果,对具体回归方程,回归准确性,自变量影响展开分析。
CHAPTER 7NETWORK OPTIMIZATION PROBLEMS Review Questions7.1-1 A supply node is a node where the net amount of flow generated is a fixed positive number.A demand node is a node where the net amount of flow generated is a fixed negativenumber. A transshipment node is a node where the net amount of flow generated is fixed at zero.7.1-2 The maximum amount of flow allowed through an arc is referred to as the capacity of thatarc.7.1-3 The objective is to minimize the total cost of sending the available supply through thenetwork to satisfy the given demand.7.1-4 The feasible solutions property is necessary. It states that a minimum cost flow problemwill have a feasible solution if and only if the sum of the supplies from its supply nodesequals the sum of the demands at its demand nodes.7.1-5 As long as all its supplies and demands have integer values, any minimum cost flowproblem with feasible solutions is guaranteed to have an optimal solution with integervalues for all its flow quantities.7.1-6 Network simplex method.7.1-7 Applications of minimum cost flow problems include operation of a distribution network,solid waste management, operation of a supply network, coordinating product mixes atplants, and cash flow management.7.1-8 Transportation problems, assignment problems, transshipment problems, maximum flowproblems, and shortest path problems are special types of minimum cost flow problems. 7.2-1 One of the company’s most important distribution centers (Los Angeles) urgently needs anincreased flow of shipments from the company.7.2-2 Auto replacement parts are flowing through the network from the company’s main factoryin Europe to its distribution center in LA.7.2-3 The objective is to maximize the flow of replacement parts from the factory to the LAdistribution center.7.3-1 Rather than minimizing the cost of the flow, the objective is to find a flow plan thatmaximizes the amount flowing through the network from the source to the sink.7.3-2 The source is the node at which all flow through the network originates. The sink is thenode at which all flow through the network terminates. At the source, all arcs point awayfrom the node. At the sink, all arcs point into the node.7.3-3 The amount is measured by either the amount leaving the source or the amount entering thesink.7.3-4 1. Whereas supply nodes have fixed supplies and demand nodes have fixed demands, thesource and sink do not.2. Whereas the number of supply nodes and the number of demand nodes in a minimumcost flow problem may be more than one, there can be only one source and only onesink in a standard maximum flow problem.7.3-5 Applications of maximum flow problems include maximizing the flow through adistribution network, maximizing the flow through a supply network, maximizing the flow of oil through a system of pipelines, maximizing the flow of water through a system ofaqueducts, and maximizing the flow of vehicles through a transportation network.7.4-1 The origin is the fire station and the destination is the farm community.7.4-2 Flow can go in either direction between the nodes connected by links as opposed to onlyone direction with an arc.7.4-3 The origin now is the one supply node, with a supply of one. The destination now is theone demand node, with a demand of one.7.4-4 The length of a link can measure distance, cost, or time.7.4-5 Sarah wants to minimize her total cost of purchasing, operating, and maintaining the carsover her four years of college.7.4-6 When “real travel” through a network can end at more that one node, a dummy destinationneeds to be added so that the network will have just a single destination.7.4-7 Quick’s management must consider trade-offs between time and cost in making its finaldecision.7.5-1 The nodes are given, but the links need to be designed.7.5-2 A state-of-the-art fiber-optic network is being designed.7.5-3 A tree is a network that does not have any paths that begin and end at the same nodewithout backtracking. A spanning tree is a tree that provides a path between every pair of nodes. A minimum spanning tree is the spanning tree that minimizes total cost.7.5-4 The number of links in a spanning tree always is one less than the number of nodes.Furthermore, each node is directly connected by a single link to at least one other node. 7.5-5 To design a network so that there is a path between every pair of nodes at the minimumpossible cost.7.5-6 No, it is not a special type of a minimum cost flow problem.7.5-7 A greedy algorithm will solve a minimum spanning tree problem.17.5-8 Applications of minimum spanning tree problems include design of telecommunicationnetworks, design of a lightly used transportation network, design of a network of high- voltage power lines, design of a network of wiring on electrical equipment, and design of a network of pipelines.Problems7.1a)b)c)1[40] 6 S17 4[-30] D1 [-40] D2 [60] 5 8S2 6[-30] D37.2a)supply nodestransshipment nodesdemand nodesb)[200] P1560 [150]425 [125][0] W1505[150]490 [100]470 [100][-150]RO1[-200]RO2P2 [300]c)510 [175]600 [200][0] W2390 [125]410[150] 440[75]RO3[-150]7.3a)supply nodestransshipment nodesdemand nodesV1W1F1V2V3W2 F21P1W1RO1RO2P2W2RO3[-50] SE3000[20][0]BN5700[40][0]HA[50]BE 4000 6300[40][30] [0][0]NY2000[60]2400[20]3400[10] 4200[80][0]5900[60]5400[40]6800[50]RO[0]BO[0]2500[70]2900[50]b)c)7.4a)LA 3100 NO 6100 LI 3200 ST[-130] [70] [30] [40] [130]1[70]11b)c) The total shipping cost is $2,187,000.7.5a)[0][0] 5900RONY[60] 5400[0] 2900 [50]4200 [80][0] [40] 6800 [50]BO[0] 2500LA 3100 NO 6100 LI 3200 ST [-130][70][30] [40][130]b)c)SEBNHABERONYNY(80) [80] (50) [60](30)[40] ROBO (40)(50) [50] (70)[70]11d)e)f) $1,618,000 + $583,000 = $2,201,000 which is higher than the total in Problem 7.5 ($2,187,000). 7.6LA(70) NO[50](30)LI (30) ST[70][30] [40]There are only two arcs into LA, with a combined capacity of 150 (80 + 70). Because ofthis bottleneck, it is not possible to ship any more than 150 from ST to LA. Since 150 actually are being shipped in this solution, it must be optimal. 7.7[-50] SE3000 [20] [0] BN 5700 [40][0] HA[50] BE4000 6300[40][0] NY2000 [60] 2400 [20][30] [0]5900RO [60]17.8 a) SourcesTransshipment Nodes Sinkb)7.9 a)AKR1[75]A [60]R2[65] [40][50][60] [45]D [120] [70]B[55]E[190]T [45][80] [70][70]R3CF[130][90]SE PT KC SL ATCHTXNOMES S F F CAb)Oil Fields Refineries Distribution CentersTXNOPTCACHATAKSEKCME c)SLSFTX[11][7] NO[5][9] PT[8] [2][5] CA [4] [7] [8] [7] [4] [6][8] CH [7][5][9] [4] ATAK [3][6][6][12] SE KC[8][9][4][8] [7] [12] [11]MESL [9]SF[15][7]d)3Shortest path: Fire Station – C – E – F – Farming Community 7.11 a)A70D40 60O60 5010 B 20 C5540 10 T50E801c)Shortest route: Origin – A – B – D – Destinationd)Yese)Yes7.12a)31,00018,000 21,00001238,000 10,000 12,000b)17.13a) Times play the role of distances.B 2 2 G5ACE 1 31 1b)7.14D F1. C---D: Cost = 14.E---G: Cost = 5E---F: Cost = 1 *choose arbitrarilyD---A: Cost = 4 2.E---G: Cost = 5 E---B: Cost = 7 E---B: Cost = 7 F---G: Cost = 7 E---C: Cost = 4 C---A: Cost = 5F---G: Cost = 7C---B: Cost = 2 *lowestF---C: Cost = 3 *lowest5.E---G: Cost = 5 F---D: Cost = 4 D---A: Cost = 43. E---G: Cost = 5 B---A: Cost = 2 *lowestE---B: Cost = 7 F---G: Cost = 7 F---G: Cost = 7 C---A: Cost = 5F---D: Cost = 46.E---G: Cost = 5 *lowestC---D: Cost = 1 *lowestF---G: Cost = 7C---A: Cost = 5C---B: Cost = 2Total = $14 million7.151. B---C: Cost = 1 *lowest 4. B---E: Cost = 72. B---A: Cost = 4 C---F: Cost = 4 *lowestB---E: Cost = 7 C---E: Cost = 5C---A: Cost = 6 D---F: Cost = 5C---D: Cost = 2 *lowest 5. B---E: Cost = 7C---F: Cost = 4 C---E: Cost = 5C---E: Cost = 5 F---E: Cost = 1 *lowest3. B---A: Cost = 4 *lowest F---G: Cost = 8B---E: Cost = 7 6. E---G: Cost = 6 *lowestC---A: Cost = 6 F---G: Cost = 8C---F: Cost = 4C---E: Cost = 5D---A: Cost = 5 Total = $18,000D---F: Cost = 57.16B 34 2E HA D 2 G I K3C F 12J34B41E6A C41G2 FD1. F---G: Cost = 1 *lowest 6. D---A: Cost = 62. F---C: Cost = 6 D---B: Cost = 5F---D: Cost = 5 D---C: Cost = 4F---I: Cost = 2 *lowest E---B: Cost = 3 *lowestF---J: Cost = 5 F---C: Cost = 6G---D: Cost = 2 F---J: Cost = 5G---E: Cost = 2 H---K: Cost = 7G---H: Cost = 2 I---K: Cost = 8G---I: Cost = 5 I---J: Cost = 33. F---C: Cost = 6 7. B---A: Cost = 4F---D: Cost = 5 D---A: Cost = 6F---J: Cost = 5 D---C: Cost = 4G---D: Cost = 2 *lowest F---C: Cost = 6G---E: Cost = 2 F---J: Cost = 5G---H: Cost = 2 H---K: Cost = 7I---H: Cost = 2 I---K: Cost = 8I---K: Cost = 8 I---J: Cost = 3 *lowestI---J: Cost = 3 8. B---A: Cost = 4 *lowest4. D---A: Cost = 6 D---A: Cost = 6D---B: Cost = 5 D---C: Cost = 4D---E: Cost = 2 *lowest F---C: Cost = 6D---C: Cost = 4 H---K: Cost = 7F---C: Cost = 6 I---K: Cost = 8F---J: Cost = 5 J---K: Cost = 4G---E: Cost = 2 9. A---C: Cost = 3 *lowestG---H: Cost = 2 D---C: Cost = 4I---H: Cost = 2 F---C: Cost = 6I---K: Cost = 8 H---K: Cost = 7I---J: Cost = 3 I---K: Cost = 85. D---A: Cost = 6 J---K: Cost = 4D---B: Cost = 5 10. H---K: Cost = 7D---C: Cost = 4 I---K: Cost = 8E---B: Cost = 3 J---K: Cost = 4 *lowestE---H: Cost = 4F---C: Cost = 6F---J: Cost = 5G---H: Cost = 2 *lowest Total = $26 millionI---H: Cost = 2I---K: Cost = 8I---J: Cost = 37.17a) The company wants a path between each pair of nodes (groves) that minimizes cost(length of road).b)7---8 : Distance = 0.57---6 : Distance = 0.66---5 : Distance = 0.95---1 : Distance = 0.75---4 : Distance = 0.78---3 : Distance = 1.03---2 : Distance = 0.9Total = 5.3 miles7.18a) The bank wants a path between each pair of nodes (offices) that minimizes cost(distance).b) B1---B5 : Distance = 50B5---B3 : Distance = 80B1---B2 : Distance = 100B2---M : Distance = 70B2---B4 : Distance = 120Total = 420 milesHamburgBostonRotterdamSt. PetersburgNapoliMoscowA IRFIELD SLondonJacksonvilleBerlin RostovIstanbulCases7.1a) The network showing the different routes troops and supplies may follow to reach the Russian Federation appears below.PORTSb)The President is only concerned about how to most quickly move troops and suppliesfrom the United States to the three strategic Russian cities. Obviously, the best way to achieve this goal is to find the fastest connection between the US and the three cities.We therefore need to find the shortest path between the US cities and each of the three Russian cities.The President only cares about the time it takes to get the troops and supplies to Russia.It does not matter how great a distance the troops and supplies cover. Therefore we define the arc length between two nodes in the network to be the time it takes to travel between the respective cities. For example, the distance between Boston and London equals 6,200 km. The mode of transportation between the cities is a Starlifter traveling at a speed of 400 miles per hour * 1.609 km per mile = 643.6 km per hour. The time is takes to bring troops and supplies from Boston to London equals 6,200 km / 643.6 km per hour = 9.6333 hours. Using this approach we can compute the time of travel along all arcs in the network.By simple inspection and common sense it is apparent that the fastest transportation involves using only airplanes. We therefore can restrict ourselves to only those arcs in the network where the mode of transportation is air travel. We can omit the three port cities and all arcs entering and leaving these nodes.The following six spreadsheets find the shortest path between each US city (Boston and Jacksonville) and each Russian city (St. Petersburg, Moscow, and Rostov).The spreadsheets contain the following formulas:Comparing all six solutions we see that the shortest path from the US to Saint Petersburg is Boston → London → Saint Petersburg with a total travel time of 12.71 hours. The shortest path from the US to Moscow is Boston → London → Moscow with a total travel time of 13.21 hours. The shortest path from the US to Rostov is Boston →Berlin → Rostov with a total travel time of 13.95 hours. The following network diagram highlights these shortest paths.-1c)The President must satisfy each Russian city’s military requirements at minimum cost.Therefore, this problem can be solved as a minimum-cost network flow problem. The two nodes representing US cities are supply nodes with a supply of 500 each (wemeasure all weights in 1000 tons). The three nodes representing Saint Petersburg, Moscow, and Rostov are demand nodes with demands of –320, -440, and –240,respectively. All nodes representing European airfields and ports are transshipment nodes. We measure the flow along the arcs in 1000 tons. For some arcs, capacityconstraints are given. All arcs from the European ports into Saint Petersburg have zero capacity. All truck routes from the European ports into Rostov have a transportation limit of 2,500*16 = 40,000 tons. Since we measure the arc flows in 1000 tons, the corresponding arc capacities equal 40. An analogous computation yields arc capacities of 30 for both the arcs connecting the nodes London and Berlin to Rostov. For all other nodes we determine natural arc capacities based on the supplies and demands at the nodes. We define the unit costs along the arcs in the network in $1000 per 1000 tons (or, equivalently, $/ton). For example, the cost of transporting 1 ton of material from Boston to Hamburg equals $30,000 / 240 = $125, so the costs of transporting 1000 tons from Boston to Hamburg equals $125,000.The objective is to satisfy all demands in the network at minimum cost. The following spreadsheet shows the entire linear programming model.HamburgBoston Rotterdam St.Petersburg+500-320Napoli Moscow A IRF IELDSLondon -440Jacksonville Berlin Rostov+500-240Istanbul The total cost of the operation equals $412.867 million. The entire supply for SaintPetersburg is supplied from Jacksonville via London. The entire supply for Moscow is supplied from Boston via Hamburg. Of the 240 (= 240,000 tons) demanded by Rostov, 60 are shipped from Boston via Istanbul, 150 are shipped from Jacksonville viaIstanbul, and 30 are shipped from Jacksonville via London. The paths used to shipsupplies to Saint Petersburg, Moscow, and Rostov are highlighted on the followingnetwork diagram.PORTSd)Now the President wants to maximize the amount of cargo transported from the US tothe Russian cities. In other words, the President wants to maximize the flow from the two US cities to the three Russian cities. All the nodes representing the European ports and airfields are once again transshipment nodes. The flow along an arc is againmeasured in thousands of tons. The new restrictions can be transformed into arccapacities using the same approach that was used in part (c). The objective is now to maximize the combined flow into the three Russian cities.The linear programming spreadsheet model describing the maximum flow problem appears as follows.The spreadsheet shows all the amounts that are shipped between the various cities. The total supply for Saint Petersburg, Moscow, and Rostov equals 225,000 tons, 104,800 tons, and 192,400 tons, respectively. The following network diagram highlights the paths used to ship supplies between the US and the Russian Federation.PORTSHamburgBoston Rotterdam St.Petersburg+282.2 -225NapoliMoscowAIRFIELDS-104.8LondonJacksonvilleBerlin Rostov +240 -192.4Istanbule)The creation of the new communications network is a minimum spanning tree problem.As usual, a greedy algorithm solves this type of problem.Arcs are added to the network in the following order (one of several optimal solutions):Rostov - Orenburg 120Ufa - Orenburg 75Saratov - Orenburg 95Saratov - Samara 100Samara - Kazan 95Ufa – Yekaterinburg 125Perm – Yekaterinburg 857.2a) There are three supply nodes – the Yen node, the Rupiah node, and the Ringgit node.There is one demand node – the US$ node. Below, we draw the network originatingfrom only the Yen supply node to illustrate the overall design of the network. In thisnetwork, we exclude both the Rupiah and Ringgit nodes for simplicity.b)Since all transaction limits are given in the equivalent of $1000 we define the flowvariables as the amount in thousands of dollars that Jake converts from one currencyinto another one. His total holdings in Yen, Rupiah, and Ringgit are equivalent to $9.6million, $1.68 million, and $5.6 million, respectively (as calculated in cells I16:K18 inthe spreadsheet). So, the supplies at the supply nodes Yen, Rupiah, and Ringgit are -$9.6 million, -$1.68 million, and -$5.6 million, respectively. The demand at the onlydemand node US$ equals $16.88 million (the sum of the outflows from the sourcenodes). The transaction limits are capacity constraints for all arcs leaving from thenodes Yen, Rupiah, and Ringgit. The unit cost for every arc is given by the transactioncost for the currency conversion.Jake should convert the equivalent of $2 million from Yen to each US$, Can$, Euro, and Pound. He should convert $1.6 million from Yen to Peso. Moreover, he should convert the equivalent of $200,000 from Rupiah to each US$, Can$, and Peso, $1 million from Rupiah to Euro, and $80,000 from Rupiah to Pound. Furthermore, Jake should convert the equivalent of $1.1 million from Ringgit to US$, $2.5 million from Ringgit to Euro, and $1 million from Ringgit to each Pound and Peso. Finally, he should convert all the money he converted into Can$, Euro, Pound, and Peso directly into US$. Specifically, he needs to convert into US$ the equivalent of $2.2 million, $5.5 million, $3.08 million, and $2.8 million Can$, Euro, Pound, and Peso, respectively. Assuming Jake pays for the total transaction costs of $83,380 directly from his American bank accounts he will have $16,880,000 dollars to invest in the US.c)We eliminate all capacity restrictions on the arcs.Jake should convert the entire holdings in Japan from Yen into Pounds and then into US$, the entire holdings in Indonesia from Rupiah into Can$ and then into US$, and the entire holdings in Malaysia from Ringgit into Euro and then into US$. Without the capacity limits the transaction costs are reduced to $67,480.d)We multiply all unit cost for Rupiah by 6.The optimal routing for the money doesn't change, but the total transaction costs are now increased to $92,680.e)In the described crisis situation the currency exchange rates might change every minute.Jake should carefully check the exchange rates again when he performs thetransactions.The European economies might be more insulated from the Asian financial collapse than the US economy. To impress his boss Jake might want to explore other investment opportunities in safer European economies that provide higher rates of return than US bonds.。
《数据模型与决策》课程作业(2014春秋MBA周末班):一、生产轮班人员的双向选择问题解:1)建立运输模型假设以24名工人为产地,4名组长为销地,24名普通员工与4位组长之间的相互满意度值为运输单价,每名工人到一个小组为产量,每个小组需要的工人数为销量,列下表:解一:即:第一组:1、3、4、9、15、23;第二组:2、6、7、8、10、20;第三组:5、11、12、13、14、16;第四组:17、18、19、21、22、24;解二:即:第一组:1、2、4、9、15、23;第二组:3、6、7、8、10、20; 第三组:5、11、12、13、14、16;第四组:17、18、19、21、22、24; 2)建立0-1整数规划模型:令x ij = 1(指派第 i 工人去j 组长小组工作时)或0(指第 i 工人不去j 组长小组工作工作时)。
这样可以表示为一个0-1整数规划问题: 设C ij 为第i 员工与第j 组长之间的相互满意度值 则minZ=∑∑==24141i j j ij Xi Cs.t.{∑=411jjx=1....∑=4124jjx=1{6 2411=∑=ii x6 2412=∑=ii x6 2413=∑=ii x6 2414=∑=ii xx ij = 1—0,(i=1,2,3,……,24;j=1,2,3,4)二、证券营业网点设置问题解:建立0—1模型令x i =1(指在该地建立营业网点)或0(指在该地不建立营业网点)。
这样可以表示为一个0-1整数规划问题:投资额b j ;利润额c j ;市场平均份额r j 均为原题目中表格内的数据。
maxZ=∑∑==201201j i ij x cs.t.{∑∑==201201j i i j x b ≤220000000∑∑==201201j i i j x r ≤10∑=201i i x ≤124321x x x x +++≥31312111098765x x x x x x x x x ++++++++≥420191817161514x x x x x x x ++++++≤54∗(4321x x x x +++)+3∗(1312111098765x x x x x x x x x ++++++++)+2∗(20191817161514x x x x x x x ++++++)≤40x i =1—0;(i=1,2,3,……20)。
教材习题答案1.2 工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1-22所示.和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大.【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量,则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.3 建筑公司需要用6m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架.两种窗架所需材料规格及数量如表1-23所示:【解】 设x j (j =1,2,…,14)为第j 种方案使用原材料的根数,则 (1)用料最少数学模型为14112342567891036891112132347910121314min 2300322450232400232346000,1,2,,14jj j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j ==⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩∑ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 50 ,200 ,0 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=534 X (2)=( 0 ,200 ,100 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,150 ,0 ,0 );Z=534 (2)余料最少数学模型为134131412342567891036891112132347910121314min 0.60.30.70.40.82300322450232400232346000,1,2,,14j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j =+++++⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 0 ,300 ,0 ,0,50 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料550根 X (2)=( 0 ,450 ,0 ,0,0 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料650根 显然用料最少的方案最优。
数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量,乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归(数据为年度时间序列数据)。
试根据得到部分输出结果,回答下列问题:1)“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少?2)写出此回归分析所对应的方程;3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
1)“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少?答案:R方为0.993^2=0.986 ;标准估计的误差为120910.147^(0.5)=347.722)写出此回归分析所对应的方程;答案:假设汽油消费量为Y,乘用车销量为a,城镇化率为b,90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为:Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027,数值太小,几乎没有影响,但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895,具有明显正相关,当城镇化率每提高1,汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692,呈明显负相关,即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位,汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig 值为0.000、0.000、0.009,在显著性水平0.01情形下,乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
(4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后,我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础,结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归,并运用软件计算出回归结果,故根据回归结果,对具体回归方程,回归准确性,自变量影响展开分析。
数据,模型和决策第一章决策分析一、比尔.桑普拉斯的夏季打工决策一个决策树模型及分析比尔. 桑普拉斯(bill Sampras) 在麻省理工学院的斯隆管理学院就读第一学期,已经是第三周了。
除了花在准备功课上的时间外,bill开场认真考虑有关明年夏季打工的事情,特别是该决策在几周后必须做出。
8月底,在bill飞往波士顿的途中,他坐在vanessa Parker 的旁边,并与她就双方感兴趣的问题进展了交谈。
vanessa 是一个重要的商业投资银行有关资产预算的副总裁。
在飞机到达波士顿后,vanessa坦率地告诉bill,她愿意考虑明年夏季雇佣bill的可能性,并希望在她的公司于11月中旬开场进展的夏季招聘方案时,请bill直接与她联系。
bill感觉到自己的经历和所具有的风度给vanessa留下了很深的印象〔bill曾经在一个财富500强公司的金融部门就来自税收业务的额外现金的短期投资工作过4年〕。
当bill 8月离开公司去攻读MBA时,他的老板john Mason把他叫到一边,对他许诺,到第二年夏季可以雇佣他。
夏季回到公司进展为期12个星期的打工薪水将是12000美元。
但john也告诉bill夏季工作招聘期限仅到10月底有效。
因此,bill在得到vanessa提供夏季工作的细节之前,必须决定是否承受john的工作。
vanessa已经解释,她的公司在11月中旬之前不愿意讨论夏季工作方案的细节。
如果bill回绝john的好意,bill要么承受vanessa的提供〔如果vanessa承受bill的申请〕,要么通过参加斯隆管理学院在1月和2月举办的公司夏季招聘方案中,寻找另一个夏季工作时机。
决策准那么假设bill认为所有的夏季工作时机〔为john工作,为vanessa工作和参加斯隆学院的夏季打工方案〕都将会给bill提供类似的学习、交流以及丰富经历的时机。
那么,bill判断夏季工作时机的优劣的唯一标准就是工作的薪水,以薪水越高越好。
2014秋季MBA脱产班刘德玉学号是2014170985产品混合问题报告书为了使TJ公司合理购入这批坚果,在不考虑其他因素的在理想状态下,对公司给出了各项数据进行分析、加工得出结论。
一、建立数据模型max=1.65*x1+2*x2+2.25*x3;0.15*x1+0.2*x2+0.25*x3<=6000;0.25*x1+0.2*x2+0.15*x3<=7500;0.25*x1+0.2*x2+0.15*x3<=7500;0.1*x1+0.2*x2+0.25*x3<=6000;0.25*x1+0.2*x2+0.2*x3<=7500;x1>=10000;x2>=3000;x3>=5000;经过计算得出普通型、高级型、假日性等坚果产品的成本和最优生产组合的总利润。
如下表二、利润最大化研究通过表得出Righthand Side RangesRow Current Allowable AllowableRHS Increase Decrease2 6000.000 583.3333 610.00003 7500.000 INFINITY 250.00004 7500.000 INFINITY 250.00005 6000.000 INFINITY 875.00006 7500.000 250.0000 750.00007 10000.00 7500.000 INFINITY8 3000.000 7625.000 INFINITY9 5000.000 4692.308 5000.000其中杏仁可以多购买583磅和胡桃可以增加250磅可以在增加购买,并且普通型、高级型、假日型利润也是可以变动的,这样会使产品利润增加。
因为根据运输情况最大杏仁才可以增加583磅,在买1000磅,这种情况情况下就会有库存,从利益的考虑,不用在购买。
三、不用满足订单不用满足订单的情况下,公司只能生产普通型和高级型。
《数据模型决策》复习(作业)题《数据模型决策》复习(作业)题二、分析、建模题1、(广告策划)一家广告公试司想在电视、广播及杂志做广告,其目的是尽可能多地招徕顾客。
下面是市场调查结果:这家公司希望广告费用不超过800(千元),还要求:(1)至少有二百万妇女收看广告;(2)电视广告费用不超过500(千元);(3)电视广告白天至少播出3次,最佳时间至少播出2次;(4)通过广播、杂志做的广告各重复5到10次。
试建立该问题的数学模型,并用软件求解。
解:设变量X1, X 2, X 3, X 4为白天、最佳时间、无线电广播、杂志次数目标函数maxZ=400 X1+900X2+500 X 3+200 X 4约束条件s.t40 X 1+75 X 2+30 X 3+15 X 4≤80040X1+400X2+200X3+100X4≥80040X1+75X2≤500X1≥3X2≥2,X3≥5X3≤10X4≥5X4≤10X i≥0 i=1,2,3,4软件求解2、(指派问题)分配甲、乙、丙、丁四人分别去完成A、B、C、D 四项工作。
已知每人完成各项工作的时间如下表所示。
规定每项工作只能由一人去单独完成,每个人最多承担一项工作。
如何分配工作,使完成四项工作总的耗时为最少?建立线性规划数学模型(不求解)。
解:设变量X11,X12,X13,X14为甲参加1,2,3,4工作,X X22,X23,X24为乙参加1,2,3,4工作,21,X31,X32,X33,X34为丙参加1,2,3,4工作,X41,X42,X43,X44为丁参加1,2,3,4工作目标函数maXZ=10X11+5X12+15X13,+20X14 +2X21+10X22+5X23+15X24+3X31+15X32+14X33+13X34 +15X41+2X42+7X43+6X44约束条件s.tX11+X12+X13, +X14=1X21+X22+X23+X24=1X31+X32+X33+X34=1X41+X42+X43+X44=1X i,j≥0 i=1,2,3,4 j=1,2,3,4软件求解3、昼夜运营的公交线路每天各时间区段内所需要的司机和乘务员人数如下表:设司机和乘务员分别在各时间区段一开始时上班,并连续工作8小时,问该公交线路至少配备多少名司机和乘务人员。
第二章习题(P46)14.某天40只普通股票的收盘价(单位:元/股)如下:29.625 18.000 8.625 18.5009.250 79.375 1.250 14.00010.000 8.750 24.250 35.25032.250 53.375 11.500 9.37534.000 8.000 7.625 33.62516.500 11.375 48.375 9.00037.000 37.875 21.625 19.37529.625 16.625 52.000 9.25043.250 28.500 30.375 31.12538.000 38.875 18.000 33.500(1)构建频数分布*。
(2)分组,并绘制直方图,说明股价的规律。
(3)绘制茎叶图*、箱线图,说明其分布特征。
(4)计算描述统计量,利用你的计算结果,对普通股价进行解释。
解:(1)将数据按照从小到大的顺序排列1.25, 7.625, 8, 8.625, 8.75, 9, 9.25, 9.25, 9.375, 10, 11.375, 11.5, 14, 16.5, 16.625, 18, 18, 18.5, 19.375, 21.625, 24.25, 28.5, 29.625, 29.625, 30.375, 31.125, 32.25, 33.5, 33.625, 34, 35.25, 37, 37.875, 38, 38.875, 43.25, 48.375, 52, 53.375, 79.375,结合(2)建立频数分布。
(2)将数据分为6组,组距为10。
分组结果以及频数分布表。
为了方便分组数据样本均值与样本方差的计算,将基础计算结果也列入下表。
根据频数分布与累积频数分布,画出频率分布直方图与累积频率分布的直方图。
频率分布直方图从频率直方图和累计频率直方图可以看出股价的规律。
股价分布10元以下、10—20元、30—40元占到60%,股价在40元以下占87.5%,分布不服从正态分布等等。
《数据模型与决策》复习题及参考答案一、填空题1.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题,经营活动。
2.运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
3.模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件,它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5.运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术,并强调系统整体优化功能。
运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。
6.运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7.运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法,具有典型综合应用特性。
8.运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。
9.运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。
10.用运筹学分析与解决问题,是一个科学决策的过程。
11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12.运筹学中所使用的模型是数学模型。
用运筹学解决问题的核心是建立数学模型,并对模型求解。
13用运筹学解决问题时,要分析,定议待决策的问题。
14.运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15.数学模型中,“s·t”表示约束。
16.建立数学模型时,需要回答的问题有性能的客观量度,可控制因素,不可控因素。
17.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。
二、单选题1.建立数学模型时,考虑可以由决策者控制的因素是(A)A.销售数量B.销售价格C.顾客的需求D.竞争价格2.我们可以通过(C)来验证模型最优解。
A.观察B.应用C.实验D.调查3.建立运筹学模型的过程不包括(A)阶段。
A.观察环境B.数据分析C.模型设计D.模型实施4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的(B)A数量B变量C约束条件D目标函数5.模型中要求变量取值(D)A可正B可负C非正D非负6.运筹学研究和解决问题的效果具有(A)A连续性B整体性C阶段性D再生性7.运筹学运用数学方法分析与解决问题,以达到系统的最优目标。
《数据模型与决策》复习(附参考答案)2018.9一、填空题(五题共15分)1.已知成年男子的身高服从正态分布N(167.48,6.092),随机调查100位成年男子的身高,那么,这100位男子身高的平均数服从的分布是①。
解:N(167.48,0.609)考查知识点:已知总体服从正态分布,求样本均值的分布。
2.某高校想了解大学生每个月的消费情况,随机抽取了100名大学生,算得平均月消费额为1488元,标准差是2240元。
根据正态分布的“68-95-99”法则,该高校大学生每个月的消费额的95%估计区间为②。
解:[1040,1936]考查知识点:区间估计的求法。
正态总体均值的区间估计是[X-Z上,X + Z与] 1-a n'n1-a nn 其中X是样本平均数,s是样本的标准差,n是样本数。
详解:直接带公式得:区间估计是— s _ s2240 2240[X—Z -=, X + Z ,]= [1488 —2^^,1488 + 2^^] 山nn山.nn x100 * 100=[1040,1936]3.从遗传规律看,一个产妇生男生女的概率是一样的,都是50%,但也有个人的特殊情况。
假设某人前一胎是女孩,那么她的下一胎也是女孩的概率为0.55;如果某人前一胎是男孩,那么她的下一胎还是男孩的概率为0.48。
已知小李第一胎是女孩,那么她的第三胎生男孩的概率是③。
解p=0.4653考查知识点:离散概率计算方法。
详解:假设B1二第1胎生男孩,B2二第2胎生男孩,B3二第3胎生男孩G1二第1胎生女孩,G2=第2胎生女孩,G3=第3胎生女孩P(B3)二P(B3B2)+P(B3G2)(直观解释是:第二胎生男孩的情况下第三胎生男孩,第二胎生女孩的情况下第三胎生男孩,两个概率之和为P(B3))= P(B3|B2)P(B2)+P(B3|G2)P(G2)=0.48 义(1-0.55) + (1-0.55)义 0.55=0.46534.调查发现,一个刚参加工作的MBA毕业生在顶级管理咨询公司的初始年薪可以用均值为9万美元和标准差是2万美元的正态分布来表示,那么一个这样的毕业生初始年薪超过9万美元的概率是④。
《数据模型与决策》复习试题和参考题答案一、选择题1. 下列哪种数据模型不是数据库系统常用的数据模型?()A. 关系模型B. 层次模型C. 网状模型D. 面向对象模型2. 以下哪项不是数据库系统的主要功能?()A. 数据存储B. 数据检索C. 数据更新D. 数据加密3. 在关系数据库中,下列哪个概念表示表之间的关系?()A. 外键B. 主键C. 候选键D. 索引4. 下列哪种决策方法属于定量决策方法?()A. 直觉决策法B. 经验决策法C. 线性规划法D. 逻辑推理法5. 以下哪个概念不属于数据挖掘的范畴?()A. 关联规则B. 聚类分析C. 决策树D. 文本挖掘二、填空题6. 数据模型通常包括________、________和________三个基本要素。
7. 数据库系统的核心是________。
8. 在关系数据库中,为了实现表之间的连接,通常使用________。
9. 数据挖掘的方法主要包括________、________和________。
10. 线性规划法在决策过程中主要用于解决________问题。
三、判断题11. 数据模型是数据库设计和实现的基础,它描述了数据如何存储、组织和访问。
()12. 数据库系统只能用于存储数据,不能进行数据检索和更新操作。
()13. 在关系数据库中,主键可以唯一标识表中的每一行数据。
()14. 数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法,它包括关联规则、聚类分析和决策树等技术。
()15. 定量决策方法主要依赖于数学模型和算法,通常比定性决策方法更加准确和有效。
()四、简答题16. 简述数据模型的作用。
17. 简述数据库系统的四个主要功能。
18. 简述数据挖掘的主要应用领域。
19. 简述线性规划法的基本原理。
五、综合题20. 设某公司销售三种产品A、B、C,每种产品的销售价格、成本和销售量如下表所示。
请根据这些数据,计算该公司每种产品的利润,并确定哪种产品的销售利润最高。
《数据模型与决策》复习题及参考答案第一章绪言一、填空题1.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题,经营活动。
2.运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
3.模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件,它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5.运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术,并强调系统整体优化功能。
运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。
6.运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7.运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法,具有典型综合应用特性。
8.运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。
9.运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。
10.用运筹学分析与解决问题,是一个科学决策的过程。
11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12.运筹学中所使用的模型是数学模型。
用运筹学解决问题的核心是建立数学模型,并对模型求解。
13用运筹学解决问题时,要分析,定议待决策的问题。
14.运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15.数学模型中,"s·t"表示约束。
16.建立数学模型时,需要回答的问题有性能的客观量度,可控制因素,不可控因素。
17.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。
二、单选题1.建立数学模型时,考虑可以由决策者控制的因素是〔 AA.销售数量B.销售价格C.顾客的需求D.竞争价格2.我们可以通过〔 C来验证模型最优解。
A.观察B.应用C.实验D.调查3.建立运筹学模型的过程不包括〔 A 阶段。
A.观察环境B.数据分析C.模型设计D.模型实施4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的〔 BA数量 B变量 C 约束条件 D 目标函数5.模型中要求变量取值〔 DA可正 B可负 C非正 D非负6.运筹学研究和解决问题的效果具有〔 AA 连续性B 整体性C 阶段性D 再生性7.运筹学运用数学方法分析与解决问题,以达到系统的最优目标。
数据模型与决策作业一、Cropain公司基建部问题1、首先将60组数据单独列出,找到因变量Y(earn)和自变量X(size、p15、inc、nrest、price),数据如下所示:打开EXCEL表格-工具-数据分析-回归-确定-Y值区域为EARN 列,X值区域为SIZE到PRICE列,点标志-确定,生成数据如下:SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.92532R Square 0.856217Adjusted RSquare 0.842903标准误差36.20023观测值60方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 5 421397.1 84279.41 64.313 1.64E-21残差54 70764.67 1310.457总计59 492161.7回归方程如下:Y(earn)=0.77size+0.04p15+8.78inc+1.41nrest-2.69price-35 3.82多重共线性检验如下:回到EXCEL表格-工具-数据分析-相关系数-确定,选定区域为从EARN到PRICE的所有列,点击标志在第一行,确定,生成相关性系数.2、将Y变量(earn)和X变量(从size到price)粘贴到MINITAB中,统计-回归-逐步回归-响应(earn),预测变量(从size到price)-确定,得出数据如下:逐步回归: EARN 与 SIZE, P15, INC, NREST, PRICE入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 5 个自变量上的 EARN,N = 50步骤 1 2 3 4 5常量 -0.6348 -354.7460 -421.2498 -412.5582 -379.4336P15 0.0459 0.0416 0.0397 0.0436 0.0432T 值 5.81 6.35 7.20 10.00 10.49P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000INC 11.7 12.8 9.7 9.7T 值 4.93 6.37 5.85 6.19P 值 0.000 0.000 0.000 0.000NREST 1.33 1.48 1.46T 值 4.56 6.43 6.70P 值 0.000 0.000 0.000SIZE 0.61 0.63T 值 5.51 6.04P 值 0.000 0.000PRICE -2.01T 值 -2.55P 值 0.014S 68.0 55.8 46.8 36.5 34.5R-Sq 41.26 61.28 73.33 84.09 86.14R-Sq(调整) 40.04 59.63 71.59 82.67 84.56Mallows Cp 140.4 78.9 42.6 10.5 6.0五个变量的回归方程如下:Earn=0.0432p15+9.7inc+1.46nrest+0.63size-2.01price-379.43;数据中51到60相关数据如下:各组实际利润率=earn/k,因而51到60的每组实际利润率如下:各组的预测利润=变量回归方程上各项*相关各项的数据举例:第51店的预测利润为Earn=0.0432*2800+9.7*32.1+1.46*26+0.63*146-2.0111.6-379 .43=159.524;因而各组利润为:各组预测利润率、与实际利润率比较为:60组数据的相关系数和回归方程如下所示:逐步回归: EARN 与 SIZE, P15, INC, NREST, PRICE 入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 5 个自变量上的 EARN,N = 60步骤 1 2 3 4 5 常量 -3.083 -103.061 -145.274 -399.009 -353.820P15 0.0482 0.0501 0.0485 0.0444 0.0442T 值 6.15 7.95 9.10 10.10 10.95P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000SIZE 0.798 0.852 0.754 0.772T 值 5.73 7.23 7.73 8.61P 值 0.000 0.000 0.000 0.000NREST 1.39 1.45 1.41T 值 4.93 6.34 6.71P 值 0.000 0.000 0.000INC 8.8 8.8T 值 5.44 5.91P 值 0.000 0.000PRICE -2.69T 值 -3.37P 值 0.001S 71.7 57.6 48.5 39.5 36.2R-Sq 39.47 61.60 73.22 82.59 85.62R-Sq(调整) 38.42 60.26 71.79 81.33 84.29Mallows Cp 171.3 90.2 48.6 15.4 6.0Y(earn)=0.0442p15+0.772size+1.41nrest+8.8inc-2.69price-353.820 根据60组数据的预测回归方程对未来10组数据进行预测如下:二、菲拉托伊·里尤尼蒂纺织厂问题首先,把要求的相关决策变量清空,如下所示:根据题意,本题给出了各工厂生产机器的单位时间和月度最大使用时间,和各工厂生产四种产品的单位成本和运输成本,要求的是在满足各品种需求量的基础上各工厂如何生产总成本最低的问题,根据题意,首先建立目标函数:COST OF PRODUCTIONCOST OF TRANSPORTATION将各共厂两项成本相加可得:目标函数为各工厂各品种生产的成本与各工厂生产产品的乘积。
1、某企业目前的损益状况如在下:销售收入(1000件×10元/件) 10 000销售成本:变动成本(1000件×6元/件) 6 000固定成本 2 000销售和管理费(全部固定) 1 000利润 1 000(1)假设企业按国家规定普调工资,使单位变动成本增加4%,固定成本增加1%,结果将会导致利润下降。
为了抵销这种影响企业有两个应对措施:一是提高价格5%,而提价会使销量减少10%;二是增加产量20%,为使这些产品能销售出去,要追加500元广告费。
请做出选择,哪一个方案更有利?(2)假设企业欲使利润增加50%,即达到1500元,可以从哪几个方面着手,采取相应的措施。
2、某企业每月固定制造成本1 000元,固定销售费100元,固定管理费150元;单位变动制造成本6元,单位变动销售费0.70元,单位变动管理费0.30元;该企业生产一种产品,单价10元,所得税税率50%;本月计划产销600件产品,问预期利润是多少?如拟实现净利500元,应产销多少件产品?3、某企业生产甲、乙、丙三种产品,固定成本500000元,有关资料见下表(单位:元):产品甲乙丙要求:(1)计算各产品的边际贡献;(2)计算加权平均边际贡献率;(3)根据加权平均边际贡献率计算预期税前利润。
4、某企业每年耗用某种材料3 600千克,单位存储成本为2元,一次订货成本25元。
则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少?5.有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下:单价1009095单位变动成本807580销量12000150008000企业编号12345678910合计生产性固定资产价值(万元)3189102004094155023141210102212256525工业总产值(万元)52410196388159139286051516121916249801(1)说明两变量之间的相关方向;(2)建立直线回归方程;(3)估计生产性固定资产(自变量)为1100万元时总产值(因变量)的可能值。
《数据模型与决策》复习题及参考答案第一章绪言一、填空题1.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题,经营活动。
2.运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
3.模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件,它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5.运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术,并强调系统整体优化功能。
运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。
6.运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7.运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法,具有典型综合应用特性。
8.运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。
9.运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。
10.用运筹学分析与解决问题,是一个科学决策的过程。
11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12.运筹学中所使用的模型是数学模型。
用运筹学解决问题的核心是建立数学模型,并对模型求解。
13用运筹学解决问题时,要分析,定议待决策的问题。
14.运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15.数学模型中,“s·t”表示约束。
16.建立数学模型时,需要回答的问题有性能的客观量度,可控制因素,不可控因素。
17.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。
二、单选题1.建立数学模型时,考虑可以由决策者控制的因素是( A )A.销售数量 B.销售价格 C.顾客的需求 D.竞争价格2.我们可以通过( C )来验证模型最优解。
A.观察 B.应用 C.实验 D.调查3.建立运筹学模型的过程不包括( A )阶段。
A.观察环境 B.数据分析 C.模型设计 D.模型实施4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的( B )A数量 B变量 C 约束条件 D 目标函数5.模型中要求变量取值( D )A可正 B可负 C非正 D非负6.运筹学研究和解决问题的效果具有( A )A 连续性B 整体性C 阶段性D 再生性7.运筹学运用数学方法分析与解决问题,以达到系统的最优目标。
数据模型与决策--作业大全详解数据模型与决策技术是利用数据收集和分析结果来帮助我们做出正确决策的重要工具。
本文将带您深入了解这一领域的相关知识,从基本概念到实际应用,将为您提供一个详尽的作业大全,以便更好地理解数据模型与决策的重要性。
数据模型与决策是指在一个特定领域中,利用数据模型和咨询技术来最小化风险和收益,从而帮助决策者实现其运营和策略目标。
它利用作业优化技术、数据挖掘技术、数据预处理技术、机器学习技术等来构建数据模型,以及求解尽可能小的决策变量,以减少决策者需要做太多决策并把决策延迟。
因此,它可以帮助决策者更好地把握商业战略。
一、作业大全详解1. 数据模型数据模型是一种表达数据和内容的抽象概念,这种抽象表达方式会给出准确的数据、结构、关系和限制,以便实施数据的存储、检索和管理。
数据模型可以用于解决以下几个主要问题:(1)数据访问:数据模型可以支持对数据的统一访问。
(2)数据持久性:数据模型能够使数据长期存储在数据库中。
(3)数据安全性:数据模型支持当前和未来的用户数据保护。
(4)数据一致性:数据模型可以实现数据的可控自动一致性。
2. 咨询咨询是决策者最终将数据模型应用于决策的过程,这个过程在信息时代中起着越来越重要的作用。
咨询可以帮助决策者更全面地了解不同情况下的选择和后果,从而帮助决策者做出明智的决定。
工业组织和企业一般都有自己的咨询小组,他们将利用数据模型与决策,来解决整体核心问题,并尽可能地节省相关成本。
3. 作业优化技术作业优化技术是指收集数据,分析数据,创建数据模型,最小化成本和收益,然后解决该模型的数学问题。
它利用运筹学的原理,利用约束最大化或最小化某种函数,以便在变量给定条件下实现最优解。
常见的作业优化方法有基于神经网络的运筹学,免疫机制优化算法等。
4. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以根据机器学习的理论,利用统计学原理,找出特定的数据库中的有趣的统计规律,即未知、未预测的知识。
《数据、模型与决策》案例1 企业背景SGT特殊钢铁公司是我国西部地区最大、西北地区唯一的百万吨资源型特殊钢生产基地,是国家级创新型企业、国家军工产品配套企业。
经过多年的发展,通过传统产业升级改造和优势产业发展壮大,已形成年产焦炭75万吨、普通钢400万吨、特殊钢400万吨的综合生产能力,成为集“特钢制造、煤炭焦化”为一体的资源综合开发钢铁联合企业。
SGT公司钢铁制造始终坚持以“打造西部重要的特种钢生产基地”为己任,牢固树立品牌意识,顺应新型特殊钢材料发展趋势,努力提升工艺技术及装备水平,拥有“高炉—转炉—精炼—连铸—连轧”五位一体的长流程生产线和“电炉(兑铁水)冶炼—精炼—连铸(模铸)—连轧(半连轧)”的短流程生产线。
建成了极具特色的“功勋牌”特钢产品体系,产品涵盖轴承钢、模合结钢、碳工钢、工具钢等钢种,产品广泛应用于汽车、工程制造、机械制造、石油、军工、航空、铁路运输、新能源、新基建等多种行业。
公司整体生产工艺及技术在行业中处于领先水平,特别是“十二五”期间,公司对工艺装备进行了全面升级改造,先后建成110吨Consteel电炉、410* 530mm三机三流大方坯连铸机、精品特钢大棒材生产线、精品特钢小棒材生产线。
尤其是精品特钢大、小棒材生产线采用了当今世界顶尖工艺技术及装备,达到国际钢铁工业的先进水平。
公司目前已拥有五十余项特殊钢生产的专有技术,其中主要有钢包、连铸耐材材质控制技术,分钢种脱氧工艺与技术,分钢种渣系控制技术,残余元素与有害元素的控制技术,非金属夹杂物形态控制技术,硫化物夹杂弥散细化技术,含硫钢纯净化技术,含S,Al,B钢连铸技术,炉前化学成分精确控制技术,炉前淬透性(DI值)动态控制技术,模铸、连铸碳偏析及凝固组织控制技术,在线正火轧制技术,在线超快冷技术,在线控轧控冷一热机轧制(TMCP)技术,大规格热轧材高精度轧制技术,小规格热轧材高精度轧制技术,热轧材非标规格轧制技术,银亮材剥、碾光表面光洁度控制技术,低中碳钢低硬度球化退火技术,钢材零缺陷无损探伤检测技术,电炉、转炉全铁冶炼技术,电炉、转炉底吹搅拌,高品质特殊钢精品生产技术集成,富氮合金、高氮中间合金及氮化硅锰冶炼螺纹钢技术,小粒度石灰石在电炉、转炉直接炼钢技术,高品质系列钢锭缺陷控制技术,马氏体不锈钢大方坯连铸技术,电弧炉炼钢复合吹炼技术等。
P45.1.21.2N ewtowne有一副珍贵的油画,并希望被拍卖。
有三个竞争者想得到该幅油画。
第一个竞拍者将于星期一出价,第二个竞拍者将于星期二出价,而第三个竞拍者将于星期三出价。
每个竞拍者必须在当天作出接受或拒绝的决定。
如果三个竞拍者都被拒绝,那个该油画将被标价90万美元出售。
Newtowne 拍卖行的主任对拍卖计算的概率结果列在表1.5中。
例如拍卖人的估计第二个拍卖人出价200万美元的概率p=0.9.(a)对接受拍卖者的决策问题构造决策树。
1、买家1:如果出价300万,就接受,如果出价200万,就拒绝;2、买家2:如果出价400万,就接受,如果出价200万,也接受。
接受买家1200 200200接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价200万买家2出价200万0.7100 21买家3出价100万100100 0220020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100260拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家3909090接受买家1300 300300接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价300万买家2出价200万0.7100 11买家3出价100万100100 0300020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家39090902.9在美国有55万人感染HIV病毒。
所有这些人中,27.5万人是吸毒者,其余的人是非吸毒者。
美国总人口为2.5亿。
在美国有10000万人吸毒。
HIV感染的标准血液检测并不总是准确的。
某人感染HIV,检测HIV为肯定的概率是0.99.某人没有感染HIV,检测HIV为否定的概率也是0.99。
回答下列问题,清晰的说明你需要作出的任何假设。
(A)假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的。
这个人感染HIV的概率是多少?你的答案令人吃惊吗?(B)假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的。
这个人感染HIV的概率是多少?第一问:答:设:P(x)为随机抽取一个人为HIV感染者的概率;P(y)为从美国人中随机抽取一个人检测HIV为肯定的概率。
那么:假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV的概率:P(X|Y)= P(Y|X)P(X)/P(Y)P(Y|X)=0.99P(X)=550000/250000000*100%=0.0022P(Y)= P(X)*0.99+(1-P(x))*0.01=0.012156因此:假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV的概率P(X|Y)为17.92%。
第二问:答:设P(X)为随机抽取一个吸毒者为HIV感染者的概率;P(Y)为从吸毒者中随机抽取一个人检测HIV为肯定的概率。
那么假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试,结果是肯定的,这个人感染HIV的概率表示为:P(X|Y)= P(Y|X)P(X)/P(Y)P(Y|X)=0.99P(X)=275000/10000000*100%=0.0275那么假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试,结果是肯定的,这个人感染HIV的概率P(X|Y)为74.59%。
2.16在一个小型造船厂每月制造的木质航海船的树木是一个随机变量,它服从下表中所给出的概率分布。
4800美元。
(A)计算每月制造船的费用的均值和标准离差。
(B)制造航海船的月费用的均值和标准离差是多少。
(C)如果每月的固定费用从3万每月增加到5.3万美元,在问题(B)中,答案会怎样变化?请仅利用(B)中计算的结果,重新计算答案。
(D)如果每支船的建造费用从4800美元增加到7000美元,但每月的固定费用仍是3万美元,在问题(B)中,你的答案会如何变化?请仅利用(A)和(B)中计算的结果,重新计算你的答案。
答案:均值=2×0.25+3×0.20+4×0.30+5×0.25+6×0.05+7×0.05=3(1)此教授退休金购买的基金为Z=30%X + 70%Y。
由于X~N(0.07,0.02),Y~N(0.13,0.08)E(X)=0.07,E(Y)=0.13。
因此E(Z)= 30%E(X) + 70%E(Y)=0.021 + 0.091=0.112 (2)教授退休金年收益率标准离差σzσz 2=(0.3σx)2+(0.7σy)2+2×0.3×0.7×σx×σy×CORR(X,Y)将相关数值代入σz2=0.000036+0.003136-0.0002688σz2=0.0029032σz=0.054(3)教授退休金年收益率的分布服从正态分布Z~N (0.112 ,0.054)(4)教授年收益在10%和15%之间的概率P设K为服从一个均值μz=0.112和标准差σz =0.054的正态分布那么:P(0.1≤K≤0.15)=P(Z≤(0.15-μz )/σz)- P(Z≤(0.1-μz)/σz)将相关数值代入公式:P(0.1≤K≤0.15)=P(Z≤(0.15-0.112)/0.054)- P(Z≤(0.1-0.112)/0.054)= P(Z≤0.704)- P(Z≤-0.22)检查表A.1 在表中得到数字:P(0.1≤K≤0.15)=0.758-0.4129=0.3451因此,教授年收益在10%和15%之间的概率为34.51%。
P193 4.4一个制造立体声音响系统的公司宣称,其个人CD 播放机在利用碱性电池的情况下能够连续播放近8小时。
为了给出这个干劲冲天,共测试了35个利用新的碱性电池的CD 播放机,并记录播放机电池的使用时间,平均时间是8.3小时,寿标准利离差是1.2小时。
(A ) 构造一个新的利用新的碱性电池的CD 播放机电池使用的平均时间的95%的致信区间。
(B ) 为了估计利用新的碱性电池的CD 播放机电池使用的平均时间位于正或负10分钟范围内,以及99%的置信水平,确定所要求的样本大小。
答案:样本数大于30的为大样本。
P195 4.17在一家百货商店的两个分店,民意调查者随机地在第一个分店抽取了100个顾客,在第二个分店抽取了80个顾客,所有的调查都是在同一天进行的。
在第一个分店,平均每个顾客的消费金额是41.25美元,样本标准离差是24.25美元。
在第二个分店,平均每个顾客的消费金额是45.74美元,样本标准利差是34.76美元。
(A ) 构造两个分店中每个分店每个顾客消费金额均值的一个95%的置信区间。
(B ) 构造两个分店中每个顾客消费金额均值差异的一个95%的置信区间。
(1)答第一个分店每个顾客消费金额均值的一个95%的置信区间应为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡+---n C X n C X x x x x σσ,-X 为第一个分店随机抽取顾客消费额均值,-X =41.5,样本大小为n, n x =100;同时,当βx =95% 时C x =1.96,则 σx 表示样本的标准离差σx =24.25。
将以上数值代入,则:第一个分店每个顾客消费金额均值的一个95%的置信区间应为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡X +X -10025.2496.125.41,10025.2496.125.41[]003.46,497.36同理,第二个分店每个顾客消费金额均值的一个95%的置信区间将表示为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡+---n C Y n C Y y y y y σσ,⎥⎦⎤⎢⎣⎡X +X -8076.3496.175.45,8076.3496.175.45[]367.53,133.38(2)答两个分店顾客消费金额均值之差的一个95%的置信区间应表示为:⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡++-+------y yx x y y x x n n C Y X n n C Y X 2222,σσσσ 100=x n 80=y n将相关数值代入:⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡++-+--8076.3410025.2496.175.4525.41,8076.3410025.2496.175.4525.412222[]3101.0,311.9-解:(a)对于表6.31提出的自变量,设:Y:欠税($)X1:税前总收入($)X2:细目单A扣除部分($)X3:细目单C收入部分($)X4:细目单C部分扣除百分比(%)X5:家庭办公室指标则预测纳税人欠税的回归模型为:Y= aX1 + bX2 + cX3 + dX4 + eX5 + ε根据计算机的回归计算结果,代入系数得:Y= 0.292X1 - 0.012X2 + 0.188X3 + 104.625X4 - 3784.564X5 + 3572.406 回归统计Multiple R0.937041964R Square0.878047641Adjusted R Square0.844171986标准误差3572.406308观测值24方差分析df SS MS F Significance F回归分析5 1.65E+09 3.31E+0825.91972 1.23631E-07残差18 2.3E+0812762087总计23 1.88E+09Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0% Intercept-8414.7227796239.235-1.348680.194165-21522.869874693.424-21522.94693.424税前总收入($)0.2929550870.02917710.040778.39E-090.2316574330.3542530.2316570.354253细目单A扣除部分($)-0.0120617160.161062-0.074890.941129-0.3504394710.326316-0.350440.326316细目单C收入部分($)0.1877365280.167179 1.1229680.276207-0.1634932270.538966-0.163490.538966细目单C部分扣除百分比(%)104.624828443.09016 2.4280440.0258914.09575311195.153914.09575195.1539家庭办公室指标-3784.5647911827.084-2.071370.052973-7623.12520153.99562-7623.1353.99562-500050001000050000100000显然,从回归统计结果上看,这些自变量的组合对欠税预测值Y的影响并不显著。