1、第1章 總論本講主要內容：一、數據分析的意義二、數據、模型與決策關系三、定量分析的要求第1章 總論一、數據分析的意義1、定量方法類課程在工商管理中的位置第1章 總論一、數據分析的意義2、定類分析類課程的適用性 背景分析1：企業消費運營方式 背景分析2：定價與銷售效果 背景分析3：社會救助與公司解雇 背景分析4：銷售要素診斷第1章 總論二、數據、模型與決策關系第1章 總論二、數據、模型與決策關系第1章 總論三、定量分析的要求 定性分析為先導 管理決策為根本目的 科學方法論為指點 數學模型為主要工具 軟件運用為輔助性手段第2章 數據資料的來源、分類與變換本講的主要內容：一、數據資料的來源二、數據資

2、料的分類三、數據質量檢查的兩種方法四、數據資料的變換第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源1、科學研討過程及方法第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源2、數據是開展定量分析的根底 假設選擇實證研討，數據資料的采集能夠是一項根底性質的任務。3、數據資料搜集提綱 研討目的，研討對象，研討變量，數據資料搜集的渠道，區分清楚資料的最終用途。第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源4、數據資料搜集途徑第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源4、數據資料搜集途徑第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源5、不同抽樣方式下的樣本單位確定抽樣調查組

3、織方式樣本單位的確定簡單抽樣每個單位都有等同的可能性被抽到分層抽樣先分層或分類，然后從各層中分別抽取一定數量的個體單位整群抽樣將總體分成若干群，以群為單位抽樣，對抽中的群實行全面調查。系統抽樣 先將總體單位按某種標識進行排列，在規定的范圍內隨機抽取第一個樣本單位，此后按一套規則確定其他樣本單位。階段抽樣 分幾個階段進行，第一階段抽取一級樣本單位，對抽中的一級樣本單位從中抽取二級樣本單位等。雙相抽樣 先從總體中隨機抽取一個較大的樣本，獲得第一重樣本，再從第一重樣本中隨機抽取一個較小的樣本第2章 數據資料的來源、分類與變換一、數據資料的來源6、樣本抽取的電子表格實現 利用EXCEL“數據分析中的“

4、抽樣可以獲得相應抽樣方式的樣本。 抽樣方式電子表格實現過程簡單抽樣 將總體單位列名編輯在EXCEL工作表中；打開 “數據”中的 “數據分析”；從彈出的對話框中選定“抽樣”；在新對話框中將總體單位列名范圍輸入到“輸入區域”，選定“隨機”選項，在“樣本數”框中輸入需要的樣本單位數目。分層抽樣 將總體單位列名編輯在EXCEL工作表中；建立篩選格式后進行“篩選”；從篩選出的資料中，按簡單抽樣規則抽樣。系統抽樣 將總體單位列名編輯在EXCEL工作表中；打開菜單欄 “數據”中的“數據分析”；從彈出的對話框中選定“抽樣”；在新對話框中，將總體單位列名區域輸入到“輸入區域”，選定“周期”選項，然后在“間隔”框

5、中輸入事先規定的抽樣間隔。第2章 數據資料的來源、分類與變換二、數據資料的分類1、丈量尺度分類第2章 數據資料的來源、分類與變換二、數據資料的分類2、時空要素分類時空要素特點作用截面數據同一時刻上搜集的有關總體各個單位的資料分析總體內部的構成，了解現象空間范圍內差異。時間序列按時間先后順序排列在一起的觀察資料考察同一現象不同時間發展變化過程及其動態變化趨勢面板數據截面資料和時間序列資料交織在一起的資料同時實現橫向比較和縱向分析第2章 數據資料的來源、分類與變換三、數據質量檢查的兩種方法1、數據資料質量 準確性，時效性，代表性，系統性，可比性2、數據資料質量的相對性3、數據質量的影響要素第2章

6、數據資料的來源、分類與變換三、數據質量檢查的兩種方法4、數據質量檢查數據質量檢查含義特征后驗技術調查已完成，進入數據編輯和整理階段所用的評估數據質量的方法。不再親臨調查現場，通過邏輯關系分析、對計算等方法，評估調查數據的質量。抽樣技術一次調查之后，緊接著再從這些被調查單位中抽取一定數量的樣本單位，經過重新登記，最后將兩者的結果進行對比，以檢查先前調查數據的質量，并進行適當的調整。檢查的結論由樣本得出；適用各種場合調查數據檢查；不受調查項目間關系的假設限制；可以修正原調查資料等。第2章 數據資料的來源、分類與變換四、數據資料的變換1、數據變換的目的 便于運用簡單的方法開展分析，迅速獲得更加明晰的

7、直觀認識，保證數據分析所需求的假定條件得到滿足，弱化乃至消除數據資料不準確對計量分析結論的影響，利于選擇和建立適宜的分析模型。2、數據變換的方法 線性和線性化變換，差分變換，方差穩定化變換，規范化變換等。 第3章 統計資料描畫分析本講的主要內容：一、普通引見二、數據描畫的圖表工具三、數據分析的特征數字四、電子表格數據處置第3章 統計資料描畫分析一、普通引見 圍繞某個問題開展研討，可以采用定性和定量分析兩種邏輯。第3章 統計資料描畫分析一、普通引見 實證分析的根底是占有數據資料，采集到必要的數據后，通常需求對數據資料實施描畫性分析。第3章 統計資料描畫分析二、數據描畫的圖表工具1、統計表的種類2

8、、頻數分布 頻數分布是統計資料整理和描畫分析過程中經常運用的一種方法，頻數分布能對察看資料實施大幅度的緊縮和提煉，可以使資料以更加明晰、簡約的方式展現出來，從而便于直觀地了解景象的內部構造。 頻數分布是在統計分組的根底上構成的樣本單位在各個組間的分配。第3章 統計資料描畫分析二、數據描畫的圖表工具3、EXCEL頻數分布的制造 利用EXCEL中的函數FREQUENCY，可以編制頻數分布，詳細過程是：首先確定分組組數和組限，一次性選定與組數大小一樣的空白行，然后編寫函數“=FREQUENCY(數據區域，每個組的上限值)，最后按CTRL+SHIFT+ENTER。第3章 統計資料描畫分析二、數據描畫的

9、圖表工具4、頻數分布中的幾個概念1頻數。每個組察看值出現的次數，統稱為頻數，用以反映各組察看值發生的頻繁程度。2頻率。各個組中的頻數與一切組頻數之和的比率。3累積頻數。幾個相關組發生頻數的合計，可以反映組合并后的察看值總共出現的次數。4累積頻率。幾個相關組發生頻率的累加和，可以用于描畫和解釋組合并后察看值出現的相對頻繁程度。第3章 統計資料描畫分析二、數據描畫的圖表工具5、數據描畫的圖形顯示1直方圖、折線圖與曲線圖：功能與繪制；2累積分布圖：功能與繪制；3餅形圖與圓環圖；4帕雷特圖：運用與繪制；5雷達圖：功能、閱讀與繪制；6散點圖：功能、運用與繪制；7莖葉圖：含義、作用于制造。第3章 統計資料

10、描畫分析三、數據分析的特征數字一綜述第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字1、定量數據集中趨勢的特征數字 定量數據集中趨勢的特征數字，常用的有算術平均數、中位數、眾數、截尾均值等。1算術平均數：含義，計算方法，運用。2中位數與四分位數：含義，計算，運用。3眾數：含義，計算方法，運用。4截尾均值：含義，計算方法，運用。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字2、定量數據集中趨勢特征數字的綜合運用1算術平均數、中位數、眾數的結合運用 將算術平均數、中位數和眾數結合起來，可以大致判別景象存在的對稱性。假設景象存在的形狀是對稱的，算術平均數、中位數

11、與眾數完全一樣 。算術平均數、中位數或眾數不一樣，闡明景象存在的形狀不對稱，算術平均數大于中位數或眾數 ，闡明景象呈右偏態，頻數分布的尾巴拖向右邊。算術平均數小于中位數或眾數 ，闡明景象呈左偏態，頻數分布曲線的尾巴拖向左邊。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字2、定量數據集中趨勢特征數字的綜合運用2中位數與四分位數的結合運用 從方法性質上，中位數與四分位數沒有本質的不同，都是根據樣本數據排序的位置確定的，所以常稱為位置集中趨勢測度。但將它們結合起來運用，也能發揚更大的作用。比如經常見到的“箱線圖。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字2

12、、定量數據集中趨勢特征數字的綜合運用3馬爾可夫不等式 為一組非負察看值， 為算術平均數， k為大于1常系數，那么有闡明某個數值不小于算術平均數k倍的概率不會超越1/k 。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字3、定量數據離散趨勢特征數字 察看值之間的差別程度或頻數分布的分散程度，稱為離散趨勢。常用的離散趨勢的特征數字有：極差，四分位數差，方差與規范差。1極差：含義，計算，運用。2四分位數差：含義，計算，運用。3方差與規范差：含義，計算，運用。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字4、定量數據離散趨勢特征數字的綜合運用1數據資料規范化。2變

13、異系數 變異系數是把算術平均數與規范差聯絡起來的一個測度。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定量數據的特征數字4、定量數據離散趨勢特征數字的綜合運用3切比雪夫閱歷規那么 切比雪夫定理：任何一個數據集中，至少有 個數據出如今均值Z個規范差的范圍，其中Z是一個大于1的數。第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定性數據的特征數字1、定性數據集中趨勢的特征數字 屬性資料集中趨勢的測度主要是：眾數，中位數，四分位數等。2、定性數據離散趨勢的特征數字1離散比率第3章 統計資料描畫分析三、數據分析的特征數字二定性數據的特征數字2、定性數據離散趨勢的特征數字2GINI-SIMPSON指

14、數3熵第3章 統計資料描畫分析四、電子表格數據處置 利用EXCEL加載宏中的“數據分析，可以一次性處置數量數據相關的特征數字計算。詳細過程是：在EXCEL任務表中錄入需求處置的數據；點擊菜單欄中的“數據，從右上方找到“數據分析；在彈出的對話框中，選擇“描畫統計，然后按“確定；在新彈出的對話框中，將待處置數據所在的范圍輸入到“輸入區域框中，指定輸出區域，選定“匯總統計 。第4章 參數樣本推斷 本講的主要內容：一、統計量與抽樣分布 二、參數估計運用 三、假設檢驗運用四、EXCEL中的“數據分析第4章 參數樣本推斷 一、統計量與抽樣分布 1、參數與統計量 特征數字有總體特征數字和樣本特征數字之分。總

15、體特征數字是根據研討對象全體調查資料計算的，反映了研討對象總體的根本信息，常被叫做參數。樣本特征數字是根據研討對象中抽取出來的部分代表性單位即樣本察看數據計算的，反映了樣本資料的根本信息，也叫統計量。第4章 參數樣本推斷 一、統計量與抽樣分布 2、統計量的抽樣分布 統計量是樣本的函數，隨著抽取的樣本的變化，得到的統計量值彼此之間存在差別。為了搞清統計量的性質，需求借助頻數分布的概念，以提示統計量取值的變化情況。 抽樣分布就是，從總體中抽出一樣容量的全部樣本，并計算出統計量的值，然后按統計量的值編制出來的頻數分布。第4章 參數樣本推斷 一、統計量與抽樣分布3、常用的統計量抽樣分布1單樣本均值抽樣

16、分布2兩樣本均值差的抽樣分布第4章 參數樣本推斷 一、統計量與抽樣分布3、常用的統計量抽樣分布3樣本比例數的抽樣分布4樣本方差的抽樣分布第4章 參數樣本推斷 二、參數估計運用 1、點估計 點估計也叫定值估計，它針對總體參數的性質構造估計用統計量，然后由樣本資料計算出統計量的值，并直接作為相應總體參數值的替代。用一句話來說，就是用單個統計量的值作為總體參數值的近似或估計。第4章 參數樣本推斷 二、參數估計運用 1、點估計 從適用的角度，在此把點估計做一歸納。總體參數點估計量表達方式單總體均值 單樣本均值 兩總體均值差 兩樣本均值差 -單總體比例 單樣本比例 -兩總體比例差 兩樣本比例差 -總體中

17、位數 樣本中位數 -總體眾數 樣本眾數 -總體方差 樣本方差 總體標準差 樣本標準差 第4章 參數樣本推斷 二、參數估計運用 2、區間估計1單總體均值區間估計2兩總體均值差區間估計第4章 參數樣本推斷 二、參數估計運用 2、區間估計3總體比例數區間估計第4章 參數樣本推斷 二、參數估計運用 2、區間估計4總體方差區間估計第4章 參數樣本推斷 三、假設檢驗運用1、總體均值檢驗1單樣本總體均值檢驗2兩總體均值差檢驗第4章 參數樣本推斷 三、假設檢驗運用2、總體比例數檢驗3、總體方差檢驗第4章 參數樣本推斷 四、EXCEL中的“數據分析1、EXCEL的參數估計 利用EXCEL中的“數據分析可以做參數

18、的點估計與區間。以均值為例，運轉“數據分析得到輸出結果后，直接以特征數字作為點估計，將均值和置信度做減和加處置，便能得到區間估計。 其他的估計，可以在電子表格中直接編寫計算公式。第4章 參數樣本推斷 四、EXCEL中的“數據分析2、EXCEL的參數假設檢驗 EXCEL中的“數據分析帶有兩樣本等方差、異方差等檢驗功能，運用過程是：第一步，在EXCEL任務表中編錄數據；第二步，從菜單欄“數據的右上方找到“數據分析并翻開；第三步，在彈出的對話框中，翻開“t-檢驗：雙樣本等方差假設，根據提示進展相關設定即可。第5章 方差分析及其運用本講的主要內容：一、方差分析的根本問題二、單要素方差分析三、兩要素方差

19、分析四、電子表格求解第5章 方差分析及其運用一、方差分析的根本問題1、含義 方差分析是在假設干個可以相互比較的資料組中，把產生變異的緣由加以明確區分的方法和技術。2、假定條件 實驗相互獨立，實驗誤差服從正態分布，等方差。3、根本思想 某一要素程度下的實驗結果，由于實驗條件一樣，數據間的差別可看成是隨機性誤差引起的，不同要素程度下的實驗數據因實驗條件改動，其間的差別可看成主要是實驗條件改動呵斥的。隨機誤差服從正態分布，因此每一要素程度下的實驗數據又可當作是來自這一要素程度的總體的一個樣本，實際上應該有一個均值 。如此一來，要素影響能否顯著就轉化為檢驗 能否相等的問題。第5章 方差分析及其運用二、

20、單要素方差分析1、單要素等反復方差分析1提法 實驗中只思索一個要素A，分r 個程度作察看，每個程度下的實驗結果均服從正態分布且方差相等。為檢驗 能否相等，對每個程度都做n 次實驗等反復的含義，且保證各次實驗相互獨立。第5章 方差分析及其運用二、單要素方差分析1、單要素等反復方差分析2檢驗統計量其中第5章 方差分析及其運用二、單要素方差分析2、單要素不等反復方差分析1提法 實驗中只思索一個要素A，分r 個程度作察看，每個程度下的實驗結果均服從正態分布且方差相等。為檢驗 能否相等，對每個程度所做的實驗次數不一定相等，但各次實驗相互獨立。第5章 方差分析及其運用二、單要素方差分析2、單要素不等反復方

21、差分析2檢驗統計量其中第5章 方差分析及其運用三、兩要素方差分析1、無反復兩要素方差分析1提法 實驗中思索兩個要素，用A、B表示，A要素取r個程度 ，B要素取s個程度 ，對A 、B的每一程度搭配只作1次實驗無反復，實驗結果服從正態分布。檢驗的問題：要素A和要素B對實驗結果能否有顯著影響。第5章 方差分析及其運用三、兩要素方差分析1、無反復兩要素方差分析2檢驗統計量其中第5章 方差分析及其運用三、兩要素方差分析2、等反復兩要素方差分析1提法 實驗思索兩個要素A和B，A要素取r個程度 ，B要素取s個程度 ，對A與B的每一程度搭配分別作l次實驗等反復，實驗結果服從正態分布，且各次實驗相互獨立。檢驗的

22、問題是，要素A、要素B及其搭配對實驗結果能否存在顯著的影響。第5章 方差分析及其運用三、兩要素方差分析2、等反復兩要素方差分析2檢驗統計量其中第5章 方差分析及其運用四、電子表格求解1、單要素方差分析 方差分析的計算任務量大，利用EXCEL中的“數據分析功能，很容易能實現數據的處置。單要素方差分析實現過程：第一步，將實驗數據輸入到EXCEL任務表中；第二步，點擊菜單欄“數據，在右上方的“數據分析找到并翻開“方差分析：單要素方差分析；第三步，在彈出的對話框中，根據需求和要求進展設置： 1將待處置的數據一次性輸入到“輸入區域； 2選定分組方式，是列還是行； 3選定“標志位于第一行，標志是數據所在列

23、的稱號； 4在 中輸入既定的顯著性程度； 5在輸出選項中，指定結果放置。第5章 方差分析及其運用四、電子表格求解2、兩要素方差分析 EXCEL“數據分析的兩要素等反復方差分析實現過程：第一步，將實驗數據輸入到EXCEL任務表中，編輯數據時，把反復實驗的結果放在行，每一行錄入一個實驗數據；第二步，點擊菜單欄“數據，在右上方的“數據分析找到并翻開“方差分析：可反復兩要素分析；第三步，在彈出的對話框中，根據需求和要求進展設置： 1將待處置的數據一次性輸入到“輸入區域； 2在“每一行的樣本數中，輸入反復實驗的次數； 3在 中輸入既定的顯著性程度； 4在輸出選項中，指定結果放置。第6章回歸模型及其運用本

24、講的主要內容：一、簡單線性回歸分析二、多元線性回歸分析三、簡單非線性回歸模型四、多元非線性回歸模型五、線性回歸分析的推行第6章回歸模型及其運用一、簡單線性回歸分析1、實際模型 為一組成對的樣本察看，稱描寫變量x與y關系的以下方程式為簡單線性回歸模型式中，y為因變量或被解釋變量，x為自變量或解釋變量， 、 為參數， 表示截距， 為回歸系數， 為隨機項。 第6章回歸模型及其運用一、簡單線性回歸分析2、求解3、抽樣分布第6章回歸模型及其運用一、簡單線性回歸分析3、區間估計與假設檢驗第6章回歸模型及其運用一、簡單線性回歸分析4、模型的代表性分析1殘差圖分析2擬合優度系數3估計規范誤差第6章回歸模型及其

25、運用一、簡單線性回歸分析5、EXCEL求解 EXCEL中，簡單線性回歸分析的求解過程：第一步，在任務表中錄入數據；第二步，翻開“數據中的“數據分析；第三步，翻開“數據分析中的“回歸，然后根據提示進展相應的設置： 1將因變量數據輸入到“Y值輸入區域，將自變量的數據輸入到“X值輸入區域； 2選定“標志，假設沒有X、Y察看的命名行輸入進去，可以不選； 3選定“置信度，根據需求輸入置信程度值； 4指定計算結果放置的位置； 5根據需求進展殘差分析。第6章回歸模型及其運用二、多元線性回歸分析1、實際模型與假定假定條件： 隨機項服從正態分布，自變量與隨機項不相關，等方差，自變量之間不存在共線性。第6章回歸模

26、型及其運用二、多元線性回歸分析2、模型的代表性分析 多元回歸分析中，擬合優度系數是自變量的遞增函數，隨著自變量數目的添加，擬合優度系數的值只會變大不能夠變小。為此，要想保證擬合優度系數的正確闡明功能，需求對離差平方和分解根底上定義的擬合優度系數進展必要的修正處置。修正的擬合優度系數公式第6章回歸模型及其運用二、多元線性回歸分析3、EXCEL的求解 利用EXCEL求解多元線性回歸模型：第一步，在EXCEL任務表中輸入數據，輸入數據時要把一切自變量的察看資料不留空白行和空白列編輯在一同；第二步，翻開菜單欄“數據中的“數據分析，選定“回歸；第三步，將因變量的數據輸入到“Y值輸入區域，將一切自變量的數

27、據一次性輸入到“X值輸入區域，選定“標志，根據需求更改“置信度的值；指定計算結果放置的位置，選定需求的殘差分析； 最后，按確定鍵即可。第6章回歸模型及其運用三、簡單非線性回歸模型1、常見的簡單非線性回歸模型1簡單冪函數方程2簡單倒數模型第6章回歸模型及其運用三、簡單非線性回歸模型1、常見的簡單非線性回歸模型3簡單倒數指數模型第6章回歸模型及其運用三、簡單非線性回歸模型2、簡單非線性回歸模型求解 對普通的簡單非線性回歸方程，求解的常規做法是：實施線性化處置，把非線性方式的方程轉化成線性方式，然后按照簡單線性方法求解，根據必要再進展參數估計量的逆變化。第6章回歸模型及其運用四、多元非線性回歸模型1

28、、多重彈性方程2、多項式方程第6章回歸模型及其運用五、線性回歸分析的推行1、自變量集中的虛擬變量 虛擬變量又稱啞變量、示性變量，取值要么0要么1。在回歸模型的自變量集合中引入虛擬，并不影響回歸分析的普通程序，但可以實現其他分析功能，比如改動截距項、改動斜率等。第6章回歸模型及其運用五、線性回歸分析的推行2、進展分段回歸分析3、面板數據處置舉例闡明第7章時序分析與動態預測本講的主要內容：一、引言二、時間序列的作用與編制三、時間序列的對比分析四、時間序列的分解與假定五、長期趨勢測定與預測六、季節性變動測定與預測七、循環變動分析第7章時序分析與動態預測一、引言第7章時序分析與動態預測一、引言第7章時

29、序分析與動態預測二、時間序列的作用與編制1、含義 按時間順序陳列的景象開展變化的各期察看序列，就叫時間序列，比如：股票每個買賣日開盤價，商品日成交量，公司歷年利潤等。2、種類 反映景象在一段時間周、月、季、年內開展變化的結果稱之為時期時間序列。只闡明景象在某一時辰所到達的規模、程度和數量形狀的常稱為時點時間序列。第7章時序分析與動態預測二、時間序列的作用與編制3、時間序列的功能 時間序列在經濟分析、消費管理、科學研討、系統控制中，有著許許多多的運用。時間序列分析的目的主要是即描畫、解釋和預測。4、時間序列的編制 時間的長短應一致，變量的內含應一致，留意空間范圍的變化，變量察看的計量單位要一致同

30、來，統計方法要一樣。 第7章時序分析與動態預測三、時間序列的對比分析1、開展程度與平均開展程度 時間序列中的每一項察看值，稱為時間序列的程度，反映客觀景象開展變化在各個不同時間上所到達的形狀、規模或程度。 時期序列平均開展程度時點序列平均開展程度第7章時序分析與動態預測三、時間序列的對比分析2、增長量與平均增長量 增長量是時間序列中不同時期的開展程度之差，用于反映景象在察看期內添加或減少變化的絕對數量。 增長量的根本計算方法 增長量=報告期程度-基期程度 隨著比較對象基期程度的選擇不同，增長量有逐期增長量和累積增長量之分。計算逐期增長量時，基期程度都選擇報告期的前一期程度，而計算累積增長量，基

31、期程度都選擇最初程度或某一固定時期的程度。第7章時序分析與動態預測三、時間序列的對比分析2、增長量與平均增長量 平均增長量是察看期內各時期增長量的平均數，主要用以反映景象在察看期內平均增減變化的情況。平均增長量計算公式為第7章時序分析與動態預測三、時間序列的對比分析3、開展速度與平均開展速度 將兩個時期的開展程度相除，即得到開展速度，闡明報告期程度已開展到基期程度的百分之多少或者多少倍。計算公式 基期程度的選擇不同，開展速度有環比開展速度和定基開展速度之分。 時間序列中，各個時期開展速度的普通程度叫平均開展速度。第7章時序分析與動態預測三、時間序列的對比分析4、增長速度與平均增長速度 增長速度

32、是增長量與基期程度相比的結果，可用于反映景象開展變化的相對程度。 平均增長速度是增長速度的平均數，普通用平均開展速度減1來求得。 平均增長速度=平均開展速度-1 第7章時序分析與動態預測四、時間序列的分解與假定1、時間序列分解 根據時間序列分析的傳統實際，可以把影響時間序列變異的要素劃分為：長期趨勢、季節變動、循環變動和不規那么變動。2、時序分析假定 加法假定 乘法假定 第7章時序分析與動態預測五、長期趨勢測定與預測1、含義 客觀景象由于遭到某些決議性要素的作用，在一段較長時間內，繼續向上或向下運動的態勢。2、作用 長期趨勢是景象運動、開展和變化的根本態勢，這種態勢不僅存在于過去，而且還能夠繼

33、續延伸到未來，經過對時間序列長期趨勢分析，可以協助人們對景象的前景和未來情況進展預測；測定長期趨勢，把它從時間序列中分別出來，有助于更好地研討季節變動、循環變動和不規那么變動。第7章時序分析與動態預測五、長期趨勢測定與預測3、長期趨勢測定1挪動平均法2趨勢方程擬合 根據時間序列動態曲線的變化外形，可以用相應的函數方程進展模擬，由樣本數據估計出函數方程后，經過該方程求出時間序列各察看值的趨勢值。常用的趨勢方程包括：直線方程、指數方程等。第7章時序分析與動態預測五、長期趨勢測定與預測4、長期趨勢預測 時間序列的趨勢預測是根據客觀存在的長期趨勢，經過擬合趨勢方程或模型，以進展時間序列的外推。1挪動平

34、均預測 以時間序列中k個時期察看值的平均數，直接作為下個時期景象的估計值。第7章時序分析與動態預測五、長期趨勢測定與預測4、長期趨勢預測2指數平滑預測 運用當期的實踐值和當期的預測值，經過加權平均以求得時間序列的長期趨勢值。3趨勢方程預測 先建立趨勢方程模型，并運用數學手段將模型估計出來，然后進展趨勢值的預測估計。第7章時序分析與動態預測六、季節性變動測定與預測1、含義 季節變動是客觀景象因受自然條件、人的經濟活動行為、社會風俗習慣等緣由的影響，在一個日歷年度內呈現出的周期性動搖，比如游泳池業務秋冬季人流量小春夏季人流量大，農作物的收獲季節會帶來運輸和倉儲壓力的大幅度添加，穿著、燃料及某些食品

35、的消費總會隨一年四季的變化而動搖，節假日商品買賣量比平日大等。第7章時序分析與動態預測六、季節性變動測定與預測2、季節性變動測定1按季月平均法第一步，求不同年份同季月察看值平均數。第二步，計算一切年份一切季度察看值的總平均數。第三步，用 除以 得到季節指數第7章時序分析與動態預測六、季節性變動測定與預測2、季節性變動測定2長期趨勢剔除法 由加法假定出發，長期趨勢剔除法的思想是：對時間序列求4個季度的挪動平均，先消除季節變動S和不規那么變動I，得到僅含長期趨勢T和循環變動C的新時間序列，然后從Y=T+S+C+I中減去T+C，即Y-T-C=S+I，最后經過求不同年份同月季的平均數得出季節變差。由乘

36、法假定出發，長期趨勢剔除法的過程是：同樣先求挪動平均，消除S和I的影響，得到僅含T和C的新時間序列，然后從Y=TSCI中除以TC，即 ，在此根底上，對僅含SI的序列進展平均，以得到各季的季節指數。第7章時序分析與動態預測六、季節性變動測定與預測3、季節性預測 季節變動預測是既思索長期趨勢同時也思索季節變動的影響，經過綜合這兩方面的要素對景象未來程度進展外推。 季節變動預測的過程：首先對原始數據進展趨勢擬合；經過估計出來的閱歷方程反過來估計時間序列中各項察看值的估計值；根據傳統時間序列分解的假定，分別在加法假定和乘法假定條件下，進展相應的季節變差分析和季節指數分析；在獲得趨勢預測值的根底上；再用

37、季節變動效果對趨勢預測值進展調整。第7章時序分析與動態預測七、循環變動分析1、含義 循環變動又叫周期性動搖，指景象在一年以上時間內出現的漲落相間的動搖。2、循環變動分析 從原時間序列中逐個消除長期趨勢、季節變動，經過平均方法消除不規那么變動，最后剩下的部分就作為循環變動的影響。第8章 風險決策分析本講的主要內容：一、根本概念二、不確定型決策三、風險型決策第8章 風險決策分析一、根本概念1、決策的種類 根據決策的環境條件，決策問題包括確定型決策、不確定型決策以及風險型決策等。 決策存在的條件和形狀完全可以掌握，并且一旦做出選擇所產生的結果也可以準確地預料得到，這樣的決策就是確定型決策。 所謂不確

38、定型決策是指，決策人面臨多種決策方案，對每個決策方案對應的幾個不同決策形狀其出現概率的大小沒有掌握，僅憑個人的客觀傾向和偏好進展方案選擇。 風險型決策也是一種不確定型決策，這種決策雖然決策的環境和條件仍不完全確知，但它們發生能夠性的大小可以得到。第8章 風險決策分析一、根本概念2、決策根本要素 決策人，決策目的，備選方案集，自然形狀集，方案實施報償，自然形狀概率。3、決策分析過程 提出問題，理清目的；制定詳細的備選方案；搜集必要的數字資料；按照決策規那么，挑選最優方案；決策方案評價和調整。第8章 風險決策分析二、不確定型決策1、小中求大準那么 小中求大準那么又叫悲觀準那么，根本思想是：先從每一

39、個方案能夠出現的報償中找出最差的，然后再從最差結果中找出最好的值。第8章 風險決策分析二、不確定型決策2、大中求大準那么 與小中求大準那么相反，大中求大準那么是一種持樂觀態度的決策，詳細做法是：從各方案的假設干個結果中選出最大報償，然后再從這些最好結果中選取更好結果所對應的方案為最優方案。第8章 風險決策分析二、不確定型決策3、最小時機損失準那么 最小時機損失準那么又稱最大懊悔中求最小準那么，根本原理是：決策人在決策后經常會產生懊悔，因此為防止或減少今后的懊悔，就以最小懊悔值所對應的方案為最優方案。4、折衷主義準那么 小中求大準那么過于悲觀，大中求大準那么又過于樂觀。折衷主義準那么，就是在小中

40、求大準那么和大中求大準那么之間進展平衡，以希望決策更符合現實。 第8章 風險決策分析三、風險型決策一風險決策準那么1、風險型決策準那么 風險型決策的準那么有：期望值準那么、期望時機損失準那么、最大能夠性準那么等。2、期望值準那么 給定自然形狀發生的概率，可以方便地求出每一決策方案的期望報償，這時最大期望報償對應的方案就可選為最優方案。 第8章 風險決策分析三、風險型決策一風險決策準那么3、期望時機損失準那么 期望時機損失準那么的詳細做法是：把報償值表轉化為時機損失表；計算每一方案的期望時機損失值；選擇最小期望時機損失值對應的方案為最優方案。4、最大能夠性準那么 根據自然形狀發生概率的大小來選擇

41、最優方案，做法是：先找出發生能夠性最大的自然形狀，然后比較在該自然形狀下各個方案的報償，凡是報償值大的方案即可作為最優方案。第8章 風險決策分析三、風險型決策二決策樹 決策樹是描畫決策過程的一種圖形，由于這種圖形形似一棵樹，故此而得名。在決策樹中，人們習慣上用小方框代表決策點，用小圓圈表示自然形狀，每一個可供選擇的方案用一條分枝表示，各備選方案能夠產生的結果用下一層分枝表示，整個圖形按照從左到右的順序方向進展勾畫，越往右枝條越多，構成像樹冠一樣的構造。第8章 風險決策分析三、風險型決策二決策樹第9章統計質量管理本講的主要內容：一、質量要素分析二、質量分析的普通工具三、控制圖的原理與種類四、控制

42、圖的制造與識別五、工序才干分析第9章統計質量管理一、質量要素分析 產質量量是一系列要素共同作用的結果，控制產質量量動搖首先要了解引起質量變動的緣由及其性質。 根據質量變動的來源，可以把質量要素劃分為：人員man、機器(machine)、原資料(material)、加工方法(method)、丈量工具measure和環境(environment)，簡記為5M1E 。第9章統計質量管理一、質量要素分析 按質量要素對質量作用的強弱程度可以劃分成主要要素與次要要素。 影響產質量量的要素非常多，然而并非每個都同樣重要，有一些要素雖然數量不多，但一旦出現顯著的變動，卻會產生艱苦的、系統的影響，另一類要素雖然

43、數目很多，可是影響甚微不會呵斥大面積的質量問題。因此，要想減少廢次品，只需找出少數幾個關鍵緣由，并努力于消除就可以處理問題。第9章統計質量管理一、質量要素分析 根據質量要素的實踐性質有系統性緣由與隨機性緣由。 導致消費過程出現失控形狀的緣由，稱為系統性緣由又叫異常緣由，特點是：對產量質量的影響特別大，可直接呵斥大面積不合格品的出現；不是消費全過程一直存在的；一旦發生系統性緣由，產質量量整體上會向同一方向變化；容易識別也能消除。 由于5M1E 隨機的、偶爾性變化，所產生的產質量量的變化，稱為隨機性緣由或偶爾性緣由。隨機性緣由的特點是：對產質量量的影響比較小；在整個消費過程一直存在，具有經常性；不

44、會引起產質量量向同一個方向變化；不易識別，可以加以控制但不能消除。第9章統計質量管理二、質量分析的普通工具 統計質量管理領域，經常說到QC7種工具，其中就包括直方圖、帕雷特圖、相關圖、魚刺圖、控制圖等。1、直方圖 直方圖在統計質量管理中有著非常重要的運用。有普通型、多模型、偏態型、懸崖型、雙峰型、孤島型等情況。 第9章統計質量管理二、質量分析的普通工具2、帕雷特圖 針對質量問題產生的緣由，將各質量要素按影響大小陳列編制出來的帕雷特圖，可以發現影響產質量量的少數關鍵性變量。 帕雷特圖繪制和識別都比較簡單，運用帕雷特圖需求留意：要從各個不同的角度進展分類研討，并繪制相應的帕雷特圖，以利于尋根問底，

45、直至找出關鍵性緣由；留意繪制緣由之緣由帕雷特圖，經過這一系列帕雷特圖，最終能找到詳細要處理的問題；為了有的放矢不要把關鍵性緣由列得太多，否那么容易分散目的；“其他一欄的頻數不宜太大，否那么闡明分類不當，不利于找出緣由；采取措施前后的帕雷特圖要對照運用，以便于證明緣由的改善能否有效果。第9章統計質量管理二、質量分析的普通工具3、魚刺圖 魚刺圖是描畫質量特征與各種要素關系的圖形，因其形似魚的骨骼故此得名，有助于循序漸進而又明晰明了地尋覓產生質量問題的各種緣由。第9章統計質量管理二、質量分析的普通工具4、散點圖 質量管理實踐中，經常要分析研討兩個變量之間的關系，處置這些問題最簡單的做法便是繪制散點圖

46、。 繪制散點圖時需求留意：樣本數據至少要有30對，數據太少，難以反映出能否存在相關關系；橫坐標和縱坐標的刻度應合理謀劃，否那么容易呵斥不正確的判別；數據的范圍應盡能夠大一些；要進展分層研討。第9章統計質量管理三、控制圖的原理與種類1、原理 控制圖是質量過程監測的重要工具，統計過程控制本質上是指運用控制圖對產品消費過程中發生的質量動搖實施實時察看，并這個根底上決議能否需求對消費過程進展調整。控制圖是貝爾實驗室工程師休哈特博士發明的，故又常稱之為休哈特控制圖，它是運用統計方法確定管理界限，并用于管理監控的一種圖表。第9章統計質量管理三、控制圖的原理與種類1、原理 引起產質量量不正常變化是系統性緣由

47、，當它們發生作用就會產生質量問題。因此質量控制實踐上可以轉化為，怎樣區別系統性緣由和隨機性緣由究竟哪一個正在發揚著主導作用。 根據正態分布原理， 的概率為99.73%，假設消費過程正常不存在系統性緣由影響，那么產質量量的察看值超出 范圍的能夠性是個小概率事件不到1%。小概率事件由于發生的能夠性較小，通常在少數察看中不能夠出現，一旦出現有理由置信消費過程有系統性緣由在起作用。第9章統計質量管理三、控制圖的原理與種類2、種類 1均值控制圖、中位數控制圖、均值-極差控制圖 這些控制圖主要用于質量特征是長度、分量、強度、密度、純度、時間等計值數據的情況。在各種控制圖中， 均值-極差控制圖能提供較多的信

48、息，最適用于技術性分析和工序才干研討。2p控制圖和np控制圖 p控制圖和np控制圖適用于計件數場所，把不合格品當作質量問題時就要運用這兩種控制圖。p控制圖為不合格品率控制圖，np為不合格品數控制圖。3c控制圖和u控制圖 對于計點數的質量問題，要用到c控制圖和u控制圖，c控制圖稱為點數控制圖，u控制圖為單位點數控制圖。第9章統計質量管理四、控制圖的制造與識別1、控制圖的制造 搜集資料，對搜集來的數據進展妥善的分層，計算每一層的均值和極差，計算總均值和極差平均數，確定控制圖的管理界限，畫出管理界限，標出每層的均值點和極差點。第9章統計質量管理四、控制圖的制造與識別2、控制圖的識別 不要把控制圖上的

49、點孤立起來看，時時想到其背后的消費過程總體在怎樣地發生變化；不要過于計較管理界限內點的變動情況；區分控制形狀和非控制形狀，原那么上只需點分布在上下管理界限內，就可以以為消費過程處于控制形狀，樣本點越出管理界限包括位于管理界限之上，闡明消費過程沒有處于控制形狀；控制圖中存在游程景象，闡明有異常情況；控制圖中的點呈向上或向下的趨勢分布，此時能夠存在異常緣由；控制圖中的點呈周期性變化。第9章統計質量管理五、工序才干分析1、概念 工序穩定不穩定，動搖程度是大還是小，稱為工序的才干。 工序才干指數是產質量量規定的變化范圍與產質量量實踐變化范圍之間相比較的結果。第9章統計質量管理五、工序才干分析2、工序才

50、干指數計算第9章統計質量管理五、工序才干分析3、工序才干識別 Cp1.67，闡明加工才干過剩，為了降低費用可以適當放寬對產質量量動搖的限制。 1.33Cp 1.67，闡明工序才干充足，普通不會出現不合格品，對非關鍵性質量特性可以放寬動搖的要求。 1.00Cp 1.33，闡明工序才干尚可，但需求用控制圖進展嚴密察看，以防出現較大的動搖。 0.67Cp 1.0，闡明工序才干缺乏，應注重分析呵斥動搖較大的緣由，并采取相應的改良措施，加強對產品檢查的力度。 Cp0.67，闡明工序才干較差，經常出現不合格品，這時應該對工序進展大幅度的調整，對曾經消費出來的產品最好進展全檢。第10章線性規劃原理與運用本講

51、的主要內容：一、背景引見二、線性規劃根本模型三、線性規劃的運用四、電子表格求解第10章線性規劃原理與運用一、背景引見 在現有的資源條件下，如何充分利用資源，使義務或目的完成得最好。 在給定目的下，如何以最少的資源耗費，實現這個目的。第10章線性規劃原理與運用一、背景引見例1：消費方案問題 一家企業專門為鋼琴制造商消費密質板材，產品有古典型、現代型、奢華型和適用型。消費這些產品需求經過切割拋光、壓制定型兩道工序，每種產品一個批次需求切割拋光的工時為1，1，2，2，需求壓制定型的工時1，4，3，2。現有的消費條件下，每周只能提供80個切割工時和100個壓制工時。運用的原料是巴西木和美國云杉，由于進

52、口方面的限制，每周從市場上最多能獲得巴西木2500立方米，美國云杉2000立方米，單位板材對巴西木的需求量分別為50，40，30，40，對美國云杉的需求量為20，30，50，20。另外，每種產品的單位利潤是：40，110，75，35。第10章線性規劃原理與運用一、背景引見例2：人員安排問題 物資因條件限制只能在A1 、A2 、A3 三個地方消費，消費出來的物資需求運到B1、B2、B3、B4四個地方銷售，產地產量、銷地銷售量，以及從產地運到銷地單位運費見下表。第10章線性規劃原理與運用第10章線性規劃原理與運用二、線性規劃根本模型 線性規劃模型的普通方式： Max(Min) z=c1x1+c2x

53、2+cnxn s.t. a11x1+a12x2+a1nxn(=、)b1 a21x1+a22x2+a2nxn(=、)b2 am1x1+am2x2+amnxn(=、)bm x1,x2, ,xn 0第10章線性規劃原理與運用三、線性規劃的運用1配料問題 配料問題線性規劃的普通性數學提法：假設有n種原料，知每種原料都含有m種成分，又知每種原料的單位成分含量為aiji=1,2, ,m，j=1,2, ,n。現欲用這n種原料配制成一種產品，要求單位產品的各種成分的含量為bi ，假設每種原料的單價為cj。問如何配料，才干使產品的消費本錢最低第10章線性規劃原理與運用三、線性規劃的運用2資源利用問題 資源利用線

54、性規劃問題的普通性數學提法：消費n種產品，每種產品都要經過m道工序，其中，第j種產品在第i道工序上加工所需求的工時為aij i=1，2， ，m，j=1，2,，n，第i道工序可提供的工時最多為bi ，第j種產品的單位利潤為cj 。問如何規劃各種產品的數量，才干使獲得的利潤最大。第10章線性規劃原理與運用三、線性規劃的運用3截料問題。截料問題的普通性提法：用某種資料切割m種毛坯，根據閱歷，單位資料上有n種不同的下料方案，每種下料方案可得各種毛坯數量及每種毛坯的需求量為：截料方法需要量B1B2Bn可得到的毛坯數量A1c11c12c1nb1A2c21c22c2nb2Amcm1cm2cmnbm第10章線

55、性規劃原理與運用四、電子表格求解 電子表格模型建立及求解過程為：第一步，在EXCEL任務表中，對模型中的參數資料進展編輯；第二步，編輯建立函數關系；第三步，點擊“數據，翻開右上方的“規劃求解，得到一個對話框；第10章線性規劃原理與運用四、電子表格求解第四步，根據要求進展相應的設置。1在“設置目的中輸入目的函數值所在單位格。2選定“最大值還是“最小值。3在“經過更改可變單元格中，輸入決策變量所在的區域。4在“遵守約束對話組中，點擊“添加，得到一個子對話框，將約束條件計算部分所在的區域輸入到“單元格援用，從中間的等式符合中選定想要的不等號，將資源總量所在的區域輸入到“約束中。第11章 線性規劃推行

56、本講的主要內容：一、線性規劃的對偶問題二、線性整數規劃三、運輸問題第11章 線性規劃推行一、線性規劃的對偶問題1、線性規劃的對偶模型第11章 線性規劃推行一、線性規劃的對偶問題2、原問題與對偶問題的關系第11章 線性規劃推行一、線性規劃的對偶問題3、對偶解與影子價錢 資源的單位增量引起目的函數的改動量。 對偶處理策規那么：某種資源對偶解大于零，闡明該資源在系統中有獲利才干，應該買入這種資源；某種資源對偶解小于零，闡明該資源在系統中已無獲利才干，應該賣出這種資源；某種資源對偶解等于零，闡明該資源在系統中處于平衡形狀，既不應買入也不應賣出。第11章 線性規劃推行一、線性規劃的對偶問題4、敏感性分析

57、 由于遭到經濟政策、市場價錢、工藝程度、資源貯藏、設備更新、環境變化等要素影響，線性規劃模型中的參數 C、A、b ，以及系統約束條件經常會發生改動，那么有關這些要素在什么樣的范圍內變化，才不會導致當前最優基的性質發生改動，對諸如此類的問題進展分析研討，就是所謂的線性規劃的敏感性分析。第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃1、線性整數規劃模型 在線性規劃模型中，對決策變量的取值添加整數限制性要求，那么這樣的線性規劃就是所謂的線性整數規劃。線性整數規劃模型的普通方式第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃2、線性整數規劃與其對應的普通線性規劃關系 第一，對線性整數規劃決策變量取整約束的放松，就能得到

58、對應的普通線性規劃問題，反之對普通線性規劃添加決策變量取整要求，就變成線性整數規劃。 第二，線性整數規劃問題的可行解集是其對應的普通線性規劃問題可行解集的子集。幾何意義上，線性整數規劃的可行域只是它對應的普通線性規劃問題可行域中一些離散的點。 第三，線性整數規劃問題的目的值，不能夠優于普通線性規劃問題的最優值。 第四，對可行域封鎖的線性規劃問題，其對應的線性整數規劃可行解的數目一定有限。第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃3、典型的整數規劃模型1背包問題第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃3、典型的整數規劃模型2投資工程選擇3工廠選址問題第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃3、典型的整數

59、規劃模型4人員分派問題第11章 線性規劃推行二、線性整數規劃4、EXCEL求解第一步，在EXCEL任務表中編輯模型涉及的參數資料，并建立電子表格模型，方式同上一章所講的一樣。第二步，翻開“數據右上方的“規劃求解。第三步，在彈出的新的對話框中： 1在“設置目的中輸入目的值所在的單元格； 2根據目的取值方向，選定相應的復選框； 3在“經過更改可變單元格中，輸入決策變量的區域； 4在“約束對話框中，輸入一切的約束條件包括整數約束。第11章 線性規劃推行三、運輸問題1、運輸問題模型第11章 線性規劃推行三、運輸問題2、運輸問題的電子表格求解第12章庫存管理與控制模擬本講的主要內容：一、根本概念二、AB

60、C庫存分析三、確定型庫存模型四、隨機型庫存模型第12章庫存管理與控制模擬一、根本概念1、庫存管理 庫存管理有時又被叫做庫存量控制，是指根據消費需求和市場供銷情況，按照經濟合理原那么對庫存物資的貯藏數量進展調理和控制的管理活動。庫存管理的中心義務是處理，何時進展訂貨，以及需求補充多少存貨等問題。第12章庫存管理與控制模擬一、根本概念2、庫存管理系統 庫存好比蓄水池，添加采購時庫存物資數量隨之添加，領取運用時庫存物資數量發生減少。因此，庫存也是一個有輸入有輸出的有機整體，需求把它當作一個系統來對待。在購存用這樣的系統中，庫存處于中間環節，起著調理供應和需求關系的作用。第12章庫存管理與控制模擬一、