本篇主要介紹物流運(yùn)輸與配送中常用的定量管理分析理論(文件)
【正文】 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 、 二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和高次指數(shù)平滑法 。 ； 例 111 某企業(yè)對(duì)某年度 l~11月某種物資的價(jià)格情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì) ， 見表 ，試用一次指數(shù)平滑法對(duì)該年 12月份該物資的市場價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè) 。 初始值是不能直接得到的 ， 應(yīng)該通過其他方法選取或直接選用當(dāng)期實(shí)際值 。 因此 ， 回歸預(yù)測(cè)也叫因果預(yù)測(cè) 。 bxya ?? ?????22 nxxyxnxyxb ii?? ixnx 1 ?? iyn1 顯然 ， 如果已知其中一個(gè)變量的未來值 ， 那么可以通過上述公式預(yù)測(cè)另一個(gè)變量的未來值 。 一般來講，只有當(dāng) | γ |較大時(shí)，用線性回歸模型描述 Y與 X的相關(guān)關(guān)系，才有實(shí)際價(jià)值。 例如企業(yè)生產(chǎn)量的影響因素 ， 除了原材料供應(yīng)商服務(wù)狀況 ， 還有諸如企業(yè)本身生產(chǎn)能力以及最終用戶和需求等因素 ， 多元線性回歸法就是研究對(duì)一個(gè)因變量有兩個(gè)或兩個(gè)以上影響因素的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法 。 ? ?im yxxx ,... , 21 ),...,2,1( ni ? 類似于一元線性回歸分析，可以用線性方程 來近似描述 y與 之間的線性相關(guān)關(guān)系，它的參數(shù)也可以用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。 出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是不確定性過于復(fù)雜 ， 無法進(jìn)行表示 。 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH 。 有時(shí) ， 通過建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?， 能夠減少預(yù)測(cè)的不確定性 。 由此得知它們是線性相關(guān)的 ， 試求出回歸方程并預(yù)測(cè)資源量為 3500噸 ， 價(jià)格為 。 多元線性回歸分析預(yù)測(cè)法是對(duì)自變量和因變量的 n組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ， ， 進(jìn)行分析 ， 明確因變量 y與各個(gè)自變量間存在線性相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上 ， 給出適宜的線性回歸方程 。 在一元線性回歸中，還可以用 F檢驗(yàn)判斷模型的顯著性，用 t檢驗(yàn)判斷回歸系數(shù)的顯著性，這幾種檢驗(yàn)是相互等價(jià)的。 但這是兩個(gè)變量的線性相關(guān)程度到底有多大 ， 還要借助于數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析 。 ? 一元線性回歸預(yù)測(cè)分析 假設(shè)變量 x與變量 y是線性相關(guān)的 ， 且有相關(guān)方程為： bxay ??式中： a， b—— 回歸系數(shù)。 掌握 值 ， 是用好指數(shù)平滑模型的一個(gè)重要技巧 ， 一般采用多方案比較方法 ， 從中選出最能反映實(shí)際值變化規(guī)律的 值 。 設(shè) ＝ ， ＝ xt 。 ? ? ? ? ? ?111 1 ttt FxF ?? ??????11?tF? 10 ???tx式中 , —— 在 t+1時(shí)刻的一次指數(shù)平滑值 (t時(shí)刻預(yù)測(cè)值 )； —— 平滑常數(shù)，規(guī)定 。 計(jì)算二次移動(dòng)平均數(shù) : 月 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 運(yùn)輸量 Xt 45 52 60 48 52 55 58 62 64 67 二次移動(dòng)平均值 ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ )2(10)1(1010 ?????? MMa )(15 2)(12 )2(10)1(1010 ??????? MMNb月 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 銷售量 Xt 45 52 60 48 52 55 58 62 64 67 一次移動(dòng)平 均值 ━ ━ ━ ━ 55 一次移動(dòng)平均數(shù)： 指數(shù)平滑
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