【正文】 用統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法。62 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的特征二、物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的特殊問(wèn)題對(duì)新產(chǎn)品或新服務(wù)的預(yù)測(cè)，存在歷史數(shù)據(jù)缺乏或不夠多的問(wèn)題。如果某種產(chǎn)品的需求由于總體需求量偏低，需求時(shí)間和需求水平非常不確定，那么需求就是間歇式的，這樣的時(shí)間序列就是不規(guī)則的。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法時(shí)間序列預(yù)測(cè)的理論分析預(yù)測(cè)依據(jù) 事物發(fā)展變化主要受內(nèi)因的作用，事物過(guò)去、現(xiàn)在的狀態(tài)會(huì)持續(xù)到將來(lái)。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法基本概念：時(shí)間序列 ，指觀測(cè)或記錄到的一組按時(shí)間順序排列的歷史數(shù)據(jù)（又叫時(shí)間數(shù)列）。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法一、移動(dòng)平均法以預(yù)測(cè)對(duì)象最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值直接或間接地作為預(yù)測(cè)值。式中： Mt(1) —t時(shí)刻的移動(dòng)平均 值 ， 上標(biāo) （ 1）代表一次移動(dòng)平均； xi —時(shí)間序列代表的實(shí)際值； n —參與平均值計(jì)算的實(shí)際值個(gè)數(shù) (跨期 )167。 (修勻能力、抗干擾能力 )（ 3）當(dāng) n值增大，移動(dòng)平均值對(duì)時(shí)間序列變化的敏感性降低。v當(dāng) n值增大，移動(dòng)平均值的修勻能力增加，但同時(shí)移動(dòng)平均值對(duì)時(shí)間序列變化的敏感性降低。 趨勢(shì)平穩(wěn)并基本保持水平狀態(tài)的， n可以取得大一些；（ 3）趨勢(shì)平穩(wěn)并保持階梯性或周期性增長(zhǎng)的 n應(yīng)該取得小一些；167。一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法優(yōu)缺點(diǎn)22期序歷史數(shù)據(jù)一次平均 n=3二次平均 n=31 102 153 204 25 155 30 206 35 257 40 30 208 45 35 259 50 40 3010 55 45 35從圖上可以看出，一次移動(dòng)平均值滯后于歷史數(shù)據(jù)，而二次移動(dòng)平均值又落后于一次移動(dòng)平均值。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法24例 62 某物資企業(yè)某年度 1月至 11月的鋼材實(shí)際銷售量，用二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)其 12月的鋼材銷售量。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 ——移動(dòng)平均法26167。特點(diǎn)： 計(jì)算簡(jiǎn)單，需要的歷史數(shù)據(jù)較少思路： 對(duì)離預(yù)測(cè)期 較近的 歷史數(shù)據(jù)給予 較大的權(quán)數(shù) ，離預(yù)測(cè)期較遠(yuǎn)的 歷史數(shù)據(jù)給予 較小的權(quán)數(shù) 。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法(2)合理選取平滑系數(shù) ? ?取值大小體現(xiàn)了不同時(shí)期數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)中所占的比例；由上圖可知：?值越大， 近期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響越大，模型靈敏度越高；?值越小， 近期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響越小，消除了隨機(jī)波動(dòng)性，只反映長(zhǎng)期的大致發(fā)展趨勢(shì)。?越小 ，歷史數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)中占的比重就越大，這就越能反映預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史演變趨勢(shì)而忽視了當(dāng)前的變化。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法30167。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法上例基本模型適用于下圖所示的無(wú)趨勢(shì)和季節(jié)性變化或者變化不很明顯的時(shí)間序列。銷售量時(shí)間圖 隨機(jī)性需求，呈上升趨勢(shì)，無(wú)季節(jié)性因素實(shí)際銷售額平均銷售額33167。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法當(dāng)時(shí)間序列的趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)都很明顯時(shí)，需要在預(yù)測(cè)模型中對(duì)這兩種因素進(jìn)行校正。銷售量時(shí)間圖 隨機(jī)性需求，有趨勢(shì)和季節(jié)性因素實(shí)際銷售額平均銷售額35167。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法計(jì)算步驟：式中： St+1(1)——第 t+1期的一次指數(shù)平滑值 ； St+1(2)——第 t+1期的二次指數(shù)平滑值； ?——平滑系數(shù)。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法時(shí)間序列預(yù)測(cè)法小結(jié)主要學(xué)習(xí)了兩種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法： 移動(dòng)平均方法和指數(shù)平滑法。這兩類預(yù)測(cè)法所用的數(shù)據(jù)量不多，對(duì)時(shí)間序列有較好的適用性，被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)資源量、采購(gòu)量、需求量、銷售量及價(jià)格的預(yù)測(cè)中。v比如，物資的需求與價(jià)格，物資的采購(gòu)量與需求量，物資的采購(gòu)成本與銷售利潤(rùn)等，都可以用變量來(lái)表示。 （大多數(shù)事物之間是這種關(guān)系）變量間非確定性的相關(guān)關(guān)系不能用精確的函數(shù)關(guān)系式唯一地表達(dá)，但在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上，它們之間的相關(guān)關(guān)系可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法給出某種函數(shù)表達(dá)方式，這種用統(tǒng)計(jì)方法處理變量間相關(guān)關(guān)系的方法就是 回歸分析方法 。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法回歸分析預(yù)測(cè)法的基本步驟：1. 根據(jù)預(yù)測(cè)的目的，選擇確定自變量和因變量2. 收集歷史統(tǒng)計(jì)資料 ,分析，計(jì)算并建立回歸預(yù)測(cè)模型3. 進(jìn)行相關(guān)分析4. 檢驗(yàn)回歸預(yù)測(cè)模型 ,計(jì)算預(yù)測(cè)誤差5. 計(jì)算并確定預(yù)測(cè)值43167。序號(hào) 年度 汽車(chē)產(chǎn)量 x（萬(wàn)輛） 薄鋼板消耗量 y（千噸）1 1995 2 1996 3 1997 4 1998 5 1999 6 2023 7 2023 40. 24544167。Linest： 使用最小二乘法計(jì)算對(duì)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳直線擬合，并返回描述此直線的數(shù)組。因變量和每一個(gè)自變量之間為線性關(guān)系。一級(jí)檢驗(yàn)： 統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的抽樣理論檢驗(yàn)回歸方程的可靠性，包括擬合程度評(píng)價(jià)和顯著性檢驗(yàn)。只有一個(gè)自變量時(shí)相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式：r的變化范圍： [1， 1]r=0，表示零相關(guān)（不相關(guān)）； r=+1或 r=1表示完全相關(guān)r越接近于正負(fù) 1表示相關(guān)程度越強(qiáng)：y與 x微弱線性相關(guān)；y與 x低度線性相關(guān)；y與 x顯著線性相關(guān)；y與 x高度線性相關(guān)；50167。216。平滑預(yù)測(cè)模型適用于時(shí)間序列；216?；貧w模型反映變量間的因果關(guān)系，適用于中短期預(yù)測(cè)?；貧w模型是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理推導(dǎo)得出的，具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且可以對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析。例如，在下中國(guó)象棋時(shí)， 通過(guò)考察統(tǒng)計(jì)資料，對(duì)變量狀態(tài)依時(shí)間而演變的過(guò)程作統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)出變化規(guī)律用以推斷和決策的技術(shù)。 如青蛙跳荷葉，可以認(rèn)為一只青蛙現(xiàn)在在哪張荷葉上，僅取決于前一次它在哪張荷葉上，而與它前二次，前三次及前更多次在哪張荷葉上沒(méi)有關(guān)系。高階馬爾柯夫鏈 有些現(xiàn)象后一事件的概率不僅與前一次事件有關(guān)，而且與前二次、前三次乃至與前 n次事件有關(guān)，而與更前各次事件無(wú)關(guān)，這樣的馬爾柯夫鏈則分別稱為二階、三階和 n階馬爾柯夫鏈。 初始狀態(tài) ：如果以 Sik表示第 k次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是處于 i狀態(tài)，則實(shí)驗(yàn)開(kāi)始 (或從研究時(shí)刻 )時(shí)所處的狀態(tài)叫做初始狀態(tài)，記為 Si0。 56初始概率與轉(zhuǎn)移概率1．初始概率 各初始概率發(fā)生的概率，可記為 p(s0i)(i=1,2,3…) 或簡(jiǎn)記為 p0i 在實(shí)際應(yīng)用中，初始概率可用統(tǒng)計(jì)資料計(jì)算的頻率近似代替。 通過(guò)現(xiàn)有的市場(chǎng)占有率和轉(zhuǎn)移概率去預(yù)測(cè)企業(yè)在其后時(shí)期的占有率。 下面的假設(shè)條件是以市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)為對(duì)象的。馬爾柯大法預(yù)測(cè)市場(chǎng)占有率的基本步驟66案例 1：市場(chǎng)爭(zhēng)奪之戰(zhàn) 某地區(qū)某種化肥市場(chǎng)，一直銷售 ABC三個(gè)廠家的化肥，為該地區(qū)50000戶農(nóng)戶服務(wù)。市場(chǎng)調(diào)查表明，在今年第一季度（研究時(shí)刻，可記為周期 0）， A廠有 25000戶顧客， B廠有15000戶顧客， C廠有 10000戶顧客。因此，該問(wèn)題基本滿足一階馬爾柯夫模型的假設(shè)條件，故可用一階馬爾柯夫模型進(jìn)行分析。第（ 2）、（ 3）式的經(jīng)濟(jì)意義與第（ 1）式相同，第（ 4）式表示三家的市場(chǎng)占有率之和必為 100%，即該市場(chǎng)由這三個(gè)廠家瓜分。若一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部信息是一無(wú)所知，一團(tuán)漆黑，只能從它同外部的聯(lián)系來(lái)觀測(cè)研究，這種系統(tǒng)便是 黑色系統(tǒng) 。遙遠(yuǎn)的某個(gè)星球，也可以看作一個(gè)系統(tǒng)，雖然知道其存在，但體積多大，質(zhì)量多少，距離地球多遠(yuǎn)，這些信息完全不知道，這樣的系統(tǒng)是黑色系統(tǒng)。92灰色預(yù)測(cè)二、灰色系統(tǒng)的特點(diǎn)灰色系統(tǒng)理論以 “部分信息已知、部分信息未知 ”的 “小樣本 ”、 “貧信息 ”不確定型系統(tǒng)的研究對(duì)象?；疑A(yù)測(cè)模型只要求較短的觀測(cè)資料即可，這和時(shí)間序列分析，多元分析等概率統(tǒng)計(jì)模型要求較長(zhǎng)資料很不一樣?！。?3） 季節(jié)災(zāi)變與異常值預(yù)測(cè) ，即通過(guò)灰色模型預(yù)測(cè)災(zāi)變值發(fā)生在一年內(nèi)某個(gè)特定的時(shí)區(qū)或季節(jié)的災(zāi)變預(yù)測(cè)。 對(duì)原始數(shù)據(jù)的生成就是企圖從雜亂無(wú)章的現(xiàn)象中去發(fā)現(xiàn)內(nèi)在規(guī)律 .常用的灰色系統(tǒng)生成方式有 : 累加生成 ,累減生成 ,均值生成 ,級(jí)比生成 等。 97灰色系統(tǒng)的模型圖 2 圖 1 可 見(jiàn)圖 1上的曲 線 有明 顯 的 擺動(dòng) ， 圖 2呈 現(xiàn) 逐漸遞 增的形式， 說(shuō) 明原始數(shù)據(jù)的起伏已 顯 著弱化。否則，累加時(shí)會(huì)正負(fù)抵消，達(dá)不到使數(shù)據(jù)序列隨時(shí)間遞增的目的 .如果實(shí)際問(wèn)題的原始數(shù)據(jù)列出現(xiàn)負(fù)數(shù)，可對(duì)原始數(shù)據(jù)列進(jìn)行 “ 數(shù)據(jù)整體提升 ” 處理。 【例 2】 表 2列出了某公司 1999—2023 年逐年的銷 售額，試用建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè) 2023年的銷售額，要求作精度檢驗(yàn)。118167。一般的管理者，只要根據(jù)實(shí)際問(wèn)題 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出層數(shù)目，給出訓(xùn)練樣本集 ，就可借助分析工具完成預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)誤差分析的作用v表明預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況的差異。 122預(yù)測(cè)結(jié)果分析3．預(yù)測(cè)期間的長(zhǎng)短引起的誤差 預(yù)測(cè)是根據(jù)已知的歷史及現(xiàn)實(shí)而對(duì)未來(lái)進(jìn)行描述，但未來(lái)是不確定的，影響未來(lái)的環(huán)境和條件也會(huì)與歷史及現(xiàn)實(shí)有所不同，如果差異很大而預(yù)測(cè)過(guò)程中沒(méi)有估計(jì)到，就必然會(huì)產(chǎn)生誤差。 124三 . 預(yù)測(cè)誤差計(jì)算3. 平均絕對(duì)誤差幾個(gè)預(yù)測(cè)值的誤差絕對(duì)值的平均值稱為平均絕對(duì)誤差。4. 相對(duì)誤差平均值 預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差的平均值稱為相對(duì)誤差平均值。記為 s2，其計(jì)算方法為 ： 7．標(biāo)準(zhǔn)差幾個(gè)預(yù)測(cè)值均方差的均值稱為標(biāo)準(zhǔn)差，記為 s，其計(jì)算方法為： 126作業(yè) 假定某大學(xué)有 1萬(wàn)學(xué)生，每人每月用 1支牙膏，并且只使用“ 中華 ” 牙膏與 “ 黑妹 ” 牙膏兩者之一。 又據(jù)調(diào)查 ,使用黑妹牙膏的 3000人中， 40 ％的人將改用中華牙膏； 30 ％的人將改用黑妹牙膏