淺析彩漆銷售問題的模型(編輯修改稿)
2025-04-21 05:30 本頁面
【文章內容簡介】 [::]。y=[41,38,34,32,29,28,25,22,20]。plot(s,y,39。*r39。)xlabel(39。s 售價(元)39。),ylabel(39。y 預期銷售量（千桶)39。)title([39。售價與預期銷售量的散點圖39。])運行以上程序得到售價與預期銷售量的散點圖由下圖所示：通過分析得知，售價與預期銷售量可能存在形如y=a*x+b的一次線性關系，于是利用多項式擬合的方法，運用多項式擬合的函數polyfit()對售價與預期銷售量的關系進行進行一項式擬合，于是編輯程序如下：s=[::]。y=[41,38,34,32,29,28,25,22,20]。f1=polyfit(s,y,1)運行以上程序結果得到下面的結果。f1 = 緊接著對函數進行擬合，于是運行以下程序，得到售價與預期銷售量的擬合效果圖如下圖所示：si=linspace(2,6,40)。z=polyval(f1,si)。plot(s,y,39。*39。,s,y,si,z,39。39。)xlabel(39。s 售價(元)39。),ylabel(39。y 預期銷售量（千桶)39。)title([39。售價與預期銷售量的擬合效果圖39。])通過上面的函數擬合效果，可以得到售價與預期銷售量的函數關系式為y=*s+，于是就建立起售價與預期銷售量的確切關系?！締栴}二】根據表二的數據，利用多項式函數擬合的方法，通過計算和分析，建立起廣告費與銷售增長因子的函數關系式。表2廣告費（千元）010203040506070銷售增長因子1．001．401．701．851．952．001．951．80首先畫出廣告費與銷售增長因子的散點圖，初步分析他們之間可能存在的關系，以便進行函數擬合，因此編輯程序如下：g=[0:10:70]。x=[,,
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