概率統(tǒng)計(jì)模型在企業(yè)經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-24 16:17 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 假設(shè)知 ()回歸分析就是根據(jù)樣本觀(guān)察值尋求的估計(jì).對(duì)于給定值, 取 ()作為的估計(jì)，方程(4)稱(chēng)為關(guān)于的線(xiàn)性回歸方程或經(jīng)驗(yàn)公式，其圖像稱(chēng)為回歸直線(xiàn)，稱(chēng)為回歸系數(shù). 一元線(xiàn)性回歸模型在企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用在實(shí)際經(jīng)營(yíng)中,許多量之間存在某種密切聯(lián)系,根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理,可以根據(jù)往年資料或市場(chǎng)信息,通過(guò)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間客觀(guān)存在的因果關(guān)系及其變化趨勢(shì)進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析預(yù)測(cè),.例 2 合金的強(qiáng)度 與合金中碳的含量 有關(guān),為了生產(chǎn)強(qiáng)度滿(mǎn)足用戶(hù)需要的合金,見(jiàn)表3 , ,根據(jù)模型預(yù)測(cè)這爐合金的強(qiáng)度.表3 合金剛強(qiáng)度與碳含量的數(shù)據(jù)表序號(hào)序號(hào)172839410511 10解 第一步,建立線(xiàn)性回歸模型已知一元線(xiàn)性回歸模型為,根據(jù)公式及表中的數(shù)據(jù)得: , ,從而所求的回歸模型第二步,檢驗(yàn)線(xiàn)性關(guān)系的顯著性現(xiàn)在用 檢驗(yàn)法,經(jīng)計(jì)算得 ,取顯著性水平 ,則 ,由于 ,因此在顯著性水平下回歸方差是顯著的.第三步,預(yù)測(cè)將 代入回歸模型,則得到預(yù)測(cè)值為 ,在顯著性水平下,得 的概率的預(yù)測(cè)區(qū)間為 ,即有的把握認(rèn)為,碳的含量為時(shí),合金的強(qiáng)度介于之間. 企業(yè)中的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)問(wèn)題 數(shù)學(xué)期望原理簡(jiǎn)介連續(xù)型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的概念 ：設(shè)X為連續(xù)型隨機(jī)變量，則稱(chēng)反常積分的值為隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望記作或，即特別的，若果X是非負(fù)的連續(xù)型隨機(jī)變量，其概率密度為，則.，.，也稱(chēng)是這一分布的數(shù)學(xué)期望.如果上述的無(wú)窮級(jí)數(shù)或反常積分不絕對(duì)收斂，則稱(chēng)隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望不存在.隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)（是常數(shù)） 一維隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望:設(shè)Y是隨機(jī)變量X的函數(shù),連續(xù)型或者分段連續(xù)函數(shù)）.設(shè)離散型隨機(jī)變量X具有分布律且無(wú)窮級(jí)數(shù)絕對(duì)收斂；設(shè)連續(xù)型隨機(jī)變量X具有概率密度函數(shù)，且反常積分絕對(duì)收斂，則有如何獲得最大利潤(rùn)是商界永遠(yuǎn)追求的目標(biāo),隨機(jī)變量函數(shù)期望的應(yīng)用為此問(wèn)題的解決提供了新的思路. 建立模型求解企業(yè)的最大利潤(rùn)問(wèn)題 某公司經(jīng)銷(xiāo)某種原料,根據(jù)歷史資料:這種原料的市場(chǎng)需求量 (單位:噸) 服從 上的均勻分布,每售出 噸該原料,公司可獲利千元。若積壓1 噸,則公司損失 千元,問(wèn)公司應(yīng)該組織多少貨源,可使利潤(rùn)最大?分析:此問(wèn)題的解決先是建立利潤(rùn)與需求量的函數(shù),然后求利潤(rùn)的期望,從而得到利潤(rùn)關(guān)于貨源的函數(shù),最后利用求極值的方法得到答案.解 設(shè)公司組織該貨源噸,則顯然應(yīng)該有,又記為在噸貨源的條件下的利潤(rùn),則利潤(rùn)為需求量的函數(shù),即 ,由題設(shè)條件知:當(dāng)時(shí),則此噸貨源全部售出,共獲利；當(dāng)時(shí),則售出 噸(獲利) 且還有噸積壓(獲利) ,所以共獲利，由此得從而得 上述計(jì)算表明 是的二次函數(shù),用通常求極值的方法可以求得,噸時(shí),能夠使得期望的利潤(rùn)達(dá)到最大.企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題 決策樹(shù)模型的理論簡(jiǎn)介 風(fēng)險(xiǎn)型決策是指在做出決策時(shí)，往往有某些隨機(jī)性的因素影響，而決策者對(duì)于這些因素了解不足，但是對(duì)各種因素發(fā)生的概率已知或者可估算出來(lái)，、. 在決策問(wèn)題中，把面臨的幾種自然情況稱(chēng)為自然狀態(tài)或客觀(guān)條件，簡(jiǎn)稱(chēng)為狀態(tài)或條件，以表示，這些是不可控因素；在狀態(tài)或條件下供選擇的行動(dòng)方案或策略，用表示，這些是可控因素；在狀態(tài)下采用，行動(dòng)方案的益損值(也稱(chēng)效益值或風(fēng)險(xiǎn)值)用表示；狀態(tài)下的概率用表示，可得到?jīng)Q策矩陣. 決策樹(shù)在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題中的應(yīng)用為了生產(chǎn)某種產(chǎn)品，設(shè)計(jì)了兩個(gè)基建方案，一是建大廠(chǎng)，二是建小廠(chǎng)，大廠(chǎng)需要投資300萬(wàn)元，小廠(chǎng)需要投資160萬(wàn)元，產(chǎn)品銷(xiāo)路好的可能性是70％，銷(xiāo)路差的可能性是30％.若銷(xiāo)路好，建大廠(chǎng)每年收益100萬(wàn)元，建小廠(chǎng)每年收益40萬(wàn)元；若銷(xiāo)路差，建大廠(chǎng)每年損失20萬(wàn)元，建小廠(chǎng)每年收益10萬(wàn)元，試問(wèn)應(yīng)建大廠(chǎng)還是建小廠(chǎng)?根據(jù)上述情況，我們列出建廠(chǎng)的收益情況表，. 建廠(chǎng)收益情況表狀態(tài)概率/%益損值/萬(wàn)元建大廠(chǎng)建小廠(chǎng)銷(xiāo)路好7010040銷(xiāo)路差302010 設(shè)建大廠(chǎng)的行動(dòng)方案為A，建小廠(chǎng)行動(dòng)方案為A：，要按期望值準(zhǔn)則進(jìn)行決策，則需要計(jì)算各行動(dòng)方案的益損期望值，即(大廠(chǎng)投資)=340萬(wàn)元，(小廠(chǎng)投資)=150萬(wàn)元.由此可見(jiàn)，可以通過(guò)畫(huà)決策樹(shù)方法進(jìn)行分析，如圖l所示. 此例只包含一個(gè)決策點(diǎn)，有可能包含兩個(gè)或兩個(gè)以上的決策點(diǎn)，稱(chēng)為多級(jí)決策問(wèn)題，很多風(fēng)險(xiǎn)都是不確定的，根據(jù)所遇問(wèn)題，提出合理的數(shù)學(xué)模型，做出能使企業(yè)效益最大化的決策. 決策樹(shù)模型是風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題的一種直觀(guān)的圖示法。其表示
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