概論及定性預(yù)測ppt課件(參考版)
2025-05-04 02:29本頁面
【正文】 （ 8 ） 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 44 已知某公司銷售人員對明年銷售的預(yù)測意見與主觀概率如下表 統(tǒng)計(jì)員 估計(jì) 銷售額 主觀概率 最高銷售 最可能銷售 最低銷售 1000 8 0 0 600 0 .3 0 .5 0 .2 甲 期望值 0 .3 最高銷售 最可能銷售 最低銷售 1 2 0 0 1 0 0 0 800 0 .2 0 .6 0 .2 乙 期望值 0 .35 最高銷售 最可能銷售 最低銷售 9 0 0 7 0 0 5 00 0 .2 0 .5 0 .3 丙 期望值 0 .35 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 45 且又知計(jì)劃人員預(yù)測銷售的期望值為 1000， 統(tǒng)計(jì)人員的預(yù)測銷售 的期望值為 900， 計(jì)劃 、 統(tǒng)計(jì)人員的預(yù)測水平分別是銷售人員的 。 計(jì)算：ⅰ 第一次抽出的事件是 D3 ，各事件的校正概率；ⅱ第二次抽出的事件是 D1, 各事件的校正概率；ⅲ 第三次抽出的事件是 D2, 各事件的校正概率 . 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 42 7 某服裝廠設(shè)計(jì)了一種新式時裝，并請甲、乙、丙三位專家作出銷路預(yù)測。 以紡織業(yè)的投資為例，假定預(yù)測目標(biāo)是下年的投資趨勢是增加， 不變還是減少，為此，向有關(guān)紡織廠調(diào)查，紡織廠依其大小分為甲，乙，丙三個等級，甲級廠有 n1個，乙級廠有 n2個，丙級廠有 n3個 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 36 項(xiàng)目 廠別 甲 乙 丙 Wi 增加 不變 減少 W1 n11 n12 n13 W2 n21 n22 n23 W3 n31 n32 n33 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 37 甲 乙 丙 Pi ?N1 W1*n11 W2*n12 W1*n13 N2 W2*n21 W2*n22 W2*n23 N3 W3*n31 W3*n32 W1*n33 P1 P2 P3 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 38 項(xiàng)目 廠別 甲 乙 丙 Wi 增加 不變 減少 W1 3 2 1 W2 2 3 1 W3 2 3 4 例：共對２１個廠子進(jìn)行調(diào)查，其中甲級廠６個，乙級廠６個，丙 級廠９個，其中甲廠銷售額為 1000萬元，乙為 800萬元，丙為 500萬元 則有 W1＝ 2， W2 ＝ W3 ＝１ P1=２＊３＋１ .６＊２＋１＊２＝ P2= P3= 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 39 思考題： 1定性預(yù)測應(yīng)注意什么問題 ？ 2什么是德爾菲法 ？ 它有哪些特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn) ？ 3什么是累計(jì)概率中位數(shù)法 ？ 各種平均誤差指標(biāo)是怎樣計(jì)算的 ？ 對預(yù)測值是怎樣進(jìn)行校正的 ？ 4什么是交叉影響法 ？ 怎樣進(jìn)行評價 ？ 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 40 5 已知某工業(yè)公司對過去 10 次預(yù)測的利潤率預(yù)測值與 觀察值資料如下： 預(yù)測編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 觀察值x 預(yù)測值x ^ 又知根據(jù)累計(jì)概率確定的中位數(shù)為 8 . 2 試根據(jù)累計(jì)概率中位數(shù)法計(jì)算： 平均絕對誤差； ② 預(yù)測系統(tǒng)誤差；③校正預(yù)測的平均絕對誤差；④對中位數(shù)進(jìn)行校正 。 2 交叉影響因素的定義還須更加明確、具體、嚴(yán)格地加以控制 2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 32 第五節(jié) PERT預(yù)測法 64 bca ??預(yù)測數(shù)＝經(jīng)驗(yàn)公式： 代表最可能銷量的代表最低銷量代表最高銷量，cba／３６２）（最高銷量－最低銷量?2?2022年 5月 29日星期日2時 23分 38秒 33 假定只有兩個 A,C事件發(fā)生，同時假定 C發(fā)生的機(jī)會 是 A的兩倍 則，平均數(shù)＝（ a+2c)/3 假定只有 B,C兩個事件發(fā)生，同時假定 C發(fā)生的機(jī)會 是 B的兩倍 則，平均數(shù)＝（ b+2c)/3 Ａ Ｃ B C Ａ Ｃ B C 6423232 cba/)cb(/)c
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