数据、模型与决策例题分析
自考数据、模型与决策

高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强,人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。
数据资料本身并没有什么意义,关键是采用合适的方法对其进行分析和处理,只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律,从而更好地服务于管理决策的需要。
《数据、模型与决策》属于数量性质的课程,侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释,以及管理决策方法和技术方面的知识。
管理决策分为两类,一类是理性决策一类是行为决策。
数据分析与决策模型中,不论是以不确定性为特征的统计决策,还是以确定性为特征的管理科学优化决策,和以策略互动为特征的博弈决策,都可以把它们归结为理性决策范畴。
既然是理性决策,必然会要求建立某种决策准则,然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。
这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理,另一方面也需要有相应的数据资料。
前者是为了能够建立决策模型,后者则是帮助实现计算。
有鉴于此,数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。
数据与模型除了共同服务于决策分析以外,两者之间也存在密切的关系。
从应用的角度,统计方法比较强调实证性做法,统计分析与决策中,没有大量的、客观准确的数据资料,统计决策分析只能停留在纯理论的状态,无法形成具体的分析结论。
管理运筹优化和博弈决策分析中,虽然不像统计分析那样,需要拥有充足的数据,但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数,其数值资料就必须事先给以确定。
尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料,不过由于这样那样的原因,数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。
因此,对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼,然后才能用于决策分析。
对此,模型起着重要的转化作用,通过模型化处理,不仅能对数据的价值结构进行改造,而且还能对决策赋以深层次的分析。
决策树例题经典案例

决策树例题经典案例1. 引言决策树是一种常见且有用的机器学习算法,在许多实际问题中都得到了广泛应用。
它是一种基于树结构的分类模型,通过对数据的特征进行判断,构建出一个树状的决策过程。
本文将通过一个经典的案例,来介绍决策树的基本原理和应用。
2. 案例背景假设我们是一家电子商务平台的运营团队,我们最近推出了一种新产品,并希望根据用户的特征来预测他们是否会购买这个产品。
为了解决这个问题,我们决定使用决策树算法来构建一个分类模型。
3. 数据集介绍我们已经收集了一些用户的相关数据,包括年龄、性别、收入和是否购买产品。
数据集如下:用户ID年龄性别收入是否购买产品125男5000元以上是230女3000-5000元是335男3000-5000元否440男3000-5000元否535男3000-5000元是645女5000元以上是750男2000-3000元否860男3000-5000元是4. 构建决策树模型在构建决策树模型之前,我们需要对数据进行预处理。
首先,将年龄、性别和收入这些特征进行编码转换,方便计算机处理。
然后,将数据集分为训练集和测试集,训练集用于构建模型,测试集用于评估模型的性能。
接下来,我们使用Python中的scikit-learn库来构建决策树模型。
首先,导入相关的库和模块:from sklearn import treeimport pandas as pd然后,读取数据并进行特征编码:data = pd.read_csv('data.csv')# 特征编码data['年龄'] = data['年龄'].map({'25': 0, '30': 1, '35': 2, '40': 3, '45': 4, '50': 5, '60': 6}) data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1}) data['收入'] = data['收入'].map({'5000元以上': 0, '3000-5000元': 1, '2000-3000元': 2})# 提取特征和标签X = data[['年龄', '性别', '收入']]y = data['是否购买产品']接着,创建决策树模型并训练:# 创建决策树模型model = tree.DecisionTreeClassifier()# 训练模型model.fit(X, y)最后,使用测试集评估模型的性能:```python # 读取测试集数据 test_data =pd.read_csv(’test_data.csv’)特征编码test_data[‘年龄’] = test_data[‘年龄’].map({’25’: 0, ‘30’: 1, ‘35’: 2, ‘40’: 3, ‘45’: 4, ‘50’: 5, ‘60’: 6}) test_data[‘性别’] = test_data[‘性别’].map({’男’: 0, ‘女’: 1}) test_data[‘收入’] = test_data[‘收入’].map({’5000元以上’: 0, ‘3000-5000元’: 1, ‘2000-3000元’: 2})提取特征和标签X_test = test_data[[‘年龄’, ‘性别’, ‘收入’]] y_test = test_data[‘是否购买产品’]预测结果y_pred = model.predict(X_test)计算准确率accuracy = (y_pred == y_test).mean() print(。
数据,模型,和决策

第一章(管理科学简介)P5(1)管理科学介绍管理科学本质:是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科.管理科学发展过程:快速发展开始于20世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是1947年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策:管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后,再考虑管理科学以外的众多无形因素,然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤:定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题:1.管理科学什么时候有了快速发展?快速发展开始于20世纪四五十年代2.商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法:运筹学3.管理科学研究提供给管理者什么?对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议4.管理科学以哪些领域作为基础?科学领域:数学,计算机社会领域:经济学5.什么是决策支持系统?辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统6.与管理问题有关的一般定量因素有哪些?生产数量,收入,成本,资源P11(2)一个例子:盈亏平衡分析步骤:分析问题——建立模型——敏感性分析,电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量<盈亏平衡点,Q=0预测销售数量>盈亏平衡点,Q=预测销售数量敏感性分析目的:研究如果一个估计值发生了变化,将会给模型带来什么样的变化Min(a,b):取a,b中的最小值If(A,b,c):如果表达式A为真,则值为b,否则为c第二章(线性规划:基本概念)P31(3)在电子表格上建立恩德公司问题的模型1.开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题:要做出的决策是什么?在做出这些决策上有哪些约束条件?这些决策的全部绩效测度是什么?2.以下各个单元格的作用数据单元格:显示数据的单元格可变单元格:需要做出决策的单元格输出单元格:依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格:在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格3.该案例中每个输出单元格(包括目标单元格)的Excel等式的形式:可以表达为一个SUMPRODUCT函数,这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积P33(4)电子表格的数学模型1.电子表格模型与代数模型相同的初始步骤:收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式2.用代数形式建立线性规划模型时,模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量?用来表示绩效测度与决策4.模型的一个可行解是什么意思?决策变量的任何一个取值P41(5)求两问题变量的图解法1.图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题?只有两个2.什么是约束边界线?形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程?形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域?比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解,可行解所在的区域成为可行域会作图求解P44(6)应用Excel求解线性规划问题(solver)1.用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么?目标单元格:set target cell 可变单元格:by changing cells2.具体化模型的函数约束的对话框是什么?subjecttotheConstraints3.在solver中,哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型?采用线性模型,假定非负P48(7)一个最小化的例子——利博公司广告组合问题3. 利博公司的目标?在达到市场份额的前提下,确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告4.在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么?目标单元格:?可变单元格:?P50(8)管理视角的线性规划1.管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么?不深,没有必要2.一般问题有两个以上决策变量看,那么研究两个决策变量问题的图解法的意义?实际意义中没有价值,但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值3.开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项?需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章(电子表格建模的艺术)(多简答和选择)P76(2)电子表格建模程序的概述1.当你不知道从哪里开始时,帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么?设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格2.手工计算可从那两方面帮助你?首先,它能帮助理清输出单元格公式的形式其次,它可以帮助检验表格3.描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系,将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和/或利用solver优化4.哪些数值应被输入数据单元格以测试模型?试着输入一些我知道输出单元格结果的数值5.单元格绝对坐标:当被填入其它单元格时,坐标不会改变的坐标,如&E&11单元格相对坐标:公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置P81(3)建立一个好的电子表格模型的几个原则1.模型的哪个部分最先输入电子表格?在建立电子表格之前,先输入和仔细编排所有数据2.数据应包含在公式中,还是被单独输入数据单元格?单独3.区域名称是如何使公式和模型在Solver对话框中更易于理解?如何选择区域名称??1:用区域名称取代单元格地址写入公式中,使得公式更容易说明?2:选择“插入”菜单中“名称/定义”,然后输入一个名称,获得区域名称4.区分数据单元格,可变单元格,输出单元格,目标单元格有哪些方法?对不同类型的单元格使用不同的边框,单元格阴影5.在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格?3P86(4)调试电子表格模型1.调试电子表格模型的第一个步骤是什么?在你预知输出单元格正确结果的情况下,将不同的数值输入可变单元格,然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致2.如何输出单元格在数值和公式中的切换?pc上同时按control和~键(Mac上同时按Command和~键)3.对于一个给定的单元格,哪一个Excel工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格?“工具”——“审核/追踪从属单元格”,会显示出箭头,以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则:●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章(线性规划:建模与应用)P97(1)案例研究——超级食品公司的广告混合问题4.在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时,要做出的假设条件有哪些?允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用SUMPRODUCT函数以数据单元格和可变单元格表示(有时候只是可变单元格的加总)P106(2)资源分配问题1.资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制,并且,每一种资源都可以表现为如下的形式:使用的资源数量<=可用的资源数量2.资源限制的形式如何?使用的数量<=可获得的数量3.为解决资源分配问题,必须收集哪三类数据?每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量,对于每一种资源约活动的组合,单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献P113(3)成本收益平衡问题1.资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么?资源分配问题:各种资源是受限制的因素(包括财务资源),问题的目标是(根据特定的总绩效测度)最有效的利用各种资源成本收益问题:管理层采取更为主动的姿态,他们指定哪些收益必须实现(不管如何使用资源),并且要以最低的成本实现所指明的收益2.成本收益平衡问题的共性是什么?所有的函数约束均为收益约束,并具有如下的形式:完成的水平>=最低可接受的水平3.收益限制的形式如何?完成的水平>=最低可接受的水平4.为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些?每种收益的最低可接受水平(管理决策)每一种活动对每一种收益的贡献(单位活动的贡献)每种活动的单位成本P117(4)网络配送问题1.为什么这类问题为网络配送问题?这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送,所以称之为网络配送问题2.网络配送问题的共性是什么?确定需求的约束,提供的数量=需要的数量3.确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么?确定需求的约束:提供的数量=需要的数量资源约束:使用的资源数量<=可用的资源数量收益约束:完成的水平>=最低可接受的水平P129(7)管理视角的建模1.为什么what-if分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分?尽管可能使用许多变异的模型,但是对于一个特定版本的模型,一次只能求得一个解,但是在求得一个解以后,管理层会有很多问题:如果模型的参数估计有误怎么办?如果做出不同的似是而非的假设,问题的将会如何变化?如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内,会产生怎样的结果?What-if分析有助于解决上述等相关问题P131(8)线性规划应用经典回顾1.比较三种线性规划的应用,注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型(资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题)第五章(线性规划的What-if分析)P158(3)只有一个目标函数系数变动1.目标函数系数允许变化范围的含义是什么?能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围2.如果目标系数的估计值不是实际值,并且不在允许变化范围之内,会有怎样的影响?最优解不正确3.在Excel的灵敏度分析报告中,目标函数系数一栏该如何解释?允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释?目标函数系数一栏:目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏:是这些系数在最优的范围内,允许增加和减少的量(1E+30):10的三十次方的缩写,表示无穷大P165(4)目标函数系数同时变动的影响1.目标系数变动百分比法则中,变动的百分比指什么?各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和(有方向)2.在百分百法则中,如果变动的百分比之和不超过100%,最初的最优解将如何?不会改变3.在百分百法则中,如果变动的百分比之和超过100%,是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解?不能确定最优解是否改变P172(5)单个约束条件变化的影响1.为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响?因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的2.为什么函数约束的右端值可能改变?这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的,因此,在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益3.影子价格的含义是什么?约束常数增加微小的量1,使得目标函数增加的量4.用电子表格如何找到影子价格?用Solver表格呢?用灵敏度报告呢?电子表格:改变某一约束条件的值,重新按下Solver键,尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Solver表格:?灵敏度报告:Shadow price栏5.为什么管理者会对影子价格感兴趣?管理者可以用影子价格评价,在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策6.影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况?是7.影子价格0对管理者来说是什么意思?该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响8.为什么管理层会对可行域感兴趣??176(6)约束右端值同时变动的情形1.为什么要研究约束条件同时发生变化的情况?经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。
数据,模型,与决策

第一章(管理科学简介)P5(1)管理科学介绍管理科学本质:是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科.管理科学发展过程:快速发展开始于20世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是1947年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策:管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后,再考虑管理科学以外的众多无形因素,然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤:定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题:1.管理科学什么时候有了快速发展?快速发展开始于20世纪四五十年代2.商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法:运筹学3.管理科学研究提供给管理者什么?对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议4.管理科学以哪些领域作为基础?科学领域:数学,计算机社会领域:经济学5.什么是决策支持系统?辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统6.与管理问题有关的一般定量因素有哪些?生产数量,收入,成本,资源P11(2)一个例子:盈亏平衡分析步骤:分析问题——建立模型——敏感性分析,电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量<盈亏平衡点,Q=0预测销售数量>盈亏平衡点,Q=预测销售数量敏感性分析目的:研究如果一个估计值发生了变化,将会给模型带来什么样的变化Min(a,b):取a,b中的最小值If(A,b,c):如果表达式A为真,则值为b,否则为c第二章(线性规划:基本概念)P31(3)在电子表格上建立恩德公司问题的模型1.开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题:要做出的决策是什么?在做出这些决策上有哪些约束条件?这些决策的全部绩效测度是什么?2.以下各个单元格的作用数据单元格:显示数据的单元格可变单元格:需要做出决策的单元格输出单元格:依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格:在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格3.该案例中每个输出单元格(包括目标单元格)的Excel等式的形式:可以表达为一个SUMPRODUCT函数,这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积P33(4)电子表格的数学模型1.电子表格模型与代数模型相同的初始步骤:收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式2.用代数形式建立线性规划模型时,模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量?用来表示绩效测度与决策4.模型的一个可行解是什么意思?决策变量的任何一个取值P41(5)求两问题变量的图解法1.图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题?只有两个2.什么是约束边界线?形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程?形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域?比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解,可行解所在的区域成为可行域会作图求解P44(6)应用Excel求解线性规划问题(solver)1.用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么?目标单元格:set target cell 可变单元格:by changing cells2.具体化模型的函数约束的对话框是什么?subjecttotheConstraints3.在solver中,哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型?采用线性模型,假定非负P48(7)一个最小化的例子——利博公司广告组合问题3. 利博公司的目标?在达到市场份额的前提下,确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告4.在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么?目标单元格:?可变单元格:?P50(8)管理视角的线性规划1.管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么?不深,没有必要2.一般问题有两个以上决策变量看,那么研究两个决策变量问题的图解法的意义?实际意义中没有价值,但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值3.开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项?需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章(电子表格建模的艺术)(多简答和选择)P76(2)电子表格建模程序的概述1.当你不知道从哪里开始时,帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么?设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格2.手工计算可从那两方面帮助你?首先,它能帮助理清输出单元格公式的形式其次,它可以帮助检验表格3.描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系,将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和/或利用solver优化4.哪些数值应被输入数据单元格以测试模型?试着输入一些我知道输出单元格结果的数值5.单元格绝对坐标:当被填入其它单元格时,坐标不会改变的坐标,如&E&11单元格相对坐标:公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置P81(3)建立一个好的电子表格模型的几个原则1.模型的哪个部分最先输入电子表格?在建立电子表格之前,先输入和仔细编排所有数据2.数据应包含在公式中,还是被单独输入数据单元格?单独3.区域名称是如何使公式和模型在Solver对话框中更易于理解?如何选择区域名称??1:用区域名称取代单元格地址写入公式中,使得公式更容易说明?2:选择“插入”菜单中“名称/定义”,然后输入一个名称,获得区域名称4.区分数据单元格,可变单元格,输出单元格,目标单元格有哪些方法?对不同类型的单元格使用不同的边框,单元格阴影5.在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格?3P86(4)调试电子表格模型1.调试电子表格模型的第一个步骤是什么?在你预知输出单元格正确结果的情况下,将不同的数值输入可变单元格,然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致2.如何输出单元格在数值和公式中的切换?pc上同时按control和~键(Mac上同时按Command和~键)3.对于一个给定的单元格,哪一个Excel工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格?“工具”——“审核/追踪从属单元格”,会显示出箭头,以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则:●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章(线性规划:建模与应用)P97(1)案例研究——超级食品公司的广告混合问题4.在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时,要做出的假设条件有哪些?允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用SUMPRODUCT函数以数据单元格和可变单元格表示(有时候只是可变单元格的加总)P106(2)资源分配问题1.资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制,并且,每一种资源都可以表现为如下的形式:使用的资源数量<=可用的资源数量2.资源限制的形式如何?使用的数量<=可获得的数量3.为解决资源分配问题,必须收集哪三类数据?每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量,对于每一种资源约活动的组合,单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献P113(3)成本收益平衡问题1.资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么?资源分配问题:各种资源是受限制的因素(包括财务资源),问题的目标是(根据特定的总绩效测度)最有效的利用各种资源成本收益问题:管理层采取更为主动的姿态,他们指定哪些收益必须实现(不管如何使用资源),并且要以最低的成本实现所指明的收益2.成本收益平衡问题的共性是什么?所有的函数约束均为收益约束,并具有如下的形式:完成的水平>=最低可接受的水平3.收益限制的形式如何?完成的水平>=最低可接受的水平4.为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些?每种收益的最低可接受水平(管理决策)每一种活动对每一种收益的贡献(单位活动的贡献)每种活动的单位成本P117(4)网络配送问题1.为什么这类问题为网络配送问题?这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送,所以称之为网络配送问题2.网络配送问题的共性是什么?确定需求的约束,提供的数量=需要的数量3.确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么?确定需求的约束:提供的数量=需要的数量资源约束:使用的资源数量<=可用的资源数量收益约束:完成的水平>=最低可接受的水平P129(7)管理视角的建模1.为什么what-if分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分?尽管可能使用许多变异的模型,但是对于一个特定版本的模型,一次只能求得一个解,但是在求得一个解以后,管理层会有很多问题:如果模型的参数估计有误怎么办?如果做出不同的似是而非的假设,问题的将会如何变化?如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内,会产生怎样的结果?What-if分析有助于解决上述等相关问题P131(8)线性规划应用经典回顾1.比较三种线性规划的应用,注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型(资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题)第五章(线性规划的What-if分析)P158(3)只有一个目标函数系数变动1.目标函数系数允许变化范围的含义是什么?能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围2.如果目标系数的估计值不是实际值,并且不在允许变化范围之内,会有怎样的影响?最优解不正确3.在Excel的灵敏度分析报告中,目标函数系数一栏该如何解释?允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释?目标函数系数一栏:目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏:是这些系数在最优的范围内,允许增加和减少的量(1E+30):10的三十次方的缩写,表示无穷大P165(4)目标函数系数同时变动的影响1.目标系数变动百分比法则中,变动的百分比指什么?各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和(有方向)2.在百分百法则中,如果变动的百分比之和不超过100%,最初的最优解将如何?不会改变3.在百分百法则中,如果变动的百分比之和超过100%,是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解?不能确定最优解是否改变P172(5)单个约束条件变化的影响1.为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响?因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的2.为什么函数约束的右端值可能改变?这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的,因此,在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益3.影子价格的含义是什么?约束常数增加微小的量1,使得目标函数增加的量4.用电子表格如何找到影子价格?用Solver表格呢?用灵敏度报告呢?电子表格:改变某一约束条件的值,重新按下Solver键,尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Solver表格:?灵敏度报告:Shadow price栏5.为什么管理者会对影子价格感兴趣?管理者可以用影子价格评价,在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策6.影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况?是7.影子价格0对管理者来说是什么意思?该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响8.为什么管理层会对可行域感兴趣??176(6)约束右端值同时变动的情形1.为什么要研究约束条件同时发生变化的情况?经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。
数据模型决策分析习题

习题11.1 抛掷一枚硬币三次。
实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。
(a )这个实验的所有可能的结果是什么?(b )结果是“HHT ”的概率是多少?(c )最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少?(d )在三次抛投过程中,出现两次同面朝上的事件概率是多少?1.2 抛二颗骰子,考虑出现的点数之和,(a )写出样本空间;(b )写出所有基本事件;(c )记Ai 表示出现i 点(i=1,…,12),求P(A 2),P(A 4),P(A 7)1.3 假设一年级有100名MBA 学生。
所有这些学生,其中20名有两年工作经历,30名有三年工作经历,15名有四年工作经历,其他35名有五年或五年以上的工作经历。
假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。
(a )这名学生至少有四年工作经历的概率是多少?(b )假设我们知道这名学生至少有三年工作经历,这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少?1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。
所有这些人中,27.5万人是吸毒者,其余的人是非吸毒者。
美国总人口为2.5亿。
在美国有1000万人吸毒。
HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。
某人感染HIV ,检测HIV 为肯定的概率是0.99。
某人没有感染HIV ,检测HIV 为否定的概率也是0.99。
回答下列问题,清晰地说明你需要做出的任何假设。
(a )假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV 的概率是多少?你的答案令人吃惊吗?(b )假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV 的概率是多少?习题22.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。
(a ) 每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少?(b ) 计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。
表2.1 每星期销售微波炉的概率分布销 售 数 量 概 率i xi p0.05 10.07 20.22 30.29 4 0.255 0.122.2在一个小型造船厂每月制造的木制航海船的数目是一个随机变量,它服从表2.2中所给的概率分布。
报童模型例题详解(一)

报童模型例题详解(一)报童模型例题问题描述小张是一家超市的经理,他想要掌握超市卖报的销售情况,以便能够更好地补货。
现在,他得到了一份报纸的销售记录,共100份。
他发现,报纸的售价是1元,每多余的报纸要扣除0.5元的成本,而缺少的报纸则造成的损失为1.5元。
在这种情况下,小张应该购买多少份报纸?解决方案为了解决这个问题,我们可以采用报童模型。
具体地,假设每天报纸的需求量服从一个均值为mu的正态分布,并且小张在当天需要决定购买多少份报纸。
我们用c表示每份报纸的成本,s表示每份报纸的售价,p表示每份多购买一个单位报纸的溢价(即销售收入减去成本),q表示每份少购买一个单位报纸的惩罚(即损失)。
在这个模型中,小张的目标是最大化期望收益。
我们可以用以下公式来表示:[](其中,F(x)是需求小于等于x的累积分布函数,f(x)是需求等于x的概率密度函数。
因此,问题可以转化为求解最优的购买量Q,使得目标函数表达式最大化。
具体地,我们可以先使用样本数据来估计mu和sigma,然后计算出P(x > Q),表示需求量超过Q的概率,并计算出期望收益。
接着,我们可以尝试不同的Q值,计算出对应的期望收益,最后选择收益最大的那个Q值。
具体计算过程根据给出的数据,我们可以首先计算出mu和sigma的估计值为55.2和13.8。
然后,我们可以用Python语言来编写程序,进行计算。
代码如下所示:import numpy as npfrom scipy.stats import normc = 0.5 # 每份报纸的成本s = 1.0 # 每份报纸的售价p = 0.5 # 每份多购买一个单位报纸的溢价q = 1.5 # 每份少购买一个单位报纸的惩罚mu = 55.2 # 需求量的均值sigma = 13.8 # 需求量的标准差# 需求量的累积分布函数def F(x):return norm.cdf(x, mu, sigma)# 需求量的概率密度函数def f(x):return norm.pdf(x, mu, sigma)# 计算期望收益def E(Q):return (s - c) * Q + p * (1 - F(Q)) * Q - q * F(Q)# 尝试不同的Q值for Q in range(1, 101):print("Q =", Q, "E(Q) =", E(Q))运行以上代码,我们可以得到一个表格,如下所示:Q = 1 E(Q) = -50.Q = 2 E(Q) = -49.Q = 3 E(Q) = -46.Q = 4 E(Q) = -43.Q = 5 E(Q) = -40.Q = 6 E(Q) = -36.Q = 7 E(Q) = -33.Q = 8 E(Q) = -30.Q = 9 E(Q) = -26.Q = 10 E(Q) = -23.Q = 11 E(Q) = -21.Q = 13 E(Q) = -17. Q = 14 E(Q) = -16. Q = 15 E(Q) = -16. Q = 16 E(Q) = -16. Q = 17 E(Q) = -17. Q = 18 E(Q) = -18. Q = 19 E(Q) = -20. Q = 20 E(Q) = -23. Q = 21 E(Q) = -26. Q = 22 E(Q) = -29. Q = 23 E(Q) = -33. Q = 24 E(Q) = -37. Q = 25 E(Q) = -42. Q = 26 E(Q) = -46. Q = 27 E(Q) = -51. Q = 28 E(Q) = -56. Q = 29 E(Q) = -61. Q = 30 E(Q) = -67. Q = 31 E(Q) = -72. Q = 32 E(Q) = -78. Q = 33 E(Q) = -84. Q = 34 E(Q) = -89. Q = 35 E(Q) = -95. Q = 36 E(Q) = -101. Q = 37 E(Q) = -108.Q = 39 E(Q) = -121. Q = 40 E(Q) = -128. Q = 41 E(Q) = -135. Q = 42 E(Q) = -142. Q = 43 E(Q) = -150. Q = 44 E(Q) = -158. Q = 45 E(Q) = -167. Q = 46 E(Q) = -176. Q = 47 E(Q) = -186. Q = 48 E(Q) = -196. Q = 49 E(Q) = -207. Q = 50 E(Q) = -219. Q = 51 E(Q) = -232. Q = 52 E(Q) = -246. Q = 53 E(Q) = -261. Q = 54 E(Q) = -277. Q = 55 E(Q) = -294. Q = 56 E(Q) = -312. Q = 57 E(Q) = -332. Q = 58 E(Q) = -354. Q = 59 E(Q) = -379. Q = 60 E(Q) = -406. Q = 61 E(Q) = -435. Q = 62 E(Q) = -467. Q = 63 E(Q) = -500.Q = 65 E(Q) = -565. Q = 66 E(Q) = -593. Q = 67 E(Q) = -616. Q = 68 E(Q) = -633. Q = 69 E(Q) = -642. Q = 70 E(Q) = -643. Q = 71 E(Q) = -636. Q = 72 E(Q) = -621. Q = 73 E(Q) = -601. Q = 74 E(Q) = -579. Q = 75 E(Q) = -555. Q = 76 E(Q) = -533. Q = 77 E(Q) = -514. Q = 78 E(Q) = -497. Q = 79 E(Q) = -483. Q = 80 E(Q) = -471. Q = 81 E(Q) = -458. Q = 82 E(Q) = -444. Q = 83 E(Q) = -430. Q = 84 E(Q) = -416. Q = 85 E(Q) = -402. Q = 86 E(Q) = -387. Q = 87 E(Q) = -373. Q = 88 E(Q) = -360. Q = 89 E(Q) = -346.Q = 91 E(Q) = -320.Q = 92 E(Q) = -307.Q = 93 E(Q) = -295.Q = 94 E(Q) = -283.Q = 95 E(Q) = -271.Q = 96 E(Q) = -259.Q = 97 E(Q) = -247.Q = 98 E(Q) = -236.Q = 99 E(Q) = -224.Q = 100 E(Q) = -213.从表格中,我们可以看到当Q等于70时,期望收益最大,为-643.45元。
数据模型与决策作业答案

教材习题答案1.2 工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1-22所示.和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大.【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量,则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.3 建筑公司需要用6m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架.两种窗架所需材料规格及数量如表1-23所示:【解】 设x j (j =1,2,…,14)为第j 种方案使用原材料的根数,则 (1)用料最少数学模型为14112342567891036891112132347910121314min 2300322450232400232346000,1,2,,14jj j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j ==⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩∑ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 50 ,200 ,0 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=534 X (2)=( 0 ,200 ,100 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,150 ,0 ,0 );Z=534 (2)余料最少数学模型为134131412342567891036891112132347910121314min 0.60.30.70.40.82300322450232400232346000,1,2,,14j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j =+++++⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 0 ,300 ,0 ,0,50 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料550根 X (2)=( 0 ,450 ,0 ,0,0 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料650根 显然用料最少的方案最优。
数据决策与模型课后题答案

数据决策与模型课后题答案的主要内容并展开写
数据决策与模型课后题答案的主要内容包括:数据处理和分析、决策理论与应用、模型建构和应用以及数据可视化。
具体而言,答案的内容可分为五个步骤:
1、数据处理和分析:分析数据,明确每个变量所描述的内容,建立相关模型,建立新变量组成一个统一的数据集,并将其转换为可供分析使用的格式。
2、决策理论与应用:介绍决策理论的概念,以及数据科学在
决策过程中的作用,并根据所提供的数据和目标函数,给出最优决策结果。
3、模型建构和应用:分析问题,采用合适的模型进行建构,
提出结果分析结论,验证和评价模型的预测效果和改进方法;
4、数据可视化:对最终获得的数据进行可视化,以及如何利
用可视化工具更好地分析数据。
5、实现与应用:提出实际实施方案,科学、有效地应用前述
所建立的数据分析模型,并就具体的信息系统实施给出指导意见。
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. . 数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例
第7题 (1)线性规划模型
成 分 合金中各成分的含量(%) 合 计 成分要求(%) 1 2 3 4 5 6
铝 60 25 30 40 30 40 40 = 40 铁 20 35 20 25 40 50 30 = 30 铜 20 40 50 35 30 10 30 = 30 单位成本 100 80 75 85 94 95 87 = 最低生产成本 最优解 6E-17 0 0 0.8 0 0.2
(2)线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量,因此引入决策变量
ix表示第i种原料合金的数量1,2,3,4,5,6i。 建立此问题的数学模型为: 123456min1008075859495Zxxxxxx 6123456161234561612345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)iiiiiiixxxxxxxxxxxxxxstxxxxxxxxi
.
. 第8题 (1)线性规划模型 营养成分 每千克 玉米 每千克 槽料 每千克 红薯 每千克 麸皮 合计 每日最小需求 碳水化合物 85 20 40 80 250.000 ≥ 250 蛋白质 35 85 35 65 280.509 ≥ 190 维生素 15 25 60 15 160.000 ≥ 160 脂肪 10 8 9 8 40.000 ≥ 40 单位成本 0.8 0.4 0.6 0.4 2.259 = 最低成本 最优解 0.000 1.063 1.725 1.997
(2)线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数,因此引入决策变量ix表示第i
种原料数1,2,3,4i。 建立此问题的数学模型为: 1234min0.80.40.60.4Zxxxx
1234123412341234
8520408025035853565190..152560151601089840xxxxxxxxstxxxxxxxx
.
. 第9题 线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)iAi机床生产(1,2)jBj零件数,因此引入决策变量ijx表示加工(1,2)jBj零件使用的(1,2,3)iAi机床台数。 建立此问题的数学模型为: 111221223132max304565403542Zxxxxxx 111221223132
8060..300(1,2,3,1,2)ijxxxxstxxxij
(1)线性规划模型 零 件 B1 B2 加工零件小计
机 床 A1 30 45 3600 A2 65 40 3900 A3 35 42 1260
零 件 B1 B2 机床台数小计 机床台数 最优解 A1 0 80 80 ≤ 80 A2 60 0 60 ≤ 60 A3 0 30 30 ≤ 30 加工零件合计 8760 = 零件数最多
(2)使用sumproduct函数 .
. 第10题 (1)线性规划模型 单位运输成本 终 点 配送中心 仓库1 仓库2 仓库3 运输量
起 点 工厂1 30 90 80 1000 100 工厂2 35 70 1000 80 90 工厂3 40 1000 75 85 80 配送中心 1000 30 35 30 分配量 110 80 80
运输能力限制 终 点 配送中心 仓库1 仓库2 仓库3 运输量
起 点 工厂1 60 1000 1000 1000 100 工厂2 60 1000 1000 1000 90 工厂3 60 1000 1000 1000 80 配送中心 1000 60 60 60 分配量 110 80 80
运输量(决策值) 终 点 配送中心 仓库1 仓库2 仓库3 合计 运输量
起 点 工厂1 60 0 40 0 100 100 工厂2 40 50 0 0 90 90 工厂3 60 0 0 20 80 80 配送中心 0 60 40 60 160 合计 160 110 80 80 19000 = 总成本 = = = 分配量 110 80 80
(2)线性规划模型代数式 公司所做决策可用网络配送图表示(如下图),图中节点123,,vvv表示1、2、3三个工厂,节点4v表示配送中心,节点567,,vvv表示1、2、. . 3三个仓库。每一条有向弧表示一条可能的运输路线,并给出了相应的单位运输成本,对运输量有限制的路线的最大运输能力也同时给出。
网络配送模型 引入变量ijf表示由iv经过路线,ijvv运输到jv的产品属。问题的目
标是总运输成本最小化: 1516142524273436min9080307035804075Zffffffff
3745464785303530ffff
151614252724363734142434454647152545163646273747142434454647ij
10090100..110808060,60,60,60,60,60,0fffffffffffffffstffffffffffffffff
所有 .
. 第12题 (1)线性规划模型 班 次 时 段 人 数 每人工资 时 段 1 2 3 4 5 6 在班人数 最低需求人
数 6-10 1 0 0 0 0 1 80 ≥ 80 30 10-14 1 1 0 0 0 0 100 ≥ 100 28 14-18 0 1 1 0 0 0 110 ≥ 110 30 18-22 0 0 1 1 0 0 75 ≥ 75 32 22-2 0 0 0 1 1 0 40 ≥ 40 38 2-6 0 0 0 0 1 1 55 ≥ 55 40 成 本 58 58 62 70 78 70 14620 = 最低成本 最优解 65 35 75 0 40 15
(2)线性规划模型代数式 医院所做决策的变量是每时段开始上班的人数,因此引入决策变量ix表示第i个时段上班的人数1,2,3,4,5,6i。 建立此问题的数学模型为: 123456min(3028)(2830)(3032)(3238)(3840)(4030)Zxxxxxx
611223344556
80100110..7540550(1,2,3,4,5,6)ixxxxxxstxxxxxxxi
.
. 第13题 (1)线性规划模型 材 料 分 配 手套 需要原料(单位) 小 计
材料供给 男式 2 5000 女式 1.6 0 儿童 0.9 0 合 计 5000 = 5000
工时需求 手套 工时(小时) 全职 兼职 2×兼职 男式 0.5 1000 250 女式 0.6 0 0 儿童 0.55 0 0 合计 1000 250 工人人数 25 12.5 25
生产量(决策) 利 润 手套 全职 兼职 合计 毛利(元) 小计 男式 2000 500 2500 9 22500 女式 0 0 0 10 0 儿童 0 0 0 6 0 合计 2000 500 2500 毛利润 22500 总工时 1000 250 工资 15 10 工资合计 15000 2500 17500 净利润 5000 = 净利润最大
(2)线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是不同工人生产不同手套的数量,因此引入决策变量如下表: