定量分析方法案例
定量分析方法案例
=1-(1-e-1000/2000)= e-0.5 = 0.6065
案例7：保用年限应定为几年？
设某厂生产的某种电子产品的寿命服从μ=8年，=2年
的正态分布，问 (1)该产品寿命小于5年的概率是多少？ (2)寿命大于10年的概率是多少？ (3)厂方要对外承诺，若该产品在保用期内失效可免费 更换，厂方希望将产品的免费更换率控制在1%以内，问 保用年限最长可定为几年？
(2)
(3)设保用年限最长可定为 n 年，则由题意
即
1 (
n 8 8n ) ( ) 0.99 2 2
查表得：(8-n) /2 2.33，得 n 3.34， 取n =3，故保用年限最长可定为3年。
案例8：如何奖励员工？
某企业对生产中某关键工序进行调查，发现工人们完成该工 序的时间服从正态分布。均值为20分钟，标准差为3分钟。
1
| 468
5
8
|
-100
滞销（0.3）
9
468 10 | 0
一般（0.3） 畅销（0.4）
4. 结果分析 • 该问题的最优决策为： • 应先进行少量试生产供用户免费试用，以获得用户反馈信 息。若用户反馈为不满意，则不投资生产；否则，都投资生 产该产品。此最优决策的期望净现值为576万元，比直接投 产的期望净现值多108万元。 • 更为重要的是，采用试生产方案可大大降低决策的风险程 度。当用户反馈结果为“满意”时，投产后滞销的概率仅为 4.35%，比直接投产后的滞销概率30%要小得多。此时投产 后的期望净现值更高达1348万元。而当用户反馈结果为“不 满意”时，投产后产品滞销的概率则高达61.76%，由于此时 的决策是不投产，故规避了巨大的投资风险。
（1）从该工序生产工人中任选一人，其完成该工序时间少于
风险管理的定量方法案例
风险管理的定量方法案例
案例一：金融领域的风险管理
在金融领域，定量方法广泛应用于风险管理，以帮助金融机构评估和控制其风险曝露。
以下是一个关于信用风险的案例：
某银行希望评估其贷款组合的信用风险水平。
为此，他们使用了定量方法来测量每个贷款的违约概率和违约损失。
通过综合所有贷款的违约概率和违约损失，该银行能够计算出整个贷款组合的预期违约损失。
通过历史数据和统计模型，该银行可以估计每个贷款违约的概率。
例如，他们可以考虑贷款人的收入、借款金额、信用历史等因素，以计算每个贷款违约的概率。
此外，该银行还需要估计每个贷款违约的损失。
他们可以考虑贷款金额、担保物的价值等因素，以确定在违约时可能损失的金额。
通过将每个贷款的违约概率和违约损失结合起来，该银行可以计算出整个贷款组合的预期违约损失。
然后，他们可以根据该预期违约损失来制定风险管理策略，如设定适当的资本准备金、限制特定贷款类型的风险暴露等。
通过定量方法，该银行能够更准确地评估和管理其信用风险，从而减少潜在的损失和风险。
同时，他们还可以根据定量结果进行风险分析和应急计划制定，以应
对不同风险情景下可能发生的情况。
定量分析范例
定量分析范例在研究中，定量分析是一种基于数据和统计方法的研究方法。
它通过收集和分析大量的数据，以科学的方式解释事物之间的关系和趋势。
本文将以一个定量分析的范例案例来详细说明该方法的应用。
案例背景假设我们是一家电商公司，想要分析我们销售的产品在不同地区的销售情况。
我们希望了解不同地区的销售量、销售额以及产品的受欢迎程度。
为了做出更好的市场决策，我们需要进行定量分析。
数据收集首先，我们需要收集数据以供分析。
我们可以从我们的销售记录中获取以下数据：销售地区、销售量、销售额以及产品的特征（如品牌、种类等）。
我们还可以收集一些额外的数据，如人口统计数据、经济发展数据等，以便更全面地分析。
数据整理和清洗获得数据后，我们需要对数据进行整理和清洗。
首先，我们将销售记录按照销售地区进行分组，并计算每个地区的销售量和销售额的总和。
然后，我们将产品的特征数据与销售记录进行匹配，以获得每个产品的特征信息。
数据分析在进行数据分析之前，我们需要先确定我们想要回答的问题。
在这个案例中，我们想要回答以下问题：1. 不同地区的销售情况如何？2. 不同产品的销售情况如何？3. 销售和产品的特征之间是否存在关联性？为了回答这些问题，我们可以使用各种统计方法，如描述性统计、回归分析等。
首先，我们可以通过制作柱状图或折线图来展示不同地区的销售量和销售额。
这些图表可以直观地展示销售情况的差异和趋势。
接下来，我们可以使用描述性统计方法，如平均值、中位数、标准差等，来分析产品的销售情况。
比如，我们可以计算每个产品的平均销售量和销售额，并比较它们之间的差异。
最后，我们可以使用回归分析来探索销售和产品特征之间的关系。
例如，我们可以建立一个线性回归模型，将销售量作为因变量，产品的特征作为自变量，以确定它们之间是否存在显著相关性。
结果解释一旦我们完成数据分析，我们需要解释和解读结果。
我们可以利用图表和统计指标来说明不同地区的销售情况和产品的销售情况。
法律案例定量分析(3篇)
第1篇一、引言法律案例定量分析是运用统计学方法对法律案例进行数量化分析的一种研究方法。
通过对案例的量化，可以揭示案件发生的原因、规律和特点，为司法实践提供有益的参考。
本文以某故意伤害案为例，运用定量分析方法对案件进行深入剖析。
二、案例背景2019年3月，某市发生一起故意伤害案。
被害人甲因琐事与嫌疑人乙发生争执，乙持刀将甲刺伤，导致甲身受重伤。
案发后，公安机关迅速介入调查，将嫌疑人乙抓获归案。
经审理，法院依法判处乙有期徒刑十年。
三、数据收集为进行定量分析，我们从案件卷宗中提取以下数据：1. 案件发生时间：2019年3月；2. 案件发生地点：某市；3. 案件类型：故意伤害；4. 案件当事人：被害人甲、嫌疑人乙；5. 案件审理结果：乙被判处有期徒刑十年。
四、定量分析1. 时间分布分析通过分析案件发生时间，我们可以了解故意伤害案件在时间上的分布规律。
根据统计数据，该故意伤害案发生在2019年3月，属于春季。
进一步分析，我们可以将故意伤害案件按照季节进行分类，观察不同季节案件发生数量是否存在显著差异。
2. 地点分布分析通过分析案件发生地点，我们可以了解故意伤害案件在地域上的分布特点。
根据统计数据，该故意伤害案发生在某市，属于城市地区。
我们可以进一步分析城市与农村地区故意伤害案件的数量差异，以及城市内部不同区域案件发生的集中度。
3. 类型分析通过对案件类型的分析，我们可以了解故意伤害案件发生的成因。
根据统计数据，该故意伤害案属于故意伤害类型。
我们可以进一步分析故意伤害案件与其他类型案件的数量关系，以及故意伤害案件在各类案件中所占比例。
4. 当事人分析通过对案件当事人的分析，我们可以了解故意伤害案件发生的原因。
根据统计数据，该故意伤害案涉及被害人甲和嫌疑人乙。
我们可以进一步分析被害人甲和嫌疑人乙的年龄、性别、职业等特征，以及他们在案件中的角色和作用。
5. 审理结果分析通过对案件审理结果的分析，我们可以了解故意伤害案件的处理效果。
定量分析案例
定量分析案例
案例背景：
某公司想要了解他们的产品在市场上的表现情况，以便做出相应的营销策略调整。
为了实现这一目标，我们需要进行定量分析，以便找出产品的销售情况和市场趋势。
数据收集：
首先，我们需要收集相关的数据，包括产品销售额、市场份额、竞争对手的表
现等信息。
这些数据可以通过市场调研、销售报告、竞争对手分析等方式获取。
数据分析：
接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
我们可以利用统计学方法，比如平
均数、标准差、相关系数等指标，来描述和解释数据的特征。
另外，我们还可以利用图表和图表来可视化数据，比如柱状图、折线图、散点图等，以便更直观地展现数据的分布和趋势。
结论与建议：
最后，我们将根据数据分析的结果得出结论，并提出相应的建议。
比如，如果
数据显示公司的产品在市场上的表现不佳，我们可以建议公司调整营销策略，改进产品质量，或者寻找新的市场机会。
如果数据显示公司的产品在市场上的表现良好，我们可以建议公司继续保持现有策略，或者加大投入，扩大市场份额。
总结：
通过以上案例，我们可以看到定量分析在市场营销中的重要性。
通过收集和分
析数据，我们可以更好地了解市场趋势和产品表现，从而做出更明智的决策。
定量
分析不仅可以帮助我们解决问题，还可以帮助我们发现新的商机和发展方向。
因此，定量分析在企业决策中扮演着至关重要的角色。
定量分析方法案例-精品资料（可编辑）
系列１
四、估计模型
根据上述数据， 运用 OLS进行参数估计，从而得到估计模型。回 归结果如下：
C? 0.141 0.593 * Y
Se 666.94 0.011 t Stat 0.0002 53.33 p Value 1.000 .000
R2 0.9968 ， Se of Regression = 924.56
Coefficients a
Model
1
(Constant)
X
Unstandardized Coefficients
B
Std. Error
-1.592
.372
.287
.029
a. Dependent Variable: Y
Standardi zed
Coefficien ts
Beta
.839
t -4.277 9.745
21 岁以下者所占 比例（％）
17 8 16 15 9 8 14 8 15 10 10 14 18 10 14 16 12 15 13 9 17
每千个驾驶员中 发生车祸次数
4.100 2.190 3.623 2.623 0.835 0.820 2.890 1.267 3.224 1.014 0.493 1.443 3.614 1.926 1.643 2.943 1.913 2.814 2.634 0.926 3.256
Correlations
X
X
Pearson Correlation
1.000
Sig. (2-tailed)
.
Sum of Squares and Cross-products
402.119
Covariance
定量分析案例
定量分析案例在实际的管理决策和市场营销中，定量分析是一种非常重要的工具。
通过定量分析，我们可以更加科学地评估和预测市场趋势，为企业的决策提供有力的支持。
本文将通过一个实际的案例，来展示定量分析在市场营销中的应用。
案例背景：某电子产品公司在推出新产品之前，需要进行市场调研，以确定市场的需求和潜在的竞争对手。
为了更好地了解市场情况，公司决定进行定量分析，以便做出更加科学的决策。
数据收集：公司首先收集了相关的市场数据，包括竞争对手的产品销量、市场份额、市场规模、消费者需求等信息。
同时，还对消费者进行了问卷调查，了解他们对新产品的需求和偏好。
数据分析：通过对收集到的数据进行定量分析，公司得出了一些重要的结论。
首先，他们发现市场规模呈现增长趋势，而竞争对手的市场份额也在逐渐增加。
其次，消费者对新产品的需求主要集中在功能性和价格方面。
最后，通过对竞争对手销量和市场份额的分析，公司确定了自己在市场中的定位和目标。
决策支持：基于定量分析的结果，公司制定了相应的市场营销策略。
他们决定在产品的功能性和价格上进行调整，以满足消费者的需求。
同时，他们还对竞争对手的市场份额进行了评估，制定了相应的竞争策略。
实施效果：经过市场营销策略的实施，新产品取得了良好的市场反应。
销量和市场份额都有了明显的增长，证明定量分析在决策制定和市场营销中的重要性。
结论：通过以上案例的分析，我们可以看到定量分析在市场营销中的重要性。
它可以帮助企业更好地了解市场情况，评估竞争对手，预测市场趋势，为决策提供有力的支持。
因此，定量分析不仅在市场营销中有着重要的应用，也在其他领域具有广泛的价值。
总之，定量分析是一种非常重要的工具，它可以帮助企业更加科学地进行决策和市场营销。
希望本文的案例分析能够对大家有所启发，更好地应用定量分析于实际工作中。
法律案例定量分析(3篇)
第1篇一、案例背景某市某区人民法院受理了一起故意伤害案件。
被告人李某因琐事与被害人张某发生争执，持刀将张某刺伤，导致张某重伤二级。
此案引起了社会的广泛关注，也引发了人们对法律正义的思考。
为了更好地分析此案，本文将从定量分析的角度对案件进行深入探讨。
二、定量分析方法1. 数据收集收集案件相关数据，包括被告人李某的基本情况、犯罪动机、犯罪手段、犯罪后果等，以及被害人张某的受伤情况、医疗费用、误工损失等。
2. 数据处理对收集到的数据进行整理、清洗和转换，使其符合定量分析的要求。
3. 模型建立根据案件特点，选择合适的定量分析方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，建立相应的模型。
4. 模型验证通过对比实际数据与模型预测结果，验证模型的准确性和可靠性。
5. 结果分析对模型分析结果进行解读，得出有益的结论。
三、案例分析1. 数据收集被告人李某，男，25岁，初中文化，无业。
犯罪动机：因琐事与被害人张某发生争执。
犯罪手段：持刀将张某刺伤。
犯罪后果：张某重伤二级。
被害人张某，男，28岁，高中文化，某公司员工。
受伤情况：重伤二级。
医疗费用：5万元。
误工损失：2万元。
2. 数据处理将案件相关数据整理成表格，并进行清洗和转换。
3. 模型建立选择多元线性回归模型，以被告人李某的犯罪动机、犯罪手段、犯罪后果为自变量，以被害人张某的医疗费用、误工损失为因变量。
4. 模型验证通过计算相关系数、调整系数等指标，验证模型的准确性和可靠性。
5. 结果分析根据多元线性回归模型分析结果，得出以下结论：（1）被告人李某的犯罪动机与其犯罪后果有显著的正相关关系，即犯罪动机越强，犯罪后果越严重。
（2）被告人李某的犯罪手段与其犯罪后果有显著的正相关关系，即犯罪手段越恶劣，犯罪后果越严重。
（3）被害人张某的医疗费用、误工损失与其犯罪后果有显著的正相关关系，即犯罪后果越严重，经济损失越大。
四、结论通过对某故意伤害案的定量分析，我们发现犯罪动机、犯罪手段、犯罪后果与经济损失之间存在显著的正相关关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
案例 3-1
美国联合食品公司（Cosolidated Foods）在新墨西哥州、亚利桑那州和加利福尼亚州经营连锁超市。
一项促销活动通知连锁店提供一项新的信用卡政策，使联合食品的顾客除了通常的支付现金或个人支票选择外，还有用信用卡（如Visa、MasterCard卡）进行购买支付的选择权。
新的政策正基于试验基础而执行，希望信用卡选择权将会鼓励顾客加大采购量。
在第一月经营之后，在一周期间内选择了有100名顾客的随机样本。
100名顾客中的每一个的支付方式和消费多少的数据被收集上来。
样本数据列示在下表中。
在新的信用卡政策出现之前，大约50％的联合食品顾客用现金支付，约50％用个人支票支付。
表：联合食品100个顾客的随机样本的购买金额和支付方式（单位：美元）
管理报告:
使用描述性统计的表格法和图形法来汇总表中的样本数据。
你的报告应该包括诸如下列的摘要：
1. 支付方式的频数分布和频率分布；
2. 支付方式的柱形图或饼形图；
3. 每一支付方式下花费金额的频数和频率分布；
4. 每一支付方式下花费金额的直方图和茎叶点。
你对联合食品的消费金额和支付方式有了什么样的初步了解？
1. 支付方式的频数分布和频率分布
2．支付方式的柱形图或饼形图
（1）柱形图
（2）饼形图
3．每一支付方式下花费金额的频数和频率分布
4．每一支付方式下花费金额的直方图和茎叶图
（1）直方图
（2）茎叶图
注：将支付金额四舍五入化为保留一位小数。
现金支付方式茎叶图：
茎叶
1139
249
3037
438
5129
609
7022449 889
90
11258
121
131
15116
16347
181
205
个人支票支付方式茎叶图：
茎叶27
179
188
211
260
276
286
306
3117
347
3549
3615
372
380
396
4116
4278
431
4902
506
517
5209
548
554
576
58168
598
692
725
782
信用卡支付方式茎叶图：
茎叶144
198
226
256
269
277
279
338
438
445
4612
481
503
5236
533
542
552
576
698
注:严格说来，没有叶的茎也应该列出，但限于篇幅这里省略了。
对联合食品的消费金额和支付方式的初步了解：
(1) 从频数分布上看，个人支票和现金是最常采用的支付方式，信用卡的使用相对较少；
(2) 从支付金额上看，以现金方式付款的支付金额一般较小，而以个人支票和信用卡方式的支付金额都比较高，其中以个人支票方式的支付金
额跨度最大。
(3) 以现金方式的支付金额一般在2至8美元之间，以个人支票方式的支付金额一般在30至60美元之间，以信用卡方式的支付金额一般在40至60美元之间。
案例4－1
联合食品公司（Cosolidated Foods）在新墨西哥州、亚利桑那州和加利福尼亚州经营连锁超市（见案例3－1）。
在下表中的样本是他的100个客户的支付方式和金额。
公司的经理们要求从这个样本中得到客户们实际支付情况的信息。
特别的，他们十分关注以信用卡支付的金额和客户购买金额之间的相互关系。
表：联合食品100个顾客的随机样本的购买金额和支付方式（单位：美元）
管理报告：
利用第4章中介绍的描述统计学方法来分析样本数据。
对于客户购买以现金支付金额、以支票支付金额和以信用卡支付金额的数据分别加以分析。
报告应包含下面的分析和讨论。
1.对于各种支付方式的平均数和中位数的比较和理解；
2.对于各种支付方式的离散程度的度量，如极差和标准差进行比较和
理解；
3.分别对3种支付方式用五数概括法进行比较和理解。
在你报告的总结部分，讨论一下从中可以得出关于联合食品公司的客户支付方式和支付金额的什么结论。
管理报告
1. 对于各个平均数和中位数的比较和理解
比较和理解：
1）从平均数和中位数来看，现金支付方式的购买金额比较低，信用卡和个人支票支付方式要高得多，两者相差不大；
2）三种支付方式的平均数和中位数都相差不大，说明数据分布偏态不大、比较均匀。
2．对于各种支付方式的离散程度的量度，如极差和标准差进行比较和理解
注：其中标准差是用excel计算得到。
比较和理解：
从极差和标准差的绝对指标来看，现金支付方式金额的离散程度较小，而以信用卡和个人支票支付的金额数的离散程度很大，尤其是个人支票支付方式。
但从变异系数（离散程度的相对指标）来考察，结果如下：
可见，以现金支付方式的金额数的离散程度最大，而以信用卡和个人支票支付的金额数的离散程度相差不大，均低于现金支付方式的离散程度。
3.分别对3种支付方式用五数概括法进行比较和理解
比较和理解：
从五数的数值比较来看，现金支付方式的金额数总体来说偏小，信用卡支付方式和个人支票支付方式的金额数都相对较高，其中个人支票支付的金额数的跨度是最大的。
结论：
总体说来，联合食品公司的客户三种支付方式中，现金和个人支票支付较信用卡支付更常见一些；从金额上说，现金支付的数额一般较小，而个人支票和信用卡支付的金额相对较高；以现金支付方式的金额数的离散程度最大，而以信用卡和个人支票支付的金额数的离散程度相差不大，均低于现金支付方式的离散程度。