管理定量分析方法
企业管理的定性、定量分析方法
常用的定性分析方法
总是在具有“领头羊”地位的市场上进行测试(即一般是指某些可代表 广大消费者的主要城市或城镇)。显然，如果该品牌在这些市场中销路 很好，它们就可以在全国范围内投放市场或公开亮相。但是，如果产 品的缺陷很快被现，该品牌就需要加以改进，甚至有时也许不得不放 弃。存在于市场测试本身的风险是：新产品可能被竞争者跟踪窃取信 息。记住，这些公司“间谍”可能从你的努力中获取宝贵的信息。
常用的定性分析方法
集合意见法
将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。这种方法的关键 是：每个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是“民 主”的方法，如果每个人的意见按其重要性给予不同的权重，就可能 得到更准确的估计值，这也是集合意见法的一种。
常用的定性分析方法
集合意见法案例
某零售企业为了预测明年烟酒销售额，要求经理和业务科、计划科、财务科 及销售员作出年度销售预测。 如何运用集合意见法作出预测，具体步骤如下：
常用的定性分析方法
最后预测值为：
常用的定性分析方法
德尔菲法
这是集合意见法的一种变异形式。每个参与者递交他们的个人估 计值，然后审查其他参与者的估计值。这样，他们就会照顾到不同意 见而重新考虑和修改他们的原始数值。参加者应该背对背，不能相互 碰面。一般的，他们把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者汇总 各人的看法后再返还给他们。他们可以在不受别人干涉的情况下，客 观地分析手中的数据。这样反复几次，答案就会趋于一致，从这种意 义上来讲，它可以被看作是小组讨论和集合意见法的混合体，综合了 上面两种方法的长处。
那么，第5个数据为中位数。 即预测新产品的年销售量为63万台。 以上是德尔菲法应用的一个例子。德尔菲法是定性预测法中的一种常用 的方法。
管理学定量分析
实践中，风险型决策问题一般通过决策收益表和决策树来进行，以它的计算结果作为决策过程的主要依据。这里，我们仅就决策树决策进行说明。 决策树的应用范围非常广泛，它不仅能够解决单阶段决策问题，而且还可以解决多阶段和多级决策问题，因此，它是决策者进行科学决策的有效工具。
1、决策树的结构 决策树是由决策点、方案枝、机会点、概率枝构成的一个树形图。见下图：
点□：决策：比较点⑤和⑥，因为⑤>⑥所以取点⑤，即扩建的方案。
2、计算各点期望值：
点③：
点⑥：
点②：
点⑤：
3、决策
（万元）
(三)非确定型决策方法 非确定性决策问题是指某些待决策的事项存在着几种可能出现的状态，但没有充分的资料来确定每一种自然状态发生的概率，对这类问题所进行的决策称为非确定型决策。进行这类决策时，由于决策者对各种自然状态发生的概率无法知道，因此决策者就要靠经验人为地制造一系列决策原则。 非确定型决策常用如下几种思考原则：
市场销售形势预测，产品销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。根据上述情况试选择最佳方案。 解： 根据题意，本题要区分前三年和后七年两个阶段考虑，因此是属于多阶段决策问题。
1、画决策树形图
比较点②和点③，因为③>②，所以取点③，即先建小厂，销路好，三年后扩建的方案。
图解法求盈亏平衡点
仍以例1：某企业资料为例，计算其盈亏平衡点。 解：根据资料有：
⑵公式法
量本利分析的应用，主要是用盈亏平衡点分析的原理，对企业的经营状况、获利水平、制定交易方案等问题进行研究。
3、量本利分析的应用
例2：某企业销售某产品的固定成本为3600元，单位可变成本为180元，计划销售120件，问每件售价最低应卖多少钱才能保本？
(培训课件)物流管理定量分析方法
定量分析在物流管理中的应用
需求预测
库存管理
通过历史数据和市场调查，运用数学模型对 未来市场需求进行预测，为库存管理和生产 计划提供依据。
运用数学模型和优化算法，确定最佳库存水 平、库存补充策略和库存调度方案，降低库 存成本并提高库存周转率。
运输优化
物流网络设计
运用运筹学和计算机技术，对运输路线、运 输方式和运输计划进行优化，提高运输效率、 降低运输成本。
案例一
案例二
第三小节
数据分析与预测
数据分析与预测的定义与特点
定义
数据分析与预测是指利用统计学、数 学和计算机技术对大量数据进行分析， 以揭示数据背后的规律和趋势，并对 未来进行预测。
特点
数据分析与预测具有客观性、科学性和 预测性等特点，能够为物流管理提供数 据支持和决策依据。
数据分析与预测的方法与技术
配送中心选址
通过对市场需求、交通状况、区域 经济等因素进行分析和预测，确定 最优的配送中心选址方案。
第四小节
优化建模与求解
优化建模与求解的定义与特点
定义
优化建模与求解是运用数学模型对物流管理问题进行描述，并寻求 最优解决方案的过程。
特点
以数学为基础，强调问题结构的逻辑性和系统性，追求最优解而非 满意解。
仿真模拟在物流管理中的应用案例
通过仿真模拟不同库存控制策略下的库存水平、缺货概率等指标， 优化库存控制策略。 库存管理 通过仿真模拟不同配送路线规划方案下的配送成本、时间等指标， 选择最优的配送路线规划方案。 配送路线规划 通过仿真模拟不同物流网络设计方案下的运输成本、运输效率等 指标，优化物流网络设计。 物流网络设计
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点 法培
击训
此课
金融风险管理的定量分析方法
金融风险管理的定量分析方法金融市场的不确定性使得金融机构面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
为了更好地管理这些风险，金融机构必须采用定量分析方法来评估和控制风险。
本文将介绍金融风险管理中常用的定量分析方法，并探讨其优缺点以及应用。
一、历史模拟法历史模拟法是金融风险管理中最常用的一种方法。
它基于历史数据来预测未来的风险水平。
具体而言，该方法通过收集历史数据，计算金融资产或投资组合的风险指标，如价值变动的标准差或风险价值（VaR），从而评估未来可能出现的风险水平。
优点：历史模拟法简单易懂，容易实施，可以基于真实数据进行分析和预测，能够捕捉到市场波动的历史趋势。
缺点：历史模拟法忽略了金融市场的非线性特征和复杂性，假设未来的市场行为与历史行为相似，但实际市场可能会发生结构性变化。
此外，历史模拟法依赖于历史数据，无法准确预测未来的风险。
二、蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机性的模拟方法，用于评估金融风险。
它通过生成大量的随机样本，模拟金融市场的潜在走势，从而计算投资组合的风险度量值，如VaR或条件VaR。
优点：蒙特卡洛模拟法可以考虑多种市场场景和可能性，能够更准确地评估风险。
它不仅可以估计风险水平，还可以提供概率分布信息，有助于决策者更好地理解风险。
缺点：蒙特卡洛模拟法计算复杂度高，需要生成大量的随机样本，消耗计算资源。
此外，模型的准确性依赖于输入变量的选择和分布假设，结果可能受到这些假设的影响。
三、基于统计方法的风险模型除了历史模拟法和蒙特卡洛模拟法外，还有许多基于统计方法的风险模型被广泛应用于金融风险管理中，如GARCH模型和ARIMA模型。
这些模型利用时间序列数据，通过建立数学模型来分析金融市场的波动性和风险传导机制。
优点：基于统计方法的风险模型可以更好地理解金融市场的动态特征，通过建立数学模型，能够更准确地预测和度量风险。
缺点：基于统计方法的风险模型需要对金融市场的数据进行假设和建模，假设可能会导致模型的不准确性。
企业管理中的定量化评价方法评析5篇
企业管理中的定量化评价方法评析5篇第1篇示例：企业管理中的定量化评价方法评析在企业管理中，评价是一项非常重要的工作。
通过对企业各方面的工作进行评价，可以及时发现问题，加以改进，从而提高企业的经营效益。
而对于企业管理的评价，定量化评价方法是一种非常常用的评价手段。
本文将对企业管理中的定量化评价方法进行评析，分析其优势与局限性。
定量化评价方法的优势在于其客观性和科学性。
定量化评价方法能够将企业管理的各个方面数字化，用数字来展现企业的运营状况、财务状况、人员状况等，避免了主观评价的片面性和主观性，更加客观和科学。
定量化评价方法能够为企业提供具体的数据支持，使企业的管理决策更加明智和有效。
通过对企业各个方面进行定量化评价，可以帮助企业管理者及时了解企业的运营情况，找出问题所在，并采取相应的改进措施，从而提高企业的经营效益。
定量化评价方法也存在一些局限性。
定量化评价方法需要大量的数据支持，而有些企业的管理数据可能并不完备或者不够准确，这就影响了定量化评价方法的有效性。
定量化评价方法还需要专业的分析和解读，而有些企业的管理人员可能并不具备这方面的专业知识，导致定量化评价方法的结果可能会被误解或者忽视。
定量化评价方法还无法全面地反映企业管理的各个方面，有些管理问题可能并不容易用数字来衡量。
在实际运用中，企业管理者需要综合考虑定量化评价方法的优势和局限性，选择适合企业自身情况的评价方法。
在进行定量化评价时，企业管理者需要确保所使用的数据准确可靠，避免因数据不准确而导致评价结果的失真。
企业管理者还需要提升自身的专业知识和分析能力，以更好地理解和运用定量化评价方法的结果。
企业管理者还需要意识到定量化评价方法并不能替代主观判断和经验积累，需要与其他评价方法相结合，形成完整的评价体系。
定量化评价方法在企业管理中具有重要的作用，但也需要注意其优势和局限性。
企业管理者需要充分认识到定量化评价方法的局限性，并合理运用，以最大限度地发挥其作用。
管理定量分析方法
管理定量分析方法
管理定量分析方法是指用数学或统计学的方法来解决管理问题的一种方法。
在管理学中，定量分析方法主要被用于数据的收集、处理和分析，以及提供决策支持和问题解决的量化依据。
常用的管理定量分析方法包括：
1. 统计分析：使用统计学的方法对数据进行数理统计，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
2. 数学建模：将管理问题抽象为数学模型，利用数学方法对模型进行分析，从而得出解决问题的结论或方案。
3. 运筹学方法：运筹学是应用数学和量化方法来优化决策和规划问题的学科，包括线性规划、整数规划、动态规划、排队论等方法。
4. 决策树分析：利用数学模型和统计分析方法，构建决策树来辅助管理决策，帮助决策者选择最优的决策路径。
5. 数据挖掘：利用数据分析和机器学习的方法，挖掘出隐藏在大量数据中的有用信息和模式，帮助管理者做出决策。
6. 模拟仿真：通过建立系统的数学模型和仿真实验，模拟和测试不同方案对管理问题的影响，帮助决策者做出最佳决策。
这些方法可以在不同的管理领域和问题中应用，如生产管理、供应链管理、市场营销、金融管理等，以支持管理者做出更科学、更准确的决策。
企业管理决策模型中的定量分析方法
企业管理决策模型中的定量分析方法一、引言在当今信息化，市场化的商业环境中，企业管理决策越来越复杂多变。
如何在管理决策中运用定量分析方法，成为了企业管理和经营的重要课题。
本文将从定量分析方法的概念、应用场景、使用步骤和案例分析等方面进行探讨，旨在为企业管理者提供一些启示和帮助。
二、定量分析方法的概念定量分析方法是指在管理决策中利用数学、统计学和计算机等技术手段，对数据进行量化和分析，以实现精确分析、准确预测和科学决策的工具和方法。
三、定量分析方法的应用场景1. 流程优化企业管理中有许多复杂的流程需要优化。
定量分析方法可以对各项指标进行数值化分析，如流程效率、成本、时间、质量等，从而帮助企业找到切入点进行优化。
2. 财务分析财务分析是企业经营的重要内容，对企业的发展趋势和财务状况的把握至关重要。
通过定量分析方法，可以得到更加准确的财务数据分析和现金流预测。
3. 竞争分析竞争是企业经营中的永恒大题。
通过对市场数据、竞争对手数据等的分析和比较，企业可以找到自身的优劣势，并且为下一步的竞争策略提供支持。
4. 市场营销市场营销是营销领域的一个热门话题，如何达到精准营销效果是每个企业都需要关注的问题。
定量分析方法可以通过客户数据、行为数据、兴趣数据等方面，进行融合统计、概率预测、机器学习等方法，实现个性化营销。
四、定量分析方法的使用步骤1. 确定目标首先，需要明确定量分析的目的和范围。
确定研究的对象、数据来源、指标体系等，明确所需数据集和分析方法，以充分利用数据并得到定量分析的结果。
2. 数据收集与预处理定量分析的基础是数据，要使用定量分析方法，首先需要获取并清洗数据。
数据的质量关系到分析最终结果的准确性。
数据收集包括手动输入、自动采集、调查问卷、现有记录等方式。
3. 数据分析选择适当的分析工具，建立合适的数据模型，可以使用机器学习、数据挖掘和统计等方法。
在实际应用中，可以根据具体目标选择不同的分析方法。
4. 结果展示对分析结果进行解释，并通过可视化图表或报告的形式向相关人员展示结果。
企业管理中的定量分析
详细描述
供应链管理是企业运营的重要组成部分。通 过运用数学模型和优化算法，企业可以优化 资源配置、降低库存成本、提高物流效率等 ，从而提升整个供应链的运营效率和竞争力 。
05
定量分析的挑战与解决 方案
数据质量与处理
01
02
03
挑战
数据质量参差不齐，存在 缺失、异常值等问题。
解决方案
建立数据质量标准和数据 清洗流程，对数据进行预 处理和校验，确保数据的 准确性和完整性。
案例二：销售预测的定量分析应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
通过分析历史销售数据和其他相关因素，预测未来一段时 间内的销售额和销售量。
利用销售数据和其他相关因素，如产品价格、竞争对手情 况、市场需求等，通过回归分析、时间序列分析等统计方 法，建立数学模型，预测未来一段时间内的销售额和销售 量。这种预测可以帮助企业提前调整生产和库存，提高销 售业绩。
背景进行科学决策。
解释性与实用性
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挑战
分析结果难以理解，无法为决策提供有效支持。
解决方案
采用可视化技术和业务化语言，将分析结果转化 为易于理解的报告或图表，同时结合业务实际进 行解释和应用。
总结词
解释性和实用性是定量分析的重要目标，需要将 复杂的数据和模型结果转化为业务可用的信息和 建议。
回归分析是一种通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间关系的统计方法 。
详细描述
回归分析可以帮助企业了解不同因素对目标变量的影响程度，预测未来趋势， 并为企业制定决策提供依据。在企业管理中，回归分析常用于预测销售、成本 、利润等关键指标。
因子分析
总结词
因子分析是一种降维技术，通过识别 和提取多个变量中的共同因子，简化 数据结构。
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2 课程学习方法
1）不要试图去证明相关的定理，而是要懂得这些 定理后面的逻辑或原理。 2）不要死记相关的计算公式和方法，而要懂得这 些方法和公式后面的逻辑和适用条件。 3）也不要去手工计算，要学会用计算机去完成相 关的计算工作。你的精力要集中在计算结果的解 释，以及就结果对你研究的问题的意义进行判断。 （注：为了熟悉原理而进行的简单计算例外） “把证明留给数学家，把计算留给计算机，把原 理与逻辑留给自己”
总结一下
• 1）随机性和规律性是统计学的两个重要概念。规律 性本身包含着随机性。统计可以定义为在随机性中 寻找规律性，当两种规律之间的差异超出了随机性 本身的影响（或者解释范围），变化趋势就发生了。 • 2）概率为我们从数据中得出结论提供了基础，统计 学家利用概率判断数据间的差异是否超出了随机性 本身的影响。 • 3）变量可定义为一个特征或属性，我们的数据收集 都是针对一个个变量进行的。 • 4）统计很少对总体进行直接的研究，都是通过对具 有代表性的样本的研究，来对总体的信息进行推断。
解释1：可能是这些工人的智力或者动作协调性 有问题。研究测试结果否定了这一解释。 • 合理的解释： • 工人们自动限制产量的理由是，如果他们过分 努力地工作，就可能造成群体内同伴的失业， 或者公司会制定出更高的生产定额来。所以群 体会迫使其中的个体进行一致限产。也就是工 人会受到非正式组织的影响。
1－3 概率(Probability)
• 在讨论随机性的时候，统计学的大部分内 容根基于一个很重要的概念——概率。 • 概率是一个取值介于0到1之间的数，告诉 我们某一特定的事件以多大的机会发生。 • 对于两个数字的差别是否超出了随机性本 身所能解释的范围，我们可能永远无法肯 定。但是我们可以确定，这种差别超出随 机性能解释的范围发生的概率是大还是小。
• （3）定距数据(interval scale)。 这类数据可以做大小比较以及加减运算， 不能做乘除运算。数据之间的距离是相等的。 其根本特征是，数据中的0不是物理客观存 在的，而是人为设定的。例如：温度测量值 就是定距。 • （4）定比数据(ratio scale)。 定比数据是数据中最高层次的测度等级。 这类数据可以做大小比较和加减运算外，还 可以做乘除运算。这时的0值不是人为确定 的，而是物理客观存在的。例如：人的身高 数据、体重数据。
• 注意三点： • 1）SPSS中将定距数据和定比数据合并为 一类，叫刻度级数据。所以SPSS的数据测 量层次只有三种。 • 2）一项统计方法适合低级别的数据，也适
用于高级别的数据。但反过来不成立。例 如我们可以计算身高数据的均值，但不能 计算五个人性别的均值。 • 3）在社会科学研究对定序数据的处理有 两种方式：一是将其作为定类数据看待； 另一是将其作为刻度级数据看待。
至少存在以下问题： • （1）孩子是否应该小于18周岁？ • （2）孩子是仅仅指亲生子女，还是包括养子养 女？过继的算不算？对于不和亲生父母生活在 一起的孩子算不算？父母离了婚而共同抚养的 孩子怎么算？ • －－－－－ 所以要对“孩子”这个变量做清楚的界定。 • 思考：这个调查问题存在什么问题： • “请问贵企业的销售收入是多少？_______‖
第二讲 数据获取、描述性统 计与SPSS简单应用
本讲内容
1 统计学的主要思想 2 数据获取 3. 单变量描述性统计
1 统计学的主要思想
• • • • • 1－1 随机性中的规律性 1－2 规律性中的随机性 1－3 概率(probability) 1－4 变量(Random Variable) 1－5 总体与样本(Population and Sample)
1－1 随机性中的规律性
• 1）随机性是指不能预测某一特定事件的结 果。 • 2）规律性是指我们从许多随机事件中收集 数据时发现的模式。 • 统计可以看着是对随机中的规律进行研究 的学科。
1－2 规律性中的随机性
• 1）在进行统计观察的时候，大部分时候我们都 得不到完全一模一样的观察结果。所以规律也表 现出某中随机性，这是统计的一个重要的本质特 征。 • 2）所以任何两次数据收集过程中，得到的结果 一般都有差异。关键是这种差异是可以用数据本 身的随机性进行解释，还是差异达到了无法用随 机性进行解释？当两种规律的差异超出了随机性 本身的范围的时候，变化趋势就发生了。 • 所以统计也是对数据中的偏差问题进行研究的学 科。统计把单独的、随机事件置于规律中，并揭 示出其变化的趋势。
• 让我们总结一下该研究的研究过程
理论研究（产生方式）2 不支持 提出假设 通过实验或 其他方式收 集数据
数据分 析
ห้องสมุดไป่ตู้
数据支持假设么？
支持 假设成为一 种假说，进 而为理论
3-2 定量分析在管理学研究中的地位
管理学研究的一般程序 （1）提出和形成问题 （2）文献综述 （3）假设的提出 （4）概念定义及其变量操作化 （5）数据收集 （6）数据分析 （7）结论及其分析 （8）研究报告写作 从上面可以看到，在（6）中定量分析具有重要 的地位，它是数据分析的主要方法
2 数据收集
• 2－1 定义变量 • 2－2 变量的测量层次 • 2－3 观察数据—抽样调查：问题和可能性
• 2－4 问卷设计中常出现的问题
• 2－5 数据文件的格式
• 2－1 定义变量
• 数据收集的第一个工作，就是要清楚测量和 收集什么。你要将你的研究问题转化为用变 量的语言来描述，并且要对变量进行清楚的 定义。 • 例如：思考一下，假设你想了解一个家庭孩 子的数量，你设计的问题为：“在你家庭中 有多少个孩子？”，该问题存在什么问题？ • （ C）
• 2－2 变量的测量层次 • 1）思考题：请回答以下收集到的数据，可以进行“<、 >‖,―＋、—‖ ，“＊，／”中的哪些运算？ （1）五个人的性别：1，0，0，1，1（1：男性；0： 女性） （2）五个人的身高：170，173，165，180，161 （单位：厘米） （3）七天的气温（摄氏温度℃）：15，24，27， 18，34，30，19。 （4）五个人对一项政策满意程度的评分： 5， 3， 3， 4， 2 （1：十分不满意；2：不满意；3：一般或中立；4： 满意；5：十分满意）
3 管理学研究与定量分析
• 3－1 梅奥的霍桑实验
• 3-2 定量分析在管理学研究中的地 位
3－1 梅奥的霍桑实验
• 梅奥的霍桑实验 （Hawthorne Experiments）中 有关非正式组织的 研究。
George Elton Mayo，1880－1949
目的是要证实在工人当中存在着一种非正式 的组织，而且这种非正式的组织对工人的 态度有着极其重要的影响 • 实验条件:(1)人员：14名男职工，其中9名 绕线工，3名是焊接工，2名检验工；(2)计 件工作制度。 • 实验结果：工人每天只完成了6000～6600 个焊接点（标准每个工人应该完成7312个 焊接点），且天天如此。为什么？
其他：
• 聚类：社会阶层的划分，经济区域的划分. 红学中的作者研究 • 主成分分析：地区生产率的排序.制衣业中 规格的确定 • 判别分析：信用等级判定，是否偷税漏税？ 企业是否会破产？ • －－－－－
5 课外作业
课外作业
• 1）随机找N个同学，让他们在O/V两个字母中任 选一个（不要思考），并用纸笔记录下每个人的 选择。 • 2）随机找N个同学，让他们从1－10十个数字任 意选择一个数字（不要思考），并用纸笔记录下 每个人的选择。
思考题：指出下面研究中的变量、变量的值、 个体是什么？ • 1）研究淮海工学院男生的身高和体重之间 的关系。 • 2）研究连云港市居民对打的加收燃油税这 项政策的满意程度。 • 3）统计江苏省个县市的工业生产总值。
1－5 总体与样本
参数:
统计量
x
s
p
• 思考题：请判别下面研究问题中的总体与个 体是什么？ （1）如果你对淮海工学院女生的身高感兴趣， 想研究下其分布。 （2）如果你想研究连云港市的高新技术企业 的盈利情况。
2－3 观察数据——抽样调查
• 定义：凡是在获得数据的过程中，不对被调 查对象数据产生的条件施加任何控制所得到 的数据，称为观察数据。 • 两种方式：普查与抽样调查。 • 普查(Census) ：就是收集总体中的所有个体 的数据。 • 抽样调查（Sampling）：是在总体中选择出 一个样本，然后对样本中的个体进行调查， 从所了解的样本数据来推断总体情况。
抽样调查的优点：
• （1）经济性。 • （2）时效性强。抽样调查可以迅速、及时地 获取到所需要的信息。 • （3）准确性高。
抽样调查的一个原则： “确信锅里的汤被 搅拌均匀”。
抽样调查的方法：概率抽样(Probability sampling)
／非概率抽样(Nonprobability sampling) 概率抽样(Probability sampling) • （1）简单随机抽样(simple random sampling)： 就是等概率抽样，每个个体以相同的概率被抽中。 这也可以分为重复抽样和不重复抽样两种形式。 • （2）分层抽样(Stratified sampling)： 在抽样之前将总体划分为不同的层（群），然后 在各个层中抽取一定数量的元素组成样本。 分层抽样的时候应该是各个层内之间的元素的差异 比较小，而使层之间的元素比较大。各个层的划分要 根据研究者的判断和研究目的。
4定量分析在管理实务中的应用
• 估计出租车数量（第二讲 数据收集、描述性统计与 SPSS简单应用 ） • 估计某中濒危动物的数量（第三讲中的概率知识） • 假设你是劳动人事局的项目评估人员,要对一项针对下 岗职工的就业培训项目进行评估,你发现参加了这个培 训项目的下岗职工中有60%找到了工作,而没参加这个 项目的下岗职工中只有45%找到了工作.你如何对这项 目的有效性加以评估?(第三讲,假设检验) • 如何判断几个政府部门的绩效是否确实存在差异(第四 讲方差分析) • 如何估计盗窃数量？(第五讲 回归分析)