Spreadsheet建模
系统建模与仿真-第八章

行政管理费用=400 000 (美元)
广告费用=600 000 (美元)
由于劳动力费用(工资)、零件材料费用及第一年的需求 量无法确切得知,根据预测每台工资为43~47美元,每台 零件材料费为80~100美元,第一年的需求在5000~ 15000台之间。因为公司银根较紧,对亏损的可能性极为 关注,因此要求进行利润分析以便决策。
公式含义 仿真概括性指标利润均值 仿真概括性指标利润标准差 仿真概括性指标利润最大值 仿真概括性指标利润最小值 需求risk输出函数 销售收入risk输出函数 进货成本risk输出函数 处理收入risk输出函数 利润risk输出函数 不同订购策略
仿真设置
仿真设置
仿真设置
RISK输出
若在view表选择Show Output Graph,仿 真运行过程输出即时更新的图形,动态地 反映所选单元格的变化。若选择Show Results Summary Window, 仿真运行过 程输出带有动态变化的“指甲”图的汇总统 计数据。仿真结束时,自动还将显示预先 选定的其它报表和图形
自动显示输出图形
仿真概要结果 自动显示概要结果
显示模型
运行时展示或隐去模型
在线更新 运行仿真
运行时即时更新RISK窗口 单击图标则开始运行仿真模型
结果高级分析 点击右下角按钮 ,可从下拉菜单可选择目标搜寻、 应力分析或高级敏感性分析。
浏览结果,显示与所选单元格有关的结果图形 输出结果 筛选 结果统计汇总 数据 敏感性分析 情景分析
J23 =IF(F23=1,$D$3,0)
K23 =IF(D23-C23<0,(C23-D23)*$D$4,0)
L23 =I23+J23+K23
如何使用Excel进行数据建模和数据分析

如何使用Excel进行数据建模和数据分析数据建模和数据分析是现代信息技术领域中的重要技能。
在大数据时代,数据建模和数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据,从而做出更为准确的决策。
Excel作为一种常用的办公软件,在数据建模和数据分析中起着重要的作用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和数据分析。
第一章 Excel基础知识在使用Excel进行数据建模和数据分析之前,我们需要了解一些基础知识。
首先,我们需要熟悉Excel的基本操作,包括创建、打开和保存Excel文件,以及插入和删除单元格、行和列等操作。
此外,我们还需要了解Excel的常用函数和公式,如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等,这些函数和公式能够帮助我们进行数据计算和统计。
第二章数据建模数据建模是将现实世界中的对象和关系转化为可计算的模型的过程。
在Excel中,我们可以使用表格、图表等形式对数据进行建模。
首先,我们可以使用Excel的链接功能将不同的数据表格进行关联,从而建立起数据之间的联系。
其次,在数据表格中,我们可以使用Excel的排序和筛选功能对数据进行有序和有条件的排列和筛选,以便更好地进行数据分析。
第三章数据清洗在进行数据建模和数据分析之前,我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指通过删除、修改或补充数据,使数据更加准确和完整的过程。
在Excel中,我们可以使用筛选功能对数据进行筛选和过滤,以去除不符合要求的数据。
同时,我们还可以使用Excel的查找和替换功能对数据进行查找和替换操作,从而进一步清洗数据。
第四章数据分析数据分析是指通过对数据进行加工、整理和分析,从中获取有用的信息和知识的过程。
在Excel中,我们可以使用各种函数和工具进行数据分析。
首先,我们可以使用Excel的图表功能对数据进行可视化展示,帮助我们更直观地理解数据。
其次,我们可以使用Excel的数据透视表功能对大量数据进行汇总和分析,从而发现数据中的规律和趋势。
如何使用Excel进行数据建模和分析

如何使用Excel进行数据建模和分析第一章:引言在当今大数据时代,数据分析和数据建模成为了许多行业中不可或缺的一部分。
Excel作为一款常用的电子表格软件,其强大的数据处理和分析功能受到了广泛的认可和使用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和分析。
第二章:数据建模数据建模是将真实世界中复杂的事物抽象为模型的过程,它是数据分析的基础。
Excel提供了丰富的数据处理工具来帮助我们进行数据建模。
2.1 数据导入在Excel中,我们可以通过多种方式将数据导入到电子表格中,例如从数据库中导入、从文本文件中导入等。
只需按照指示选择合适的导入方式,即可将数据导入到Excel中,方便后续的建模和分析。
2.2 数据清洗清洗数据是数据建模的重要步骤,它包括去除冗余数据、填充缺失数据、处理异常数据等。
Excel提供了各种功能和工具来进行数据清洗,如数据筛选、数据排序、公式计算等。
通过这些功能,我们可以轻松地清洗数据,为后续的数据建模做好准备。
2.3 数据转换在进行数据建模时,有时需要将数据进行转换和处理。
Excel提供了多种数据转换功能,如数据分列、数据合并、数据透视表等。
这些功能能够帮助我们将原始数据转换为更适合建模的形式,从而提高数据建模的效果。
第三章:数据分析数据分析是基于建模结果对数据进行深入的挖掘和分析的过程。
Excel提供了多种数据分析工具和功能,下面将介绍其中几种常用的方法。
3.1 数据可视化数据可视化是将数据通过图表等形式展示出来,便于人们更直观地了解数据特征和趋势。
在Excel中,我们可以通过图表工具快速生成各种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图等。
通过数据可视化,我们可以更好地理解数据,从而为后续的数据分析提供依据。
3.2 统计分析统计分析是基于数据的统计特征进行推断和验证的过程。
Excel 提供了丰富的统计函数和工具,如平均数、标准差、相关系数等。
通过这些统计函数和工具,我们可以方便地进行数据的描述性统计、假设检验、相关性分析等,从而深入挖掘数据背后的信息。
基于SpreadsheetMBA运筹学实践教学论文

基于Spreadsheet的MBA运筹学实践教学研究摘要:利用spreadsheet方法辅助mba运筹学教学正被越来越多的人们所接受。
论文利用比较分析的方法阐述了基于spreadsheet方法的运筹学实践教学具有能避免大量繁琐数学公式推导,使运筹学理论与方法应用简明直观,易于理解和掌握的优势。
并以线性规划为例详细说明了spreadsheet方法应用的具体步骤:问题描述、数据处理、模型建立、模型求解和实施的过程。
关键词:spreadsheet运筹学实践教学中图文分类号:g424文献标识码:a文章编号:1673-9795(2012)01(b)-0000-00运筹学作为一门应用科学,是经济、管专业重要的专业技术基础课,是公认的mba必须开设的关键课程。
mba学员通过该课程学习掌握定量的数学分析模型与方法,培养系统的科学思维方式,提高mba学员利用运筹学的理论与方法指导其管理与决策,运筹学教学已由过去的理论教学逐步转向实际应用教学[1]。
所以培养mba学员利用运筹学理论与方法解决经济管理中实际问题的能力是十分重要的。
目前,一些高等院校的mba已经开设了运筹学实践教学课程,为培养mba学员的实践动手能力起到了重要的作用。
运筹学实践教学内容和教学方法主要是利用已有的软件(如excel、lindo、lingo、winqsb、matlab等)来求解实际问题的数学模型,并分析和评价所求结果。
尽管运筹学实践教学课程的开设提高了mba学员问题求解和分析的实践能力,但由于mba学员多数来自企业管理领域,缺乏深厚的数学功底而使学员利用运筹学知识解决实际问题能力的提高不是很大,致使学员对实际问题描述、数据处理、模型建立与求解程序掌握的不够深入,应用起来还存在诸多问题,严重束缚了运筹学指导企业实践的作用。
近年来,国外高校兴起了利用全新的教学工具“spreadsheet”解决mba学员数学功底薄而又能利用运筹学理论与方法解决企业管理中的各种决策问题。
在Excel中如何进行数据建模和分析

在Excel中如何进行数据建模和分析在当今数字化的时代,数据的重要性日益凸显。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件,不仅能用于简单的数据记录和计算,还具备强大的数据建模和分析功能,帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,为决策提供有力支持。
接下来,让我们一起深入了解在 Excel 中如何进行数据建模和分析。
首先,我们要确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时,要遵循一定的规范,避免出现错误或缺失值。
对于重复的数据,要进行清理和整合,以保证数据的唯一性。
同时,为数据添加合适的标题和标签,便于后续的识别和操作。
数据准备好后,就可以开始进行数据分析了。
Excel 提供了多种数据分析工具,如数据透视表、图表等。
数据透视表是一种非常强大的工具,它可以快速汇总和分析大量数据。
通过简单的拖拽操作,我们可以将不同字段拖放到行、列和值区域,从而得到不同维度的数据分析结果。
例如,我们想了解不同地区、不同产品的销售额情况,只需要将“地区”字段拖到行区域,“产品”字段拖到列区域,“销售额”字段拖到值区域,就能清晰地看到各个地区、各种产品的销售数据汇总。
图表也是数据分析中常用的手段。
Excel 提供了多种图表类型,如柱状图、折线图、饼图等。
柱状图适合比较不同类别之间的数据大小;折线图则能很好地展示数据的趋势变化;饼图用于显示各部分所占比例关系。
选择合适的图表类型可以更直观地呈现数据的特征和规律。
比如,要展示某公司在过去一年中每个月的销售额变化趋势,使用折线图就非常合适。
除了上述工具,函数的运用在 Excel 数据建模和分析中也起着关键作用。
例如,SUM 函数用于求和,AVERAGE 函数用于求平均值,VLOOKUP 函数用于查找匹配的数据等。
通过组合使用这些函数,我们可以实现复杂的数据计算和分析。
假设我们有一份销售数据表格,包含了销售日期、产品名称、销售数量和销售单价等字段。
我们想要计算每个产品的总销售额,可以使用以下公式:=SUMIF($B:$B,B2,$D:$D)$E:$E ,其中 B 列是产品名称,D 列是销售数量,E 列是销售单价。
用Spreadsheet方法对线性规划问题建模与求解

关键词 :S r a s e t方 法;线性规划 ;运筹 学;教学改革 pe dhe
求解”功能 。要安装规划求解 , 请先插入 Mioo fe c s t fc 安装 r foi
盘 ,打 开 E cl xe ,单击“ 工具” 单中的“ 菜 加载宏” 选项 ,然后在
加载宏复选 框中选择“ 规划求解” ,单击 “ 确定” xe ,E cl将安 装
6 +2 +五 +2 ≤10 ( 矗 0 0 玻璃约束 )
1 首先在 S raset . pedh 中进 行问题描述 将问题 所给 出的数据表经调整后输入 S raset , pedh 中 如表
2所 示 。
产量 ,可使 日利润最大?
表 1 雅致家具厂基本数据 家具类型 劳 动 木材 玻璃 单位产 时 间 品利润
I Ⅱ HI I V 2 4 3 2 4 2 l 2 6 2 l 2 60 20 4 0 3 0
雅 致家具厂 生产 四种 小型家具 ,由于该 四种 家具具有不 同 的大小 、形状 、重量和风格 ,所 以它们所需的主要原材料 ( 木 材和玻璃 ) 、制作 时间 、最大销售量与单位利润均不相同 。该 厂每天可提供的木材 、 玻璃 与工人劳动时 间分别为 6 0 、0 0 0m310 m2 4 O小时 , 与 . 0 见表 l 所示。问该厂应如何安排四种 家具 的 日
Ap .0 r2 07
用 S ra set 法 对 线 性 规 划 问题 建 模 与 求解 pedh e 方
数据模型与决策基于SPREADSHEET工具课程设计
数据模型与决策基于 SPREADSHEET 工具课程设计1. 课程概述本课程旨在通过学习 SPREADSHEET 工具,了解数据模型和决策分析的基础知识,并通过案例分析和实践操作来提高学生的应用能力。
课程将围绕以下方面展开:•SPREADSHEET 工具介绍和基本操作•数据模型概念和建立方法•决策分析基本框架和方法•SPREADSHEET 工具在数据模型和决策分析中的应用2. 课程教学计划本课程总共分为 8 周,每周具体安排如下:第一周:SPREADSHEET 工具介绍和基本操作•SPREADSHEET 工具的介绍和使用环境•基本操作和设置•文件的创建与保存第二周:数据模型概念和建立方法•数据模型的概念和作用•数据建模的基本原则与方法•数据模型的构建流程第三周:SPREADSHEET 工具在数据模型中的应用•SPREADSHEET 工具在数据模型中的基本操作•SPREADSHEET 工具的常用函数和公式•数据建模案例分析第四周:决策分析基本框架和方法•决策分析的概念和方法•决策分析基本模型和框架•决策分析的量化方法与评价指标第五周:SPREADSHEET 工具在决策分析中的应用•SPREADSHEET 工具在决策分析中的基本操作•SPREADSHEET 工具在决策分析中的常用函数和公式•决策分析案例分析第六周:综合案例分析•综合应用数据建模和决策分析的知识•多个案例分析和解决•知识点的巩固和实战演练第七周:课程项目设计•小组合作项目的分配与讨论•课程项目的设计与实现•课程项目的报告和展示第八周:课程总结与回顾•课程知识点的回顾和总结•学生体验与学习效果的评价•下一步学习方向的建议3. 课程教学目标与评价方式3.1 课程教学目标•了解 SPREADSHEET 工具的基本操作和使用方法•掌握数据模型的基本原则和构建方法•熟悉决策分析的基本框架和方法•掌握 SPREADSHEET 工具在数据模型和决策分析中的应用方法和技巧•能够综合应用数据模型和决策分析的知识来解决实际问题3.2 评价方式课程评价将分为成绩评定和学生反馈两部分。
如何在excel中实现数据建模和数据分析
如何在excel中实现数据建模和数据分析如何在 Excel 中实现数据建模和数据分析在当今数字化的时代,数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件,不仅具备简单的数据记录和计算功能,还能够进行数据建模和数据分析,帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来,我将详细介绍如何在 Excel 中实现数据建模和数据分析。
一、数据准备在进行数据建模和分析之前,首先需要确保数据的准确性和完整性。
数据可能来自于各种渠道,如数据库、文本文件、网页等。
将数据导入 Excel 后,需要对其进行清理和整理,包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
例如,如果数据中存在重复的行,可以使用“数据”选项卡中的“删除重复项”功能来去除。
对于缺失值,可以根据具体情况选择合适的方法进行处理,如用平均值、中位数或其他合理的值进行填充。
二、数据建模1、数据透视表数据透视表是 Excel 中非常强大的数据建模工具。
它可以快速汇总和分析大量数据,帮助我们从不同的角度观察数据。
要创建数据透视表,首先选择数据区域,然后在“插入”选项卡中点击“数据透视表”。
在弹出的对话框中,可以选择将数据透视表放置在新的工作表或现有工作表中。
在数据透视表中,我们可以将字段拖放到行、列、值等区域,以生成不同的汇总和分析结果。
例如,将“产品类别”字段拖到行区域,将“销售额”字段拖到值区域,就可以得到不同产品类别的销售总额。
2、函数和公式Excel 提供了丰富的函数和公式,用于数据建模和计算。
例如,SUM(求和)、AVERAGE(平均值)、VLOOKUP(垂直查找)等函数在数据分析中经常使用。
假设我们要计算某个产品的销售总额,可以使用 SUM 函数:=SUM(销售数据范围)。
如果要根据产品名称查找对应的价格,可以使用VLOOKUP 函数:=VLOOKUP(查找值,查找范围,返回列数,精确匹配/近似匹配)。
3、图表图表是直观展示数据的有效方式。
管理科学运用Spreadsheet建模和求解教学设计 (2)
管理科学运用Spreadsheet建模和求解教学设计前言在现代工业社会中,管理科学作为一门重要学科,在企业决策、运营管理、生产流程优化等方面发挥了重要作用。
而Excel软件作为一种功能强大的电子表格软件,也成为了管理科学中一种常用的建模和求解工具。
本文旨在探讨如何运用Spreadsheet软件进行管理科学建模和求解,并提供一些教学设计的思路。
什么是管理科学管理科学是一门以数学和计算机科学等为基础,以实现组织、方案和决策优化为目标的学科。
它主要应用于企业管理、运营管理、生产流程优化等方面。
在实践中,管理科学可以通过各种模型和工具,辅助决策者进行数据分析、预测和决策。
Spreadsheet软件在管理科学中的应用Spreadsheet软件可以帮助决策者在管理科学中进行数据分析、建模和求解。
它具有以下特点:1. 实时数据更新Spreadsheet软件可以通过公式自动计算各个单元格的数值,从而实现实时数据更新。
这对于数据分析和预测非常重要。
2. 数据可视化Spreadsheet软件可以将数据以图表的形式展现出来,帮助决策者更好地理解数据。
3. 数据分析Spreadsheet软件可以通过各种公式和函数进行数据分析,如求平均值、标准差、方差等。
4. 建模和求解Spreadsheet软件可以通过各种功能,如规划求解、线性回归、数据透视表等,进行建模和求解。
这在管理科学中起到了不可替代的作用。
如何使用Spreadsheet进行管理科学建模和求解以下是使用Spreadsheet进行管理科学建模和求解的一些基本步骤:1. 数据输入将数据输入到Spreadsheet的相应单元格中,可以手动输入或导入数据。
2. 数据分析通过各种公式和函数对数据进行分析,如求平均值、标准差、方差等。
3. 数据可视化将数据以图表的形式展现出来,帮助决策者更好地理解数据。
4. 建模将数据建模成数学模型,如线性规划模型、控制模型等。
5. 求解通过各种功能,如规划求解、线性回归、数据透视表等,进行求解。
如何利用Excel进行数据分析与建模
如何利用Excel进行数据分析与建模Excel是一款功能强大的数据分析与建模工具,被广泛应用于商业、金融、科学研究等领域。
本文将从数据导入与整理、数据可视化、数据分析和数据建模等方面介绍如何利用Excel进行数据分析与建模。
一、数据导入与整理在进行数据分析与建模之前,首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel提供了多种方式进行数据导入,如从文件导入、复制粘贴等。
同时,Excel也支持导入多种格式的数据文件,包括CSV、TXT、XML等。
导入数据后,可以利用Excel的筛选、排序、合并、拆分等功能对数据进行整理,以满足后续的分析和建模需求。
二、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节,通过图表形式展示数据,可以更直观地理解数据的特征和规律。
在Excel中,可以通过选择合适的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,将数据可视化展示出来。
同时,还可以对图表进行格式调整,如添加标题、图例、数据标签等,以增强图表的表达能力。
三、数据分析Excel提供了丰富的数据分析功能,可以帮助用户从大量复杂的数据中提取有用的信息。
常用的数据分析功能包括数据透视表、条件格式、查找与替换等。
数据透视表是一种通过对数据进行汇总和分组的方式,得出相应统计结果的功能。
条件格式可以根据数据的特定条件进行标注,以便于用户发现数据中的模式和趋势。
查找与替换功能可以帮助用户快速定位和调整数据中的特定内容。
四、数据建模数据建模是利用已有数据创建数学模型,从而预测未来发展趋势或者优化决策的过程。
Excel提供了多种建模功能与方法,如线性回归、逻辑回归、数据表匹配等。
线性回归可以用于建立连续变量的模型,通过对已有数据的拟合,预测未来的趋势。
逻辑回归适用于建立分类问题的模型,通过对已有数据的分析,判断新数据的分类。
数据表匹配可以用于查找两个或多个数据表之间的关联关系,从而进行更复杂的数据分析和建模。
综上所述,利用Excel进行数据分析与建模是一种高效的方法。
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§2. Spreadsheet建模
表2-2 服务时间分布 服务时间(分钟) 概率 1 2 3 4 5 6 0.10 0.20 0.30 0.25 0.10 0.05 累积概率 0.10 0.30 0.60 0.85 0.95 1.00
Simulation
Spreadsheet建模
§1. Excel基础
§2. Spreadsheet建模
§3. Spreadsheet建模实例 小结 习题
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§1. Excel基础
Simulation
公式与函数:公式是对工作表中的值进行计算的等式,以“=”等号 开头。=A3+E5,=sin() ;公式由单元格、函数、常量、运算符四个 部分组成,或全部包含或部分包含。 Excel内置函数:200多个,唯一的名称;引用时“=函数名()” 函数导向按钮
数据表作为一个函数,单从函数的意义看虽然可以有多个自变量,但由 于数据表格只是行和列2维的,即不同的输入只能通过行、列来实现 ,因此数据表可控制或调节的自变量最多只有2个,也就是说只有1维 和2维数据表。
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§1. Excel基础
Simulation
1、一维数据表:求解投资组合的标准差和期望收益率曲线,原始数据如 下表
例如:有随机变量x1,x2,…,x7,每个变量的样本量为5个,自x2起,xi6的
取值按以下规则:若前一组变量的5个样本均值大于30,则xi6为本组样 本均值;若前一组变量的5个样本均值小于30而大于25,则xi6为前一 组均值;否则为0。 为此,只需要创建符合题意的公式即可完成求解。
=if(…)
IE
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§2. Spreadsheet建模
Simulation
RANDBETWEEN 函数:返回位于指定的两个数之间的一个随机 整数。每次计算工作表时都将返回一个新的随机整数。 语法 :RANDBETWEEN(bottom,top) Bottom 函数 RANDBETWEEN 将返回的最小整数,Top RANDBETWEEN 将返回的最大整数。 函数
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§1. Excel基础
Simulation
宏的用途是使常用任务自动化。虽然有些宏仅仅是记录键击或鼠标单 击操作,但开发人员可以使用代码编写功能更强大的 VBA 宏,这些 宏可以在计算机上运行多条命令。因此,VBA 宏会引起潜在的安全风 险。黑客可以通过某个文档引入恶意宏,一旦打开该文档,这个恶意 宏就会运行,并且可能在计算机上传播病毒 (病毒:一种计算机程序 或宏,通过在计算机文件中插入自身的副本而“感染”这些文件。感 染文件被装入内存后,病毒还要感染其他文件。病毒通常带有有害的 副作用。)。 VBA (Visual Basic for Applications):Microsoft Visual Basic 的宏语 言版本,用于编写基于 Microsoft Windows 的应用程序,内置于多个 Microsoft 程序中。它是基于Visual Basic发展而来,它们具有相似的 语言结构。
Cumulative 为一逻辑值,决定函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE,函数 NORMDIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,返回概 率密度函数。
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15
§1. Excel基础
审核
Simulation
一维数据表:投资组合的
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16
§1. Excel基础
Simulation
“{ }”。
例如:把上例数据精确到小数点后3位。
解:利用数组和函数ROUND就可实现。 在目标数据区(A11:G15)的第一个数据栏A11输入
=round(A2:G6,3)
然后,同时按住“Ctrl和Shift + Enter”键,花括号“{ }”就上去了,输入 栏就变成{=round(A2:G6,3)} ,运算就完成了。
IE 30
§2. Spreadsheet建模
Simulation
顾客号 6 12 13 22 37 42 64
时间间隔(分钟) 顾客号 1 82 97 100
单击“确定”,得到值: 0.543795;构建行变量0.00~0.09置于C5~L5
列变量0.0~1.1置于B6~B17;选定存放数据的目标数据区C6~L17后,依次 单击菜单的“数据”–“ 假设分析”– “数据表”选项,在动态对话框 输入栏“引用行单元格”选择B3, “引用行单元格”选择B4,点击“ 确定”,即得正态分布表。
Simulation
随机数字分配 01~10 11~30 31~60 61~85 86~95 96~00
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§2. Spreadsheet建模
Simulation
IE
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§2. Spreadsheet建模
Simulation
RAND 函数:返回大于等于 0 及小于 1 的均匀分布随机实数,每次 计算工作表时都将返回一个新的随机实数。 语法 RAND( ) 若要生成 a 与 b 之间的随机实数,请使用:RAND()*(b-a)+a
如果要使用函数 RAND 生成一随机数,并且使之不随单元格计算而 改变,可以在编辑栏中输入“=RAND()”,保持编辑状态,然后按 F9 ,将公式永久性地改为随机数。
“=RAND() ”生成介于 0 到 1 之间的一个随机数(变量) “=RAND()*100 ” 生成大于等于 0 但小于 100 的一个随机数(变量)
2. 相邻的随机数是相互独立的。
利用Excel表格方式仿真。
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§2. Spreadsheet建模
表2-1 到达间隔时间分布
到达时间间隔(分钟) 概率
Simulation
累积概率 0.125 0.250 0.375 0.500 0.625 0.750 0.875 1.000
随机数字分配 001~125 126~250 251~375 376~500 501~625 626~750 751~875 876~000
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§1. Excel基础
Simulation
二:模拟运算表:Excel的某些单元格是通过其他单元格运算而得,可以 把这些单元格看成是其他单元格的函数。 分别记为:x1, x2, x3,… , xn 结果单元格 y=f(x1, x2, x3,… , xn), 其中f为运算关系,可以是一般的代数 函数运算,也可以是复杂的规划求解,甚至可以是模型的运算。模拟 运算表就是实现这一功能的工具。 在Excel2007中,模拟运算表称为数据表。通过数据表可以查看多个不同 输入的结果,为建模和结果分析提供了很大方便。
“=RANDBETWEEN(1,100) ”生成介于 1 到 100 之间的一个随机数 (变量) “=RANDBETWEEN(-1,1) ”生成介于 -1 到 1 之间的一个随机数( 变量) 随机产生1000个数字,000~999,按题设数字筛选得以下表格,用以 确定到达时间间隔;服务时间的生成依此形成。
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§1. Excel基础
Simulation
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§1. Excel基础
Simulation
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§2. Spreadsheet建模
Simulation
例题:排队系统的仿真 — 一个拥有一个出纳台的小杂货铺。顾客相 隔1~8分钟随机到达出纳台,每个到达间隔时间的可能取值具有相同 的发生概率,如下表2-1;服务时间在1~6分钟间变化,其概率见表22。希望通过100个顾客的到达和接受服务情况来分析该系统。 排队系统的仿真,总的说来是需要维护一个事件列表来确定下一步将 会发生什么事情。 为了产生到达出纳台的时间,需要一组均匀分布的随机数。满足: 1. 这些随机数在0~1间均匀分布;
IE
5
§1. Excel基础
Simulation
=IF(AVERAGE(A2:A6)>30, AVERAGE(B2:B6),IF(AVERAGE(A2:A6)>25 AVERAGE(A2:A6), 0))
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§1. Excel基础
Simulation
数组与模拟运算:
一、数组:是以一个范围内的整个数据作为运算对象的特殊公式,其形 式比较特殊,是在公式的“=”前面与公式结尾处加一组花括号
64.83
29.49
48.86
35.17
53.24
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§1. Excel基础
一维数据表
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§1. Excel基础
Simulation
可以看出,引用时“{=TABLE(,B1)}”,要 输入的只是单个单元格。
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§1. Excel基础
Simulation
2、二维数据表:与一维数据表不同之处是要输入“输入引用列的单元格” 和“输入引用行的单元格”。
月份 股票A 0 1 2 19.03 3 21.92 4 15.97 5 41.26 6 34.67
25.99 28.55
股票B
月份
47.06 72.88
7 8
63.61
9
23.21
10
47.71
11
60.82
12
63.26
股票A
股票B
27.79 29.57
60.5 47.2
29.6
4表编制变量精确到小数点后2位的正态分布表 在单元格B1、B2输入均值0和标准差1,在B3、B4分别输入变量x的百分位 数和精确到小数点后一位的数,比如0.01(1%)和0.1; 单元格B5则调用正态分布函数NORMDIST(),在编辑栏输入: = NORMDIST(B3+B4, B1, B2, TRUE) ( ► 单元格B22重新演示位置)