数据模型与决策第三次作业
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【最新整理，下载后即可编辑】数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。
试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？2）写出此回归分析所对应的方程；3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？答案：R方为0.993^2=0.986 ；标准估计的误差为120910.147^（0.5）=347.722）写出此回归分析所对应的方程；答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为：Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig值为0.000、0.000、0.009，在显著性水平0.01情形下，乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。
《数据模型与决策》复习题及参考答案0
《数据模型与决策》复习题及参考答案一、填空题1．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题，经营活动。
2．运筹学的核心主要是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
3．模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4通常对问题中变量值的限制称为约束条件，它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5．运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术，并强调系统整体优化功能。
运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。
6．运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7．运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法，具有典型综合应用特性。
8．运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。
9．运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。
10．用运筹学分析与解决问题，是一个科学决策的过程。
11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12．运筹学中所使用的模型是数学模型。
用运筹学解决问题的核心是建立数学模型，并对模型求解。
13用运筹学解决问题时，要分析，定议待决策的问题。
14．运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15.数学模型中，“s·t”表示约束。
16．建立数学模型时，需要回答的问题有性能的客观量度，可控制因素，不可控因素。
17．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。
二、单选题1.建立数学模型时，考虑可以由决策者控制的因素是（ A ）A．销售数量 B．销售价格 C．顾客的需求 D．竞争价格2．我们可以通过（ C ）来验证模型最优解。
A．观察 B．应用 C．实验 D．调查3．建立运筹学模型的过程不包括（ A ）阶段。
A．观察环境 B．数据分析 C．模型设计 D．模型实施4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的（ B ）A数量 B变量 C 约束条件 D 目标函数5.模型中要求变量取值（ D ）A可正 B可负 C非正 D非负6.运筹学研究和解决问题的效果具有（ A ）A 连续性B 整体性C 阶段性D 再生性7.运筹学运用数学方法分析与解决问题，以达到系统的最优目标。
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数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。
试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？2）写出此回归分析所对应的方程；3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？答案：R方为0.993^2=0.986 ；标准估计的误差为120910.147^（0.5）=347.722）写出此回归分析所对应的方程；答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为：Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig 值为0.000、0.000、0.009，在显著性水平0.01情形下，乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。
数据模型与决策试题及参考答案
数据模型与决策试题及参考答案本文为《数据模型与决策》复，共分为五个填空题。
1.已知成年男子的身高服从正态分布N(167.48,6.092)，随机调查100位成年男子的身高，那么，这100位男子身高的平均数服从的分布是N(167.48,0.609)。
2.某高校想了解大学生每个月的消费情况，随机抽取了100名大学生，算得平均月消费额为1488元，标准差是2240元。
根据正态分布的“68-95-99”法则，该高校大学生每个月的消费额的95%估计区间为[1040,1936]。
3.从遗传规律看，一个产妇生男生女的概率是一样的，都是50%，但也有个人的特殊情况。
假设某人前一胎是女孩，那么她的下一胎也是女孩的概率为0.55；如果某人前一胎是男孩，那么她的下一胎还是男孩的概率为0.48.已知___第一胎是女孩，那么她的第三胎生男孩的概率是0.4653.4.调查发现，一个刚参加工作的MBA毕业生在顶级管理咨询公司的初始年薪可以用均值为9万美元和标准差是2万美元的正态分布来表示，那么一个这样的毕业生初始年薪超过9万美元的概率是0.5.5.结合生活实际，判断两个量之间的相关系数大概有多大？比如问您孩子身高与父母身高的的相关系数可能是0.6.1.孩子与父母的身高存在相关性，这个相关性可以用相关系数来衡量。
相关系数的取值范围为-1到1，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越接近0表示相关性越弱。
在这个问题中，孩子与父母平均身高的相关性比较高，应该选0.9作为相关系数。
2.模拟仿真的关键步骤包括：确定仿真目标、建立仿真模型、选择仿真工具、设计实验方案、进行仿真实验、分析仿真结果、验证仿真模型。
模拟仿真是一种通过计算机模拟来研究和分析实际系统的方法，可以帮助人们更好地理解和预测系统的行为，从而提供决策支持和优化方案。
3.___某天上班路上捡到10元钱属于小概率事件。
小概率事件是指在一次试验中，出现的概率很小的事件。
通常认为，小概率事件的概率小于等于0.05.在这个问题中，其他选项中抛硬币的结果全是正面的概率都大于0.05，因此不属于小概率事件。
数据库原理与应用第三次作业
数据库原理与应用第三次作业1. 消除了非主属性对码的部分函数依赖的1NF的关系模式，必定是（）。
A. 1NFB. 2NFC. 3NFD. BCNF2 .下列关于数据库恢复说法不正确的是（）A.事物故障恢复采用日志文件B.系统故障恢复采用日志文件C.介质故障恢复采用日志文件D.以上故障恢复均不采用日志文件3. 下面（）不是常用的数据模型？A. 关系模型B. 线性模型C. 层次模型D. 网状模型4 .在数据库设计中，将E-R图转换成关系数据模型的过程属于（）A.需求分析阶段B.概念设计阶段C.逻辑设计阶段D.物理设计阶段5 .DBMS中实现事务持久性的子系统是（）A.安全性管理子系统B.完整性管理子系统C.并发控制子系统D.恢复管理子系统6.数据库与文件系统的根本区别在于（）A.提高了系统效率B.方便了用户使用C.数据的结构化D.节省了存储空间7. SQL语言是（）的语言，容易学习。
A.过程化B. 非过程化C.格式化D. 导航式8．为了防止一个用户的工作不适当地影响另一个用户，应该采取（）。
A. 完整性控制B. 访问控制C. 安全性控制D. 并发控制9．DBMS普遍采用（）方法来保证调度的正确性。
A. 索引B. 授权C. 封锁D. 日志10．事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放，这是（）。
A. 一级封锁协议B. 二级封锁协议C. 三级封锁协议D. 零级封锁协议11. 下面的选项不是关系数据库基本特征的是（）。
A.不同的列应有不同的数据类型B.不同的列应有不同的列名C.与行的次序无关D.与列的次序无关12. 关系模型中实现实体间N：M 联系是通过增加一个（）。
A.关系实现B. 属性实现C. 关系或一个属性实现D. 关系和一个属性实现13. 关系代数运算是以（）为基础的运算。
A. 关系运算B. 谓词演算C. 集合运算D. 代数运算14. 数据库设计可划分为七个阶段，每个阶段都有自己的设计内容，“为哪些关系，在哪些属性上、键什么样的索引”这一设计内容应该属于（）设计阶段。
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数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。
试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？2）写出此回归分析所对应的方程；3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？答案：R方为0.993^2=0.986 ；标准估计的误差为120910.147^（0.5）=347.722）写出此回归分析所对应的方程；答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为：Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig 值为0.000、0.000、0.009，在显著性水平0.01情形下，乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。
数据模型与决策课
数据模型与决策课程大作业数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。
试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？2）写出此回归分析所对应的方程；3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少？答案：R方为0.993^2=0.986 ；标准估计的误差为120910.147^（0.5）=347.722）写出此回归分析所对应的方程；答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为：Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加8649.895。
乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低198.692个单位。
a, b, c三个自变量的sig 值为0.000、0.000、0.009，在显著性水平0.01情形下，乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。
（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。
数据模型与决策作业
数据模型与决策作业一、Cropain公司基建部问题1、首先将60组数据单独列出，找到因变量Y（earn）和自变量X（size、p15、inc、nrest、price）,数据如下所示：打开EXCEL表格-工具-数据分析-回归-确定-Y值区域为EARN 列，X值区域为SIZE到PRICE列，点标志-确定，生成数据如下：SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.92532R Square 0.856217Adjusted RSquare 0.842903标准误差36.20023观测值60方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 5 421397.1 84279.41 64.313 1.64E-21残差54 70764.67 1310.457总计59 492161.7回归方程如下：Y(earn)=0.77size+0.04p15+8.78inc+1.41nrest-2.69price-35 3.82多重共线性检验如下：回到EXCEL表格-工具-数据分析-相关系数-确定,选定区域为从EARN到PRICE的所有列,点击标志在第一行,确定,生成相关性系数.2、将Y变量（earn）和X变量（从size到price）粘贴到MINITAB中，统计-回归-逐步回归-响应（earn），预测变量（从size到price）-确定，得出数据如下：逐步回归: EARN 与 SIZE, P15, INC, NREST, PRICE入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 5 个自变量上的 EARN，N = 50步骤 1 2 3 4 5常量 -0.6348 -354.7460 -421.2498 -412.5582 -379.4336P15 0.0459 0.0416 0.0397 0.0436 0.0432T 值 5.81 6.35 7.20 10.00 10.49P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000INC 11.7 12.8 9.7 9.7T 值 4.93 6.37 5.85 6.19P 值 0.000 0.000 0.000 0.000NREST 1.33 1.48 1.46T 值 4.56 6.43 6.70P 值 0.000 0.000 0.000SIZE 0.61 0.63T 值 5.51 6.04P 值 0.000 0.000PRICE -2.01T 值 -2.55P 值 0.014S 68.0 55.8 46.8 36.5 34.5R-Sq 41.26 61.28 73.33 84.09 86.14R-Sq（调整） 40.04 59.63 71.59 82.67 84.56Mallows Cp 140.4 78.9 42.6 10.5 6.0五个变量的回归方程如下：Earn=0.0432p15+9.7inc+1.46nrest+0.63size-2.01price-379.43;数据中51到60相关数据如下：各组实际利润率=earn/k,因而51到60的每组实际利润率如下：各组的预测利润=变量回归方程上各项*相关各项的数据举例：第51店的预测利润为Earn=0.0432*2800+9.7*32.1+1.46*26+0.63*146-2.0111.6-379 .43=159.524;因而各组利润为：各组预测利润率、与实际利润率比较为：60组数据的相关系数和回归方程如下所示：逐步回归: EARN 与 SIZE, P15, INC, NREST, PRICE 入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 5 个自变量上的 EARN，N = 60步骤 1 2 3 4 5 常量 -3.083 -103.061 -145.274 -399.009 -353.820P15 0.0482 0.0501 0.0485 0.0444 0.0442T 值 6.15 7.95 9.10 10.10 10.95P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000SIZE 0.798 0.852 0.754 0.772T 值 5.73 7.23 7.73 8.61P 值 0.000 0.000 0.000 0.000NREST 1.39 1.45 1.41T 值 4.93 6.34 6.71P 值 0.000 0.000 0.000INC 8.8 8.8T 值 5.44 5.91P 值 0.000 0.000PRICE -2.69T 值 -3.37P 值 0.001S 71.7 57.6 48.5 39.5 36.2R-Sq 39.47 61.60 73.22 82.59 85.62R-Sq（调整） 38.42 60.26 71.79 81.33 84.29Mallows Cp 171.3 90.2 48.6 15.4 6.0Y（earn）=0.0442p15+0.772size+1.41nrest+8.8inc-2.69price-353.820 根据60组数据的预测回归方程对未来10组数据进行预测如下：二、菲拉托伊·里尤尼蒂纺织厂问题首先,把要求的相关决策变量清空,如下所示：根据题意，本题给出了各工厂生产机器的单位时间和月度最大使用时间，和各工厂生产四种产品的单位成本和运输成本，要求的是在满足各品种需求量的基础上各工厂如何生产总成本最低的问题，根据题意，首先建立目标函数：COST OF PRODUCTIONCOST OF TRANSPORTATION将各共厂两项成本相加可得：目标函数为各工厂各品种生产的成本与各工厂生产产品的乘积。
数据模型与决策案例作业
数据模型与决策案例作业发行区域经理的区域分配我单位辽宁作家协会文学少年杂志社成立于1981年，1981——1995年杂志一直依托邮局发行，数量较小；1995——2006年实行了全员发行模式，并开展全新的售后服务，发行总量到2006年6月较1995年底增长了三倍。
为了实现发行管理科学化、规范化，同时促进发行数量进一步快速增长，2006年开始实行区域经理负责制，从现有员工中选出发行数量较大的担任区域经理，负责单个区域的发行管理。
本杂志国内外公开发行，但现在主要发行区域集中在辽宁省内，计划实行区域经理负责制度后同时开拓外省市场，目前确定六位区域经理人选，所定区域分别为辽东、辽西、辽南、辽北、长江以南、长江以北（简称江南、江北，江北不包括辽宁省）。
因六位区域经理在全员发行期间各区域内均有发行量，且在各个区域内都有一定的发行渠道，都可进一步拓展发行，所以关于区域的分配就成为马上要解决的问题．经过一段时间的市场调查，并统计、分析区域经理自报发行计划中的任务额，预测了各个区域经理到2008年底在各个区域内可能新增加的发行管理数量，并整理了目前他们在各个区域内拥有的发行数量，数据如下：如何将六个区域分给六个区域经理去管理，实现最优分配？答：此问题属于指派主题，求六个区域实现发行数量最大值的最优分配。
将六个区域经理在六个区域的现有发行量和预测开拓量合在一起，成为预测管理量，简化为下表：【解】 换成以下矩阵：A 12．3 13．5 9．8 7．5 7．3 8．2B 10．2 10．2 9．1 9．0 6．4 6．8C 10．8 10．0 6．7 5．9 7．9 8．7D 9．6 9．2 6．8 9．0 7．8 7．5E 6．6 8．8 10．5 10．6 7．4 7．7F 8．6 9．4 9．5 8．7 8．5 6．1矩阵中最大值M ＝13．5，令C ´=13．5—Cij ，得出以下矩阵：A 1．2 0 3．7 6．0 6．2 5．3B 3．3 3．3 4．4 4．5 7．1 6．7C 2．7 3．5 6．8 7．6 5．6 4．8D 3．9 4．3 6．7 4．5 5．7 6．0E 6．9 4．7 3．0 2．9 6．1 5．8F 4．9 4．1 4．0 4．8 5．0 7．4以下同最小值解法：减去每行的最小元素得以下矩阵：A 1．2 0 3．7 6．0 6．2 5．3B 0 0 1．1 1．2 3．8 3．4C 0 0．8 4．1 4．9 2．9 2．1D 0 0．4 2．8 0．6 1．8 2．1E 4．0 1．8 0．1 0 3．2 2．9F 0．9 0．1 0 0．8 1．0 3．4减去每列的最小元素得以下矩阵，圈零，用最少直线覆盖所有零：C ´= Min0 3．3 2．7 3．9 2．9 4．0Max 0 0 0 0 1．0 2．1未被覆盖的最小值为0．6，直线相交处的元素加上0．6，未被直线覆盖的元素减去0．6，被直线覆盖而没有相交的元素不变，得到下列矩阵：用最少直线覆盖所有零，未被覆盖的最小值为0．1，直线相交处的元素加上0．1，未被直线覆盖的元素减去0．1，被直线覆盖而没有相交的元素不变，得到下列矩阵：A 2 3．0 5．4 4．5 3．2B 0 0．4 0．6 2．1 3C 0 0．7 3．4 3 1．2D 0 0．3 1 0．1 0E 4．6 2．3 0 ．1 1．3F 1．6 0．8 0 0．9 2．0圈零，得出最优分配。
30447数据模型与决策2014年07月【答案】(2021年整理精品文档)
30447数据模型与决策2014年07月【答案】编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（30447数据模型与决策2014年07月【答案】）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为30447数据模型与决策2014年07月【答案】的全部内容。
1-5、ACBAD 6-10、BBACD 11、数学模型 12、双相抽样 13、4。
8814、一个测量原点,也叫绝对零点 15、熵16、置信度或置信水平 17、方差分析 18、自变量 19、循环变动 20、波动问题21、数据质量检查的抽样方法：在一次调查之后,紧接着再从这些被调查单位中抽取一定数量的单位组成样本,重新调查登记，最后将两者的结果进行对比，以检查先前调查数据的质量并进行适当的调整.22、控制图：它是运用统计方法确定管理界限，并用于管理监控的一种图标。
23、中位数：把观察值按从小到大的顺序排列位置居中的数叫做中位数。
24、变异系数：是把算术平均数与标准差联系起来的一个测度,它的公式为100%Ss C x25、折中准则:小中求大准则过于悲观，大中求大准则过于乐观。
折中准则就是小中求大和大众求大准则之间进行平衡，以希望决策更符合现实.26、通过对行样本频率能进行列类别间的比较,志愿活动是为了体现个人价值的男性比超过女性比。
27、220.4269133743289614.44468.22通过计算说明救济水平与解雇率之间有一定的相关性，但不是很高。
28、20001999199819972001169.2144.5126.1103.5135.82544x x x x x2000199919981997200194.7116.0137.9178.3131.72544x x x x x200019991998199********.6141.2159.2152.9142.97544x x x x x20001999199819972001109.3131.9146.8166.0138.544x x x x x29、1(200.015)(200.015)2022u T Tˆ20x ,可以直接利用公式进行计算1(200.015)(200.015)16660.005u pST T T C30、解：设每种型号的拖拉机各购买1234,,,x x x x 台. 1234min :5000450044005300x x x x123412341234302932313301716181413045404244470x x x x x x x x x x x x31、见教材19P 32、 非常幸福 比较幸福幸福 不太幸福 很不幸福根据计算均值15357023830.25X标准差24.40S则变异系数=24.40100%100%0.80730.2S X331234:min 2,3,1,44:min 6,4,1,55:min 4,3,3,22:min 2,3,2,44a则{}1414max min max 4,5,2,42j i aij ≤≤≤≤=---=这说明局中人Ⅰ可以选择策略为4a 。
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第三次作业 数据模型与决策
习题3.3的解答
I在电子表格中为该问题建立线性规划模型。
活动1 活动2 活动3
单位活
动利润
50 40 70
预算值 资源可用量
单位活
动资源A用量 30 20 0 500 ≤ 500
单位活
动资源B用量 0 10 40 600 ≤ 600
单位活
动资源C用量 20 20 30 783.3333333 ≤ 1000
活动1 活动2 活动3 总贡献
每种活
动的量
16.66666667 0 15 1883.333333
运用电子表格求解，我们可以得到活动1的量为16.67单位，活动2的量为0单位，活动3
的量为15单位，在满足约束条件情况下最大贡献值为1883.33
II写出该模型的代数形式
123
12
23
123
(1,2,3)max=50407030205001040600.20203010000(1,2,3)iiiixxxxxxxxstxxxxi假设活动投入
目标函数利润最大化
约束条件