决策量化方法准备基础知识(ppt 32页)

决策量化方法准备基础知识目录：
1、概率与概率分布
2、概率分布
3、柏松分布(pocsson distribution)
4、正态分布
5、概率分布实例
6、统计抽样与检验方法
7、基础运筹学(OR Software)
8、数据挖掘技术(Data -mining)

 

决策量化方法准备基础知识内容提要：
柏松分布(pocsson distribution)
柏松分布的特征：
试验次数n较大(大于20)；
成功的概率P较小。
P(r次成功) =
其中e = 2.7183，  µ = 平均成功次数 = n.p
均值 = µ= n.p
方差=δ2 = n.p
标准差=δ=  （n.p）1/2
只用到成功的概率
……

一个中型超市日销售500品脱牛奶，标准差为50品脱。
(a)如果在一天的开门时，该超市有600品脱的牛奶存货，这一天牛奶脱销的概率有多少？
(b)一天中牛奶需求在450到600品脱之间的概率有多大？
(c)如果要使脱销概率为0.05，该超市应该准备多少品脱的牛奶存货？
(d)如果要使脱销概率为0.01，应准备多少品脱的牛奶存货？
……

统计抽样与检验方法：
假设检验：对总体的某种认识是否得到样本数据的支持。
检验的步骤：
定义一个关于实际情况的简明、准确的表述（假设）。
从总体中取出一个样本。
检验这个样本，看一看它是支持假设，还是证明假设不大可能。
如果证明假设情况是不大可能的，拒绝这一假设，否则，接受这一假设。
实例：
一种佐料装在包装盒中，名义重量为400克。实际重量与这一名义重量可能略有出入，呈正态分布，标准差为20克。通过在生产线上定期抽取样本的方法确保重量均值为400克。一个作为样本抽出的盒子中佐料重量为446克。这能说明现在佐料填装过量了吗？

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