管理数量方法与分析

时间:2021-09-18 07:25:30

标杆分析
《孙子兵法》"知己知彼,百战不殆"指都是标杆分析。

 

离散程度的指标:极差,四分位全距,平均差,方差,变异系数。
时间序列特征指标
时间序列水平指标:用来反映研究现象的绝对变动量或平均变动量,包括,发展水平,增长量和平均增长量。
时间序列速度指标:用来反映研究现象在动态上发展变动的相对程度或平均程度,包括发展速度,增长速度,平均发展速度和平均增长速度。

偏度与峰度

偏度:指取值分布的非对称程度。
峰度:指取值分布密度曲线顶部的平坦程度或尖峭程度。
偏度和峰度的意义
1.加深对变量取值的分布状况的认识
2.对值进行比较,以判断所关心的变量与理论分布的近似程度,为进一步推断分析奠定基础。


正态分布的特征:集中性,对称性,均匀变动性,


统计决策的步骤:
1.确定决策目标
2.拟定各种可行的行动方案
3.通过比较分析选出最佳的行动方案
4.决策的执行
沉没成本:过去已经发生的,现在或将来的任何决策都无法改变的成本。

数据分组:
1.单项分组(某小区居民家庭按人数分组,1,2,3,4)
2.组距分组(某班级学生成绩分组60以下,70-80,80-90,90-100)


变量数列:在对变量取值分组的基础上,将各组不同的变量值与其变量取值出现的次数排列成的数列,成为变量数列。
组别:由不同变量值所划分的组
频数:各组变量值出现的次数
频率:各组次数与总次数之比(比率)
当对变量值求算数平均数,频数看作绝对数权数
当对变量值求算数平均数,频率看作相对数权数。


因素分析法:根据指标体系中多种因素影响的社会经济现象的总变动情况,分析其受各因素的影响方向和影响程度的一种方法。
步骤与方法:
1.在定性分析的基础上,确定要分析的对象及影响的因素。
2.根据指标间数量对等关系的基本要求,确定分析所采用的对象指标和因素指标,并列出其关系式。
3.根据指标关系式建立分析指数体系及相应的绝对增减量关系式。
4.应用实际资料,根据指数体系及绝对量关系式,依次分析每一个因素变动对对象变动影响的相对程度及绝对数量。


总指数: 反应多种不同的产品或商品的数量,成本,价格等现象在不同时间或不同空间上的总变动程度的一种特殊的相对数。
个体指数: 反应单个事物的数量在不同时间或不同空间上的变动程度。
区别联系:
联系在于总指数是个体指数的平均数,所以其数值总是介于最大的个体指数与最小的个体指数之间。
区别是总指数反映事物的变动,而个体指数只反映某一种事物的变动。


统计指数在生产生活中的作用
1.综合反映事物的变动方向和程度。
2.分析受因素影响的现象总变动中各个因素的影响方向和程度。
3.研究事物在长时间内的变动趋势。


简述表上作业法的关键步骤
先编制运费表和产销平衡表,并用最小元素法编制初始调运方案是否为最优方案,再用闭合回路法,求检验数检验初始调用方案是否为最优方案。
若不是最优,再用闭回路法,求调整数,用之调整初始方案,再用闭回路法,求检验数检验调整的调运方案是否为最优,直至调整到最优为止。

运价产销平衡表

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众数 = 3*中位数 - 2平均数


单位销售价格的敏感系数 = 利润变动百分比 / 单位销售价格变动百分比、
敏感系数1.75:反应单位销售价格提高每1%,利润增加1.75%。


排队论在日常生活中的应用:
银行存款,到营业厅缴纳话费,办理业务等。排队就是指处于服务机构中要求服务的对象的一个等待排列,排队论就是研究各种排队现象的理论。
研究排队论的目的:合理地设计和保持服务系统最优运营


M/M/C :表示服务台数目 C>=2的排队模型,其顾客到达间隔时间服从参数为 λ 的泊松分布,服务时间从参数为1/u的指数分布。
M/M/I :表示服务台数目 C =1的排队模型,其顾客到达间隔时间服从参数为 λ 的泊松分布,服务时间从参数为1/u的指数分布,顾客的到达和服务都是相互独立,随机的。


损益平衡点
决策前为什么要分析损益平衡点:
决策的目的就是利用现有的资源,获取最大的经济效益,损益平衡分析与决策分析相结合,可以用于企业进行有关的成本结构决策,生产决策、
和定价决策,从而为规划,控制和考核提供必要的有价值的信息。


那些因素对损益平衡点和利润有影响:单位销售价格,变为变动成本,固定成本,销售量等
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成本/产出/效益分析的基本假设
1.成本习性分析假设(企业所发生的成本可以按其习性划分为变动成本和固定成本)
2.线性关系假设(企业有关因素之间的数量关系可以用特定的线性函数来描述)
3.产销量平衡假设(企业生产出来的产品总是可以找到市场出售,即生产量和销售量相等,可以实现产销平衡)
4.品种结构稳定假设(在一个生产多种产品的企业中,当销量发生变化时,原来各产品的产销量占全部产品销售总量的比重不会发生变化)


成本/产出/效益分析的基本模型
利润 = 销售收入 - 总成本
= 销售收入 - (变动成本 + 固定成本)
     = 销售单价*销量 - 单位变动成本*销量 - 固定成本  
= (销售单价 - 变动成本)*销量 - 固定成本 
P = (p - b)*x - a 


统计决策的要素与统计决策分析有什么样的关系
客观环境的可能状态集,决策者的可行行动集合表示决策行动结果的收益函数或者损失函数是统计决策的三个基本要素
三者缺一不可,缺少了任何一个要素,统计决策分析都无法进行,只有当三个基本要素都具备,统计决策分析才可进行。


非概率决策的含义:决策者在仅仅知道客观环境可能有哪些状态,但缺不知道每一种可能状态出现概率的条件下的决策。


非概率决策的准则:乐观准则(大中取大),悲观准则(小中取大),折中准则,大中取小准则。


决策树技术
其基本原理:是用决策点代表决策问题,用方案枝代表可供选择的方案,用状态枝代表方案可能出现的各种结果,经过各种方案在各种条件下损益值的比较,
为决策者提供决策依据。
要素:决策点,方案枝,状态点,状态枝等。
优缺点:
列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态,以及各可行方案在各种不同状态下的期望值,从而可以直观地显示整个决策问题在时间和
决策顺序上不同阶段的决策过程,在应用于复杂的多阶段决策时,阶段明显,层次清楚,便于决策机构集体研究,可以周密地思考各种因素,有利于做出正确的决策。
使用范围有限,无法适用于一些不能用数量表示的决策,对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大,可能导致决策失误。

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研究季节变动的目的:通过研究季节变动,我们可以认识其变动周期和变动规律性,给实际部门的生产经营提供决策依据。


趋势剔除法:在具有明显的长期趋势变动的时间序列中,为了测定季节变动,必须首先将趋势变动因素在时间序列中的影响加以剔除,
这种事先剔除长期趋势变动的因素,而后计算季节比率的方法,就是趋势剔除法。


先验概率型决策
适用情况:
决策者除了掌握统计决策的三个基本要素外,还掌握有客观环境的各种可能状态出现的先验概率分布,这时就可以使用先验概率型决策。
适用步骤:
需要根据客观环境各种可能状态的概率分布和决策行动的收益函数或损失函数计算出各个行动方案的期望收益或期望损失,然后通过对
各个行动方案的期望收益或期望损失的比较,找出期望收益最大或期望损失最小的行动方案作为选中的行动方案。