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《数据模型与决策》练习题及答案1
《数据模型与决策》练习题及答案1 《管理统计学》习题解答(2010年秋MBA周末二班，邢广杰，学号: ) 第3章描述性统计量(一) P53 第1题抽查某系30个教工，年龄如下所示:61，54，57，53，56，40，38，33，33，45，28，22，23，23，24，22，21，45，42，36，36，35，28，25，37，35，42，35，63，21(i)求样本均值、样本方差、样本中位数、极差、众数;(ii)把样本分为7组，且组距相同。
作出列表数据和直方图;(iii)根据分组数据求样本均值、样本方差、样本中位数和众数。
解:n1(i)样本均值=37.1岁 x,x,in,i1nn211222样本方差=189.33448 s,(X,X),(X,nX),,iin-1n-1,,i1i1把样本按大小顺序排列:21，21，22，22，23，23，24，25，28，28，33，33，35，35，35，36，36，37，38，40，42，42，45，45，53，54，56，57，61，631样本中位数=(35+36)/2=35.5岁 m,(X，X)nn()(，1)222R,X,X,极差63-21=42岁 (n)(1)m,众数35岁 0(ii)样本分为7组、且组距相同的列表数据、直方图如下所示累计频教工分组教工年龄组中值数教职工岁数分组频数图f频数() 分组(岁) (x) i(16,23] 6 19.5 6 108(23,30] 4 26.5 106(30,37] 8 33.5 18 频数频数4(37,44] 4 40.5 222(44,51] 2 47.5 24 0(51,58] 4 54.5 28 23303744515865教职工岁数(58,65] 2 61.5 30(iii)根据分组数据求样本均值、样本方差、样本中位数和众数。
k1样本均值=36.3岁 X,Xif,in,i11kk211222样本方差=174.3724 s,(X,X)f,(Xf,nX),,iiiin-1n-1,,i1i1n30,F,1022样本中位数=34.375岁 m,I，i,30，7f8ff,84,mm-1众数33.5岁 mIi307,，,，,02fff2844,,，,,mm-1m，1 (二) P53 第2题某单位统计了不同级别的员工的月工资水平资料如下:月工资(元) 800 1000 1200 1500 1900 2000 2400员工数(人) 5 8 25 36 24 16 6累计频数 5 13 38 74 98 114 120求样本均值、样本标准差、样本中位数和众数。
数据模型与决策作业
《数据模型与决策》作业题1、某装配车间共有装配工人200人，某日对其日装配工件数进行统计，分组资料如表1，根据资料计算：（1）算术平均数； （2）标准差；（3）标准差系数；（4）偏态系数和峰度系数。
表1 日装配工件数资料日装配工件数（件）工人数（人）4—6 6—8 8—10 10—12 12—14 25 40 85 35 15 合计2002、对来自三个不同地区的蔬菜的品质进行检验，结果如表2所示。
试在05.0=α的显著性水平下，确定蔬菜的品质与产地是否存在依赖关系。
（列联分析）表2 对三个产地的蔬菜质检结果质量等级 产地一等品重量 （公斤）二等品重量 （公斤）三等品重量 （公斤） 合计 甲 60 40 100 200 乙 50 80 70 200 丙 70 80 50 200 合计1802002206003、某企业采用四种不同的方式包装其产品，采用随机抽样的方式选择了5个销售区域对每种包装方式做了采样，得到如表3中所示的数据，试以05.0=α的显著性水平作出统计决策。
（方差分析）表3 不同包装方式的销售情况包装方式 销售区域方式一 方式二 方式三 方式四 1 66 32 46 25 2 45 16 32 15 3 78 66 12 30 4 25 23 45 16 5344650404、已知我国1990年～1999年的货运量y 、工业总产值x 1、农业总产值x 2资料如表4所示：表4 1990年～1999年我国货运量、工业总产值和农业总产值资料年份 货运量（万吨）工业总产值（亿元）农业总产值（亿元）1990 970602 23924 7662.1 1991 985793 26625 8157.0 1992 1045899 34599 9084.7 1993 1115771 48402 10995.5 1994 1180273 70176 15750.5 1995 1234810 91894 20340.9 1996 1296200 99595 22353.7 1997 1278087 113733 23788.4 1998 1267200 119048 24541.9 1999129265012611124519.1要求计算：（1）相关系数（2）二元线性回归方程（3）进行各种统计显著性检验。
数据模型与决策--作业大全详解
P45.1.21.2N ewtowne有一副珍贵的油画，并希望被拍卖。
有三个竞争者想得到该幅油画。
第一个竞拍者将于星期一出价，第二个竞拍者将于星期二出价，而第三个竞拍者将于星期三出价。
每个竞拍者必须在当天作出接受或拒绝的决定。
如果三个竞拍者都被拒绝，那个该油画将被标价90万美元出售。
Newtowne 拍卖行的主任对拍卖计算的概率结果列在表1.5中。
例如拍卖人的估计第二个拍卖人出价200万美元的概率p=0.9.（a）对接受拍卖者的决策问题构造决策树。
1、买家1：如果出价300万，就接受，如果出价200万，就拒绝；2、买家2：如果出价400万，就接受，如果出价200万，也接受。
接受买家1200 200200接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价200万买家2出价200万0.7100 21买家3出价100万100100 0220020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100260拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家3909090接受买家1300 300300接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价300万买家2出价200万0.7100 11买家3出价100万100100 0300020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家39090902.9在美国有55万人感染HIV病毒。
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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。
(完整版)30447数据模型与决策2014年07月【答案】
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。
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。
2292644.8232868.220.4269133743289614.44468.22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 x 2000199919981997200194.7116.0137.9178.3131.72544x x x x x 200019991998199********.6141.2159.2152.9142.97544x x x x x 20001999199819972001109.3131.9146.8166.0138.544x 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。
数据模型与决策 习题答案
数据模型与决策习题答案数据模型与决策习题答案在当今信息时代，数据的价值越来越受到重视。
数据模型作为一种描述和组织数据的方式，对于决策过程起着重要的作用。
本文将通过解答一些与数据模型和决策相关的习题，来探讨数据模型在决策中的应用和意义。
1. 什么是数据模型？为什么在决策过程中需要使用数据模型？数据模型是对现实世界进行抽象和描述的一种方式。
它通过定义实体、属性和关系的方式，将现实世界中的事物转化为计算机可以处理的形式。
数据模型可以帮助我们更好地理解和组织数据，为决策提供支持。
在决策过程中，数据模型的使用具有以下几个重要的作用：1) 数据模型可以帮助我们对现实世界进行建模和描述，将复杂的现实问题转化为可计算的形式，从而更好地理解问题的本质。
2) 数据模型可以帮助我们组织和管理大量的数据，使得数据更易于存储、检索和分析，为决策提供必要的信息支持。
3) 数据模型可以帮助我们对不同的决策方案进行评估和比较，通过模拟和预测的方式，帮助我们选择最佳的决策方案。
2. 数据模型的种类有哪些？请简要介绍其中的几种。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成一种树状结构，其中每个节点代表一个实体，每个节点之间通过父子关系连接。
层次模型的优点是结构简单，易于理解和实现，但缺点是不适合处理复杂的关系和多对多的关联。
网状模型是层次模型的扩展，它允许多个父节点指向同一个子节点，从而解决了层次模型不适合处理多对多关联的问题。
但网状模型的缺点是结构复杂，不易理解和维护。
关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它将数据组织成一张二维表格，其中每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
关系模型通过定义实体间的关系和约束，实现了数据的灵活查询和操作。
面向对象模型是一种基于对象的数据模型，它将数据组织成一组对象，每个对象包含了数据和对数据的操作。
面向对象模型适用于处理复杂的关系和行为，但在实际应用中较为复杂和庞大。
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。
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《数据、模型与决策》案例案例1 北方化工厂月生产计划安排（0.7+0.3）一. 问题提出根据经营现状和目标，合理制定生产计划并有效组织生产，是一个企业提高效益的核心。
特别是对于一个化工厂而言，由于其原料品种多，生产工艺复杂，原材料和产成品存储费用较高，并有一定的危险性，对其生产计划作出合理安排就显得尤为重要。
现要求我们对北方化工厂的生产计划做出合理安排。
二. 有关数据1．生产概况北方化工厂现在有职工120人，其中生产工人105名。
主要设备是2套提取生产线，每套生产线容量为800kg，至少需要10人看管。
该工厂每天24小时连续生产，节假日不停机。
原料投入到成品出线平均需要10小时，成品率约为60％，该厂只有4吨卡车1辆，可供原材料运输。
2．产品结构及有关资料该厂目前的产品可分为5类，多有原料15种，根据厂方提供的资料，经整理得表1。
3．供销情况①根据现有运出条件，原料3从外地购入，每月只能购入1车。
②根据前几个月的销售情况，产品1和产品3应占总产量的70％，产品2的产量最好不要超过总产量的5％，产品1的产量不要低于产品3与产品4的产量之和。
问题：a．请作该厂的月生产计划，使得该厂的总利润最高。
b．找出阻碍该厂提高生产能力的瓶颈问题，提出解决办法。
案例2 石华建设监理公司监理工程师配置问题（0.8+0.2）石华建设监理公司（国家甲级），侧重国家大中型项目的监理，仅在河北省石家庄市就正在监理七项工程，总投资均在5000万元以上。
由于工程开工的时间不同，多工程工期之间相互搭接，具有较长的连续性，2012年监理的工程量与2011年监理的工程量大致相同。
每项工程安排多少监理工程师进驻工地，一般是根据工程的投资，建筑规模，使用功能，施工的形象进度，施工阶段来决定的。
监理工程师的配置数量是随之而变化的。
由于监理工程师从事的专业不同，他们每人承担的工作量也是不等的。
有的专业一个工地就需要三人以上，而有的专业一人则可以兼管三个以上的工地。
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P45.1.21.2N ewtowne有一副珍贵的油画，并希望被拍卖。
有三个竞争者想得到该幅油画。
第一个竞拍者将于星期一出价，第二个竞拍者将于星期二出价，而第三个竞拍者将于星期三出价。
每个竞拍者必须在当天作出接受或拒绝的决定。
如果三个竞拍者都被拒绝，那个该油画将被标价90万美元出售。
Newtowne 拍卖行的主任对拍卖计算的概率结果列在表1.5中。
例如拍卖人的估计第二个拍卖人出价200万美元的概率p=0.9.（a）对接受拍卖者的决策问题构造决策树。
1、买家1：如果出价300万，就接受，如果出价200万，就拒绝；2、买家2：如果出价400万，就接受，如果出价200万，也接受。
接受买家1200 200200接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价200万买家2出价200万0.7100 21买家3出价100万100100 0220020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100260拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家3909090接受买家1300 300300接受买家22002002000.50.9接受买家3买家1出价300万买家2出价200万0.7100 11买家3出价100万100100 0300020010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万400400拒绝买家1104000220拒绝买家3909090接受买家24004004000.1接受买家3买家2出价400万0.71001买家3出价100万100100040010100拒绝买家390拒绝买家290900190接受买家30.3400买家3出价400万40040010400拒绝买家39090902.9在美国有55万人感染HIV病毒。
数据模型与决策作业答案
教材习题答案1.2 工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1－22所示．和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大．【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量，则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.3 建筑公司需要用6m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架．两种窗架所需材料规格及数量如表1－23所示：【解】 设x j （j =1,2,…，14）为第j 种方案使用原材料的根数，则 （1）用料最少数学模型为14112342567891036891112132347910121314min 2300322450232400232346000,1,2,,14jj j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j ==⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩∑ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 50 ,200 ,0 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=534 X (2)=( 0 ,200 ,100 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,150 ,0 ,0 );Z=534 （2）余料最少数学模型为134131412342567891036891112132347910121314min 0.60.30.70.40.82300322450232400232346000,1,2,,14j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j =+++++⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 0 ,300 ,0 ,0,50 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0，用料550根 X (2)=( 0 ,450 ,0 ,0,0 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0，用料650根 显然用料最少的方案最优。
数据、模型与决策 复习资料
考试题型：单选填空题名词解释计算题应用题一、填空或选择1、数据模型与决策属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。
P12、首创“政治算术”是英国人W.配第。
P13.最早使用数学模型描述和分析经济周期现象的是挪威经济学家R.弗瑞希。
P24、管理科学主张综合运用各门学科(尤其是数学和计算机学科），为解决与定量因素有关管理问题提供制定决策的辅助性帮助。
P35、本质上数学模型属于符号模型。
P56、数学模型包括符号模型、图表模型和电子表格模型。
P57、管理决策可以分为理性决策和行为决策。
8、数据与模型共同服务于决策。
P59、运用定量方法开展决策分析要以定性分析为先导，以管理决策为根本目标，以科学方法论为指导，以数学模型为主要工具，以软件应用为辅助性手段。
P710、运用数量分析手段进行管理决策的六个步骤：1）明确对象，界定问题；2）建立决策分析模型：3）搜集数据资料：4）模型求解和检验；5）结果及额度和敏感性分析：6）形成决策分析报告。
P7。
11、统计数据资料主要有两大来源，一是直接来源，二是间接来源。
P912、普查的特征：1）定期举行：2）依法进行：3）应用广泛；4）质量控制；：5）项目增多；6）计算机介入。
P1013、抽样调查包括：简单随机抽样调查、分层随机抽样调查、整群抽样调查、系统抽样调查、双抽样调查等。
其共同点：仅对总体中的部分代表性单位进行调查，只不过在确定部分代表性单位时，采取的做法不一样。
P1114、抽样调查的特征：1）按照随机性原则确定观察单位；2）根据部分单位的调查结果，对总体进行科学推断。
3）抽样误差可以计算。
P1115、分层随机抽样调查先分层后抽样。
P1216、非随机抽样调查的样本调查资料不能用于对调查对象总体的推断分析。
P1317、非随机抽样调查包括：判断抽样调查、任意抽样调查、配额抽样调查。
P1318、利用间接资料需要注意的问题：1）结合研究和分析目的，有针对性的获取所需要的统计研究数据：2）评估间接资料的可用价值：3）注意指标的含义、口径、统计方法是否具有可比性：4）注意弥补缺失资料。
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。
数据模型与决策--作业大全详解
数据模型与决策--作业大全详解数据模型与决策技术是利用数据收集和分析结果来帮助我们做出正确决策的重要工具。
本文将带您深入了解这一领域的相关知识，从基本概念到实际应用，将为您提供一个详尽的作业大全，以便更好地理解数据模型与决策的重要性。
数据模型与决策是指在一个特定领域中，利用数据模型和咨询技术来最小化风险和收益，从而帮助决策者实现其运营和策略目标。
它利用作业优化技术、数据挖掘技术、数据预处理技术、机器学习技术等来构建数据模型，以及求解尽可能小的决策变量，以减少决策者需要做太多决策并把决策延迟。
因此，它可以帮助决策者更好地把握商业战略。
一、作业大全详解1. 数据模型数据模型是一种表达数据和内容的抽象概念，这种抽象表达方式会给出准确的数据、结构、关系和限制，以便实施数据的存储、检索和管理。
数据模型可以用于解决以下几个主要问题：(1)数据访问：数据模型可以支持对数据的统一访问。
(2)数据持久性：数据模型能够使数据长期存储在数据库中。
(3)数据安全性：数据模型支持当前和未来的用户数据保护。
(4)数据一致性：数据模型可以实现数据的可控自动一致性。
2. 咨询咨询是决策者最终将数据模型应用于决策的过程，这个过程在信息时代中起着越来越重要的作用。
咨询可以帮助决策者更全面地了解不同情况下的选择和后果，从而帮助决策者做出明智的决定。
工业组织和企业一般都有自己的咨询小组，他们将利用数据模型与决策，来解决整体核心问题，并尽可能地节省相关成本。
3. 作业优化技术作业优化技术是指收集数据，分析数据，创建数据模型，最小化成本和收益，然后解决该模型的数学问题。
它利用运筹学的原理，利用约束最大化或最小化某种函数，以便在变量给定条件下实现最优解。
常见的作业优化方法有基于神经网络的运筹学，免疫机制优化算法等。
4. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以根据机器学习的理论，利用统计学原理，找出特定的数据库中的有趣的统计规律，即未知、未预测的知识。
(完整)数据模型和决策课程案例分析
(完整)数据模型和决策课程案例分析数据模型与决策课程案例一生产战略一、问题提出好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械.最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机.两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。
直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得.在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上,BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力.管理部门决定开始这两种器械的生产。
这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。
BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。
生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间,2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间,每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间.另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装.每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。
包装成本大约是每单位50美元。
BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。
生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是650美元,每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元.包装成本大约是每单位75美元。
在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间,140小时组装、测试和包装时间是可用的。
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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）=347.72
2）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-198.692c
3）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。
Anova表中，sig值是t统计量对应的概率值，所以t和sig 两者是等效的，sig要小于给定的显著性水平，越接近于0越好。
F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和平均剩余平方和之比，越大越好。
在图表中，回归模型统计值F=804.627，p 值为0.000，因此证明回归模型有统计学意义，表现回归极显著。
即因变量与三个自变量之间存在线性关系。
系数表中，除了常数项系数显著性水平大于0.05，不影响，其它项系数都是0.000，小于0.005，即每个回归系数均具有意义。
当然，这其中也存在一定的问题：
在模型设计中，乘用车销量为、城镇化率为、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为三个自变量的单位均不同，因此会造成自变量前面的回归系数不具有准确的宏观意义，因此需要对模型进行实现标准化，也就是引入β系数，消除偏回归系数带来的数量单位影响。
根据共线性统计量中的变量的容差t和方差膨胀因子（VIF），自变量间存在共性问题，容差和膨胀因子为倒数关系，容差越小，膨胀因子越大，尤其是城镇化率VIF为11.213，说明共线性明显，可能原因是由于样本容量太小，也可能是城镇化之后乘用车销售量和、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入本身就具有相关
性。
缺乏模型异方差检验。
在多元回归模型中，由于数据质量原因、模型设定原因，异方差的存在会使回归系数估计结果误差较多，所以在建立模型分析的过程红要对异方差进行检验。
数据模型与决策使我们学会使用科学的分析和决策，对经营管理活动实现合理化、精细化、科学化，从而避免了盲目的生产活动。
通过数据预测、假设检验、公式、分析、验证等一系列的步骤，将数据结果逐一展现。
为我们的学习和工作提供了一些非常有用、便捷的，处理问题的方法。
附表：t分布表：
df 单尾检验的显著水平
0.050 0.025 0.010 0.005 双尾检验的显著水平
0.10 0.05 0.02 0.01
3 2.353 3.182 4.541 5.841
4 2.132 2.776 3.747 4.604
5 2.015 2.571 3.365 4.032
6 1.943 2.44
7 3.143 3.707
7 1.895 2.365 2.998 3.499
8 1.860 2.306 2.896 3.355
9 1.833 2.262 2.821 3.250
10 1.812 2.228 2.764 3.169
11 1.796 2.201 2.718 3.106
12 1.782 2.179 2.681 3.055
13 1.771 2.160 2.650 3.012。