数据、模型与决策(第6章回归模型及其应用)
自考数据、模型与决策
高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。
数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。
《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。
管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。
数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。
既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。
这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。
前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。
有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。
数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。
从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。
管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。
尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。
因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。
对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。
数据模型与决策试题
山东大学管理学院秋季MBA2011级（石家庄班）数据、模型与决策试题2012年6月1．（10分）线性回归模型是否满足假设要通过哪几个方面来检验？每个方面的含义是什么？根据什么指标或图形来检验好坏？2．（15分）以下结果是应用什么软件的什么方法计算输出的，简述软件操作过程。
并从结果中分析计算过程、各部分数据的意义及最后的方程（T值除外）。
---------------------------------------------------------------XXXX: EARN 与 SIZE, EMPL, ...入选用 Alpha: 0.05 删除用 Alpha: 0.1，响应为 14 个自变量上的 EARN，N = 50 步骤 1 2 3 4 5常量 11.85 -348.99 -413.26 -403.41 -368.55P45 0.0351 0.0321 0.0304 0.0321 0.0319T 值 5.94 6.65 7.43 9.46 10.00P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000INC 11.9 12.9 10.3 10.3T 值 5.11 6.55 5.98 6.34P 值 0.000 0.000 0.000 0.000NREST 1.29 1.43 1.40T 值 4.49 5.96 6.22P 值 0.000 0.000 0.000SIZE 0.54 0.56T 值 4.76 5.27P 值 0.000 0.000PRICE -2.13T 值 -2.61P 值 0.012S 67.4 54.6 46.0 37.9 35.7R-Sq 42.33 62.90 74.21 82.85 85.15R-Sq（调整） 41.13 61.32 72.53 81.32 83.47Mallows Cp 120.5 63.1 32.5 9.5 4.9-------------------------------------------------------------------------------3．（20分）桑杰伊·托马斯(Sanjay Thomas)是斯隆管理学院的二年级MBA学生。
数据模型与决策试题及参考答案
《数据模型与决策》复习（附参考答案）2018.9一、填空题（五题共15分）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 ① 。
解：N(167.48,0.609)考查知识点：已知总体服从正态分布，求样本均值的分布。
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 ② 。
解：[1040,1936]考查知识点：区间估计的求法。
正态总体均值的区间估计是[n s Z X α--1,nsZ X α-+1] 其中X 是样本平均数，s 是样本的标准差，n 是样本数。
详解：直接带公式得：区间估计是 [n s Z X α--1,nsZ X α-+1]= [100224021488-,100224021488+]=[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。
已知小李第一胎是女孩，那么她的第三胎生男孩的概率是 ③ 。
解 p=0.4653考查知识点：离散概率计算方法。
详解：假设B1=第1胎生男孩，B2=第2胎生男孩，B3=第3胎生男孩 G1=第1胎生女孩，G2=第2胎生女孩，G3=第3胎生女孩P （B3）=P （B3B2）+P （B3G2）（直观解释是：第二胎生男孩的情况下第三胎生男孩，第二胎生女孩的情况下第三胎生男孩，两个概率之和为P （B3））= P（B3|B2）P(B2)+P（B3|G2）P(G2)=0.48×(1-0.55)+(1-0.55) ×0.55=0.46534. 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④。
数据模型与决策笔记南大工商管理研修班
理性决策与非理性决策
理性决策
理性决策是指决策者依据充分的信息和逻辑分析，选择最优方案的决策过程。 理性决策要求决策者具备完备的信息、明确的目标、可行的方案和科学的评估 方法。
非理性决策
非理性决策是指决策者在决策过程中受到情感、直觉、经验等非理性因素的影 响，导致决策结果偏离最优方案的决策过程。非理性决策可能源于信息不足、 时间紧迫、情绪波动等原因。
数据分析
运用Excel的数据透视表、假设分析 、移动平均等工具进行数据分析。
Python数据分析工具
数据处理
使用pandas库进行数据处理， 包括数据导入、清洗、转换和合
并等。
数据可视化
利用matplotlib、seaborn等库 进行数据可视化，绘制各种图表
。
数据分析
运用numpy、scipy等库进行数 据分析，包括统计描述、假设检
智能决策支持系统的发展趋势
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，智能决策支持系统将更加智能化、个性化，能 够更好地满足用户的决策需求。
企业级数据治理与决策优化实践
企业级数据治理的意义
通过规范化、标准化的数据管理，提高数据质量，确保数据的准确性、一致性和可靠性，为企业决策提供有力支持。
数据治理的关键环节
提升管理决策水平
数据模型与决策方法能够帮助管理者更加科学、客 观地分析问题，提高决策质量和效率。
培养跨学科人才
研修班旨在培养既懂管理又懂技术的跨学科人才， 满足企业和组织对于高素质人才的需求。
研修班简介
01 主办单位 南京大学商学院
02 授课师资 南京大学商学院优秀教授、业界专家
03
课程内容
数据模型与决策理论、数据分析方法、商业智能与数 据挖掘、优化理论与算法等
6、回归模型的假设检验(附)
第6章 回归模型的假设检验1，区间估计—基本概念假设对消费函数回u Y C ++=21ββ归分析之后，得出边际消费倾向2β的估计值为0.509。
这是对未知的总体MPC 2β的一个单一的点估计。
这个点估计可不可靠？虽然在重复抽样中估计值的均值可能会等于真值))ˆ((22ββ=E ，但由于抽样波动，单一估计值很可能不同于真值。
在统计学中，一个点估计量的可靠性有它的标准误差来衡量。
因此，我们不能完全依赖一个点估计值，而是围绕点估计量构造一个区间。
比方说，在点估计量的两旁各划出宽为2或3个标准误差的一个区间，使得它有95%的概率包含着真实的参数值。
这就是取件估计的粗略概念。
假定我们想知道宽竟，比方说，2ˆβ离2β有多“近”。
为了这个目的，试求两个正数δ和a ,10<<a ，使得随机区间)ˆ,ˆ(22δβδβ+-包含2β的概率为a -1。
a -=+≤≤-1)ˆˆPr(222δββδβ （1） 如果存在这个区间，就称之为置信区间，)1(a -称置信系数或置信度，a 称为显著水平。
置信区间的端点称临界值。
上限和下限。
0.05，0.01。
比方说05.0=a ，（1）式就可读为：试中的区间包含真实的2β的概率为95%。
2，回归系数的置信区间一元回归时，在i u 的正态性假定下，OLS 估计量21ˆ,ˆββ本身就是正态分布的，其均值和方差已随之列出。
以2ˆβ为例 2ˆ22ˆβββS Z -=--（2） 2ˆβ的方差∑-=22)(X X σ这是一个标准化正态变量。
因此，如果知道真实的总体方差2σ已知，就可以利用正态分布对2β作概率性表达。
当2σ已知时，以μ为均值，2σ为方差的正态变量有一个重要性质，就是σμ±之间的面积约占68%，95%，99%。
但是2σ很少能知道，在现实中用无偏估计量2σ来确定。
用σˆ代替σ，（2）可以改写为 )ˆ(ˆ222βββS t -= （3）这样定义的t 变量遵循自由度为n-2的t 分布。
MBA数据模型与决策考卷及答案
MBA数据模型与决策考卷及答案一、选择题（每题1分，共5分）A. 线性回归模型B. 决策树模型C. 主成分分析模型D. 聚类分析模型A. 信息增益B. 均方误差C. 相关系数D. F值A. 加权评分模型B. 层次分析法C. 数据包络分析法D. 逻辑回归分析法A. 目标函数线性B. 约束条件线性C. 变量非负D. 变量连续A. SPSSB. ExcelC. SASD. MATLAB二、判断题（每题1分，共5分）1. 数据模型可以用来描述现实世界中的数据关系和规律。
（√）2. 在决策分析中，只需要关注定量数据，无需考虑定性数据。
（×）3. 熵值法可以用于评估决策树的节点纯度。
（√）4. 线性规划问题中，目标函数和约束条件都必须是线性的。
（√）5. 数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。
（√）三、填空题（每题1分，共5分）1. 在决策树中，用于分割节点的属性称为______属性。
2. 多属性决策方法中，加权评分模型的核心是确定各属性的______。
3. 线性规划问题中，目标函数的取值称为______。
4. 在数据挖掘过程中，将原始数据转换为适合挖掘的格式的过程称为______。
5. ______是一种基于样本相似度的分类方法。
四、简答题（每题2分，共10分）1. 简述决策树的基本原理。
2. 什么是线性规划？它有哪些应用场景？3. 简述主成分分析的基本步骤。
4. 聚类分析的主要目的是什么？5. 请列举三种常用的多属性决策方法。
五、应用题（每题2分，共10分）1. 某企业拟投资两个项目，项目A的预期收益为100万元，风险系数为0.6；项目B的预期收益为150万元，风险系数为0.8。
请使用加权评分模型为企业选择投资项目。
2. 某公司生产两种产品，产品1的单件利润为10元，产品2的单件利润为15元。
生产一件产品1需要2小时，生产一件产品2需要3小时。
公司每月最多生产100件产品，且生产时间不超过240小时。
《数据、模型和决策》习题解答
第二章习题(P46)14.某天40只普通股票的收盘价（单位：元/股）如下：29.625 18.000 8.625 18.5009.250 79.375 1.250 14.00010.000 8.750 24.250 35.25032.250 53.375 11.500 9.37534.000 8.000 7.625 33.62516.500 11.375 48.375 9.00037.000 37.875 21.625 19.37529.625 16.625 52.000 9.25043.250 28.500 30.375 31.12538.000 38.875 18.000 33.500（1）构建频数分布*。
（2）分组，并绘制直方图，说明股价的规律。
（3）绘制茎叶图*、箱线图，说明其分布特征。
（4）计算描述统计量，利用你的计算结果，对普通股价进行解释。
解：（1）将数据按照从小到大的顺序排列1.25, 7.625, 8, 8.625, 8.75, 9, 9.25, 9.25, 9.375, 10, 11.375, 11.5, 14, 16.5, 16.625, 18, 18, 18.5, 19.375, 21.625, 24.25, 28.5, 29.625, 29.625, 30.375, 31.125, 32.25, 33.5, 33.625, 34, 35.25, 37, 37.875, 38, 38.875, 43.25, 48.375, 52, 53.375, 79.375，结合（2）建立频数分布。
（2）将数据分为6组，组距为10。
分组结果以及频数分布表。
为了方便分组数据样本均值与样本方差的计算，将基础计算结果也列入下表。
根据频数分布与累积频数分布，画出频率分布直方图与累积频率分布的直方图。
频率分布直方图从频率直方图和累计频率直方图可以看出股价的规律。
股价分布10元以下、10—20元、30—40元占到60%，股价在40元以下占87.5%，分布不服从正态分布等等。
MBA数据模型与决策考试复习资料要点
数据模型与决策考试复习资料一、简答题1.数据、模型与决策的本质是什么?根据目标〔管理问题〕，确定影响目标的关键要素，采集相关的数据，构建相应模型，应用定量分析方法，进行辅助决策的科学（即管理科学）2.数据、模型与决策的基本流程是什么？确定目标→分析类型→确定因素→收集数据→整理信息→分析建模→预测决策3.数据、模型与决策的基本框架是什么？4.举例说明数据模型与决策的作用抄一实例：解决生产计划的线性规划问题。
例某企业生产A、B两种产品为畅销产品，已知，所需的资源总量和单耗如下表1，并调查知2004-2008年该企业生产A、B两种产品的单位售价分别为A：2、3、4、5、6千元，B：3、4、5、6、7千元，试问：2009年该企业A、B两种产品的生产计划是是什么？5.图与网络的概念是什么？图：由点和边组成的集合网络：带有某种数量指标的图（即赋权图）称为网络6.网络的基本特征是什么？1）三要素：点、边、权2）一般将研究“对象”作为“点”，“对象”之间的关系作为“边”，“对象”之间的关系程度作为“权”7.什么是树？什么是最小树？树：无圈连通图；最小树：权重之和最小的树8.什么情况下用破圈法，什么情况下用避圈法？破圈法适用于网络图已存在的问题，基本思路：对于网络图中每一个圈都破掉其最长边，直至网络图中不存在圈为止。
避圈法适用于网络图不存在的问题，基本思路：对网络图中在不构成圈的条件下，每次连接距离最短的边，直至网络图中各点连通为止。
9.什么是最短路？在一网络中，求给定一初始点至一终点的一条路长最短的路（即路的各边权数之和最小）。
10.什么是线性规划？线性规划是求一个线性函数在满足一组线性等式或不等式方程条件下的极值问题的统称。
11.线性规划问题的组成1）决策变量构成反映决策者目标的线性目标函数2）决策变量的线性等式或不等式构成约束方程3）限制决策变量取值范围的非负结束12.线性规划的基本特征1）目标函数是线性的2）约束条件是线性的13.线性规则的三要素决策变量、目标、约束14.线性规划建立模型的基本步骤1）根据问题确定目标2）根据目标设计决策变量3）根据目标与决策变量设计目标函数4）根据影响目标因素的关系与限制设计约束条件15.线性规划基本求解方法1）图解法；2）单纯形法；3）计算机解法16.数据的概念数据是字母、数字、下划线和符号等，用于表达事件和它们的形态，并根据正式的规则和惯例加以组织的状态（形式）17.数据收集的基本要素，基本流程基本要素：“人、财、物”基本流程：根据问题→明确目标→确定指标→准备要素→选择渠道→选用方式→运用方法→实施活动18.模型有几类？数学模型、网络模型、计算机模型、图表模型19.常用的统计调查方法定期统计报表制度、普查、典型调查、重点调查和抽样调查。
数据模型和决策习题和案例讨论题
习题和案例讨论题第二章数据的整理和描述1．某镇50个企业的固定资产原值（单位：万元）数据如下表：48 67 89 120 125 156 168 176 189 192205 233 246 248 267 285 290 298 312 320325 329 339 340 367 386 392 395 398 414450 465 470 485 492 515 562 580 599 620659 694 760 785 793 795 856 880 980 1538⑴对该镇的企业按固定资产规模进行分组统计（以100为组距作等距分组，最后一组为>1000），用Excel制作频数分布表；⑵按频数分布表绘制该镇企业固定资产规模分布的直方图，说明其分布特征。
2.根据习题1的分组频数数据，计算该镇企业固定资产原值的平均值、中位数、众数。
3.用Excel计算第二章习题1中企业固定资产未分组数据的均值、总体方差、总体标准差、偏度系数等统计指标。
5.某地区私营企业注册资金分组资料如下，求该地区私营企业注册资金的平均数、中位数和众数。
本章习题答案2. x=412，M e=363.64，M0=337.5，S=241.57，SK=0.3083.x=433.94，σ2=77558.02，σ=278.49，偏度系数=1.4714. x=123.6，M e=119.64，M0=115.22第三章时间数列分析1.某企业一季度职工人数变动情况如下，求该企业第一季度的平均职工人数。
2. 某商店第一季度商品销售和月末库存情况如下，求：(1)该商店第一季度各月的商品流转次数；(2)该商店第一季度的月平均商品流转次数；其中：商品流转次数= 商品销售额/同期平均商品库存额3. 某企业部分资料如下：(1)求上半年月平均销售产值和平均职工人数； (2)求上半年月平均全员劳动生产率 (3)求上半年的全员劳动生产率。
其中：平均职工人数产值劳动生产率4.用Excel 求解该地区1998～2003年薪增绿地面的年平均增长速度。
清华大学《数据模型与决策》DMD(孙静) - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓：1、从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中；2、数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。
3、东西方的差距从15世纪开始拉大：1)西方：开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性）2)东方：仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性）4、5大知识点：1)Decision Analysis（决策分析）➢决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化”、提炼问题➢who、where、when、why、what、how2)Sampling（抽样）➢从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。
（自然科学中的哲学）➢“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。
➢理论的结果是基于“随机”的抽样。
➢精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。
➢实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。
3)Simulaiton（仿真）➢减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设”4)Regression（回归）➢回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。
5)Optimization（优化）➢模型的准确性只对自变量范围内有意义。
DMD案例流程（供参考）：一、案例背景：5W+1Hwhowhenwherewhat （要干什么）why （待分析的原始数据或者解决途径）how （怎样做，D.T）P25-规范的决策树key point：（---总体框架）➢有用的信息和数据（why）；➢提炼问题（what:Unkown information and question）；二、初步分析：根据决策树建模，即通常是分析框架、一个公式，或者一个目标key point：（清晰分析思路―注意不要陷在数据里，有些可能无解，但要写明原因。
）➢决策思路（D.T）说明是否做敏感性分析，是否另行设计决策树找出其他的解决办法，或从其他角度重新看这个问题－把复杂的问题分解成若干问题，简化问题；➢列出具体的分析思路和步骤；➢在思路基础上，找出相关需要的变量、函数和相互间的关系；例子：（最后一个书商案例）决策变量：P书Q页数Q印刷Q销售目标函数：∏＝销售收入－总成本＝P书×Q销售－f总成本（Q页数，Q印刷）约束：1 毛利率＝1－直接成本/销售收入＝1－g直接成本（Q页数，Q印刷）/（P书×Q印刷）>= 40%2 25<= P书<=353 Q销售<= Q印刷4 所有变量>＝0P书―――需优化求解Q页数―――已知条件Q印刷―――需回归或仿真Q销售―――需回归或仿真f总成本（Q页数，Q印刷）―――需回归g直接成本（Q页数，Q印刷）―――需回归三、数据处理：key point：（根据初步分析思路，进行数据处理，找出可以符合管理者角度意愿的证据。
30477数据、模型与决策名解与单选
30447数据、模型与决策单选名解集合一、单选1、用数据模型展开定量分析，根本目标是管理决策。
2、从定量管理角度研究问题，数学模型是主要工具。
3、定性资料包括定类资料和定序资料。
4、定量资料包括定距资料和定比资料。
5、相比于定距资料，定比资料拥有绝对零点（测量原点）。
6、给定自然状态发生的概率，可以方便的求出每一决策方案的期望报酬。
7、存储策略：定期补充法、定点补充法、混合策略。
8、线性规划模型由决策变量（未知数）、参数和关系式三部份组成。
9、线性规划标准形的特征：目标函数约定求极大值，所有约束方程都取等号，变量取值满足非负性要求。
10、风险型决策准则包括：期望值准则、期望机会损失准则、最大可能性准则。
11、EXCEL宏中，一次性处理数据相关特征数字计算的功能称为“数据分析”。
12、控制图中的点屡屡逼近管理界限，说明生产过程中有系统性因素在起作用。
控制图中存在游程现象，说明有异常情况。
控制图中的点呈向上或者向下的趋势分布，此时可能存在异常原因。
点过于集中在中心线附近，说明生产过程不正常。
控制图中的点呈周期性变化，点间连线在等长区间内上下波动，说明生产过程受到了系统性因素的干扰。
13、频数分布是典型的计数分布统计表。
14、烯的计算结果越大，意味着频数分布的离散程度也越大。
15、全部局中人组成的整体称为：局中人集合。
16、不合格品数、缺陷数、疵点数属于计数数据。
17、基于对决策人的假定不同，管理决策可以划分为理性决策和行为决策。
18、对可行域封闭的线性规划问题，其对应的线性整数规划问题可行解的数目一定有限。
19、对库存管理系统来说，需求就是他的输出，可以用单位时间内企业对物资的需求量进行反映。
20、线性规划解法是一种求解二人有限零和博弈问题的普通性方法，即合用于纯策略博弈问题，也是用于混合策略博弈问题。
21、方差分析的实质是变异分析。
22、C类库存物资品种数众多，普通占全部库存物资品种总数的60%摆布，但总价值所占比重不大，年金额占全部库存总金额的10%摆布。
SPSS Logistic回归分析及其应用 图文
gi
ln(
p(y i) ) p(y J)
bi0
bi1x1
bi2 x2
bip xp
•而对于参考类别, 其模型中的所有系数均为0。
•最后，求得第i类的概率值：
p( yi )
exp( gi )
J
exp( gk )
k 1
•另：参数估计表(Parameter Estimates) 中的Exp(B) 表示某 因素(自变量) 内该类别是其相应参考类别具有某种倾向性的 倍数。
分析的一般步骤
• 变量的编码 • 哑变量的设置和引入(设置参照类) • 各个自变量的单因素分析 • 变量的筛选 • 交互作用的引入 • 建立多个模型 • 选择较优的模型 • 模型应用条件的评价 • 输出结果的解释
Logistic回归的分类
• 二项Logistic回归 (Binary Regression)
•
log it( p)
ln( p ) 1 p
b0
b1x1
bpxp
ez
eb0 b1x1 bp x p
p 1 e z 1 eb0 b1x1 bp x p
建立回归模型：
ln( p 1
p
)
b0
b1x
其中，p=p(y=1)
1 拥有住房 y=
0 其它情况
5
4.909
4
5.548
5
4.281
6
4.406
2
1.816
0
1.313
1
1.011
1
.537
0
.179
住房Y = 1
MBA《数据、模型与决策》期末学习心得与体会论文
《数据、模型与决策》课堂学习思考与体会早在正式开学前就耳闻MBA学习生涯中的第一难关, 也是难中之难的课程就是《数据、模型与决策》, 在拿到订购的纸质书本那一刻, 3CM厚度,近1KG重量的砖头书还是深深震撼了我:“这门课我真的能学会吗?”, 直至第一堂课见到授课老师朱顺泉教授那一刻, 我才终于在暗黑的无底洞中瞥见一丝曙光——老师洪亮而充满自信的声音告诉我, 只要紧跟上课节奏,我是能够学会的!有幸在允许线下课的疫情管控大环境下, 面对面体验了几次朱老师的教学魅力. 初次见面, 朱老师即向我们介绍, 这是一门帮助人们学会如何从实践中发现、提出和分析问题，基于定性和定量相结合的方法，对实际问题进行数学建模、模型求解以寻求解决方案的课程。
内容涉及到生产管理实践中的生产计划、分配、设计、决策、管理等实际问题。
按照数据、模型、决策三个部分组织内容，包含了不同场景下定量化决策的理论、方法和应用，主要内容包括数据、模型与决策绪论、线性规划的敏感性分析、线性规划建模、整数规划建模、非线性建模、决策分析理论及方法、时间序列分析预测、回归分析与预测等基本理论与方法，在朱老师的指引下,我首次鼓起勇气翻开本书目录, 只见本书共有15章节,内容主要包括统计学和数据模型决策两部分。
统计学主要讲授数据收集⽅法和数据处理⽅法，包括抽样⽅法、样本分布、参数估计、置信区间、假设检验、⽅差分析和回归分析。
数据模型决策主要讲述线性规划内容，包括线性规划模型的建⽅、求解模型的软件使⽅。
我本科阶段虽然也研修过高等数学、数理统计和线性代数等课程,但也只是划水刚过及格线的水平, 再加上参加工作多年, 相关知识早已抛诸脑后, 面对这陌生文字组成的与统计学相关的章节目录,仍然心生畏惧。
而数模决策部分,更是从不曾涉足过, 在我有限的认知范围内,EXCEL只是用于做表格的一个办公软件, 从来不知道还有“规划求解”这一个功能,是朱老师打开了我的眼界,让我从数模的井底之蛙变成了至少一只已经脚踏进了科学管理决策大门的初生牛犊。
教学大纲_应用回归分析
《应用回归分析》教学大纲课程编号：120452A课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：32 讲课学时：32实验（上机）学时：0学分：2适用对象：经济统计学先修课程：统计学毕业要求：1.应用专业知识，解决数据分析问题；2.可以建立统计模型，获得有效结论；3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用；4.关注国际统计应用的新进展；5.基于数据结论，提出决策咨询建议；6.具有不断学习的意识。
一、教学目标《应用回归分析》课程是经济统计学专业的一门专业课，也可作为经济管理类专业本科生的选修课。
回归分析在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛，虽然线性回归理论与方法给出了分析各种领域变量关系的基本框架，但是要把这些理论与方法成功地应用于实际问题的分析，还需要相当的分析艺术与技巧。
本课程的主要目的是学生在学习后，能够系统在学习回归分析的理论与方法的基础上，真正掌握回归分析应用的艺术技巧，并利用其分析认识实际问题。
二、教学基本要求（一）教学内容本课程注重于通过实例来剖析回归分析的理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。
教学中应在回归分析理论与方法的基础上结合社会、经济、自然学科学领域的研究实例，把回归分析方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析的紧密结合，强调每种方法的优缺点和实际运用中应注意的问题，研究与实践中应用回归分析的经验和体会融入其中，使学生充分体会到回归分析的应用艺术，并提高解决问题的能力。
（二）教学方法和手段本课程教学注重案例教学。
在理论、方法讲授的基础上，从微观、宏观经济问题、社会、经济等不同领域中的热点问题入手，系统讲解回归分析在实际中的应用及应用中的各种关键问题的解决方法与应用技术、技巧。
并通过课堂讨论的方式，提高学习兴趣和学习效果。
（三）考核方式开放性的考试方式与基本理论的试卷考试相结合，理论联系实际，考核学生综合能力。
开放性考核（课程论文）占50%，试卷（开卷）考试占50%。
混合效应logistic回归模型
混合效应logistic回归模型1.引言1.1 概述混合效应logistic回归模型是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的模型。
它结合了混合效应模型和logistic回归模型的特点，能够同时考虑个体间的随机变异和固定效应因素对于二分类问题的影响。
在传统的logistic回归模型中，我们通常将个体视为独立观测，并将各个个体的观测结果直接作为模型的输入。
然而，在实际应用中，个体间往往存在一定的相关性或者群体特征，这就需要我们引入混合效应模型来考虑个体间的随机变异和固定效应因素。
混合效应模型是一种统计模型，它将个体间的随机变异视作隐含变量，并通过引入混合效应来捕捉这种变异。
具体而言，混合效应模型中的混合效应可以表示个体间的差异，并且可以用于解释这种差异与观测结果之间的关系。
将混合效应模型与logistic回归模型相结合，我们可以得到混合效应logistic回归模型。
在这个模型中，我们既考虑了个体间的随机变异，也考虑了固定效应因素对于观测结果的影响。
通过引入混合效应，我们可以更准确地建模和预测二分类问题。
混合效应logistic回归模型在实际应用中具有广泛的应用场景。
它可以用于社会科学研究中的人类行为分析、医学研究中的疾病预测、金融领域中的风险评估等。
通过考虑个体间的随机变异和固定效应因素，该模型可以提供更可靠和准确的预测结果，帮助我们更好地理解和解释观测数据。
本文将详细介绍混合效应logistic回归模型的原理和应用，并通过实例分析展示其在实际问题中的效果。
在接下来的章节中，我们将先介绍混合效应模型的概念和方法，然后介绍logistic回归模型的基本原理和应用，最后将两个模型结合起来，探讨混合效应logistic回归模型的建模和预测过程。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解混合效应logistic回归模型，并掌握其在实际问题中的应用方法。
最后，我们将总结本文的主要内容，并展望混合效应logistic回归模型在未来的研究和应用中的发展前景。
数据模型与决策分析案例
数据模型与决策分析案例一、问题提出美国R银行最近赢得了一份合同，为宾夕法尼亚的众多公司修建一个服务区，使得他们可以开启网上交易，便捷各自的生活。
R银行负责区域银行卡的网上注册，数据维护与测试。
为了完成这项工作，美国R银行的负责人兼总经理Bob xx估计，区域内所有员工银行卡的注册与网上注册所需要的总工期大约需要4个月，并且完成这项庞大的任务需要许多的云服务器支持，从各项数据，可以得知，从第1个月到第4个月需要的云服务器分别为10、12、14、8台云服务器。
虽然说到目前为止美国R银行已经有20台云服务器，但大部分的台云服务器都有任务，都要支持运行维护已经注册的人员的银行数据，因此，必须从从P xx云服务器租赁公司租借部分的云服务器。
并且Bob估计，虽然说本公司这些云服务器有其他的任务，但每个月任然有部分可以抽调出来供这一份项目使用，第1个月有1台云服务器可以用于服务区的网上注册，数据维护与测试任务，第2个月有2台云服务器可以用于服务区任务，第3个月有3台云服务器可以用于服务区任务，第4个月有1台云服务器可以用于服务区任务。
因此为了完成任务，美国R银行还需要租借更多的云服务器来完成这一份合同。
从P xx云服务器公司长期租用云服务器的费用是每台云服务器每月600美元。
云服务器的坐守监视工作人员的工资是每小时20美元，每台云服务器每天消耗流量电量等数据网络方面花费为100美元。
所有的云服务器维修费用由Pxx云服务器公司承担。
根据美国R银行工作计划，美国R银行每天工作8小时，每周5天，每月工作4周。
Bob认为现在的情况下，美国R银行如果长期租赁云服务器是不明智的。
在与P xx云服务器公司对短期租赁合同进行讨论后，Bob了解到他可以获得1-4个月的短期租赁。
短期云服务器租赁和坐守监视技术人员的工资的价格水平都与长期租赁不同。
P xx云服务器公司司同意支付短期租赁的成本。
以下是一台云服务器一个坐守监视技术人员的短期租赁费用。
数据,模型与决策-运用电子表格建模与案例研究,pdf
数据,模型与决策:运用电子表格建模与案例研究,pdf篇一：数据模型与决策2002年旅游产业企业及收入分析一、研究的目的要求旅游业在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
旅游者合理的旅游消费模式和适度的旅游消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的旅游消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区旅游经济发展速度不同，居民旅游消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国旅游业全员劳动生产率为51.7万元/人, 最低的青海省仅为11.9万元，最高的北京市达110.7元，上海是黑龙江的9.3倍。
为了研究全国旅游业全员劳动生产率水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素可能很多，例如，旅游资源开发水平、宣传力度、交通便利程度、旅游服务质量、旅游者兴趣爱好、购物环境等等都可能对旅游业全员劳动生产率有影响。
为了分析什么是影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与旅游业全员劳动生产率的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区旅游业全员劳动生产率的差异。
旅游业全员劳动生产率可分为境外旅游业全员劳动生产率和境内旅游业全员劳动生产率，由于各地区的境外与境内旅游者比例及兴趣爱好有较大差异，最具有直接对比可比性的是总的旅游业全员劳动生产率。
而且，由于各地区从业人员数量和旅游资源总量不同，只能用“旅游业全员劳动生产率”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y选定为“旅游业全员劳动生产率”。
因为研究的目的是各地区旅游业全员劳动生产率的差异，并不是旅游业全员劳动生产率在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区旅游业全员劳动生产率来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是旅行社数，其他因素虽然对旅游业全员劳动生产率也有影响，但有的不易取得数据，如“宣传力度”和“旅游者兴趣爱好”；有的与旅行社数可能高度相关，如“旅游服务质量”、“旅游资源开发水平”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“购物环境”、“交通便利程度”。
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第6章回归模型及其应用
• 五、线性回归分析的推广 • 2、进行分段回归分析 • 3、面板数据处理（举例说明）
y it 0 1 x1it 2 x 2it 3 D1it 4 D2it it i A, B, C
D1it A 1, D1it 其他 0,
3
第6章回归模型及其应用
• 一、简单线性回归分析 • 3、区间估计与假设检验
ˆ t1 n 2 2
y i yˆi i
n
1
2
n2
1 (xi i
1
n
ˆt , x )2
1 2
n 2
y i yˆi i
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第6章回归模型及其应用
• 三、简单非线性回归模型 • 1、常见的简单非线性回归模型 （1）简单幂函数方程
y αx βe ε
（2）简单倒数模型
y α
β
x
ε
1
y
α βx ε
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第6章回归模型及其应用
• 三、简单非线性回归模型 • 1、常见的简单非线性回归模型 （3）简单倒数—指数模型
1 1 2 2 n n
y α βx ε
式中，y为因变量或被解释变量，x为自变量或 为回归系 、 表示截距， 为参数， 解释变量， 数， 为随机项。
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第6章回归模型及其应用
• 一、简单线性回归分析 • 2、求解
n ( xi x)( yi y ) ˆ i 1 n 2 ( x x ) i i 1 ˆ y x
第6章回归模型及其应用
• 二、多元线性回归分析 • 2、模型的代表性分析 多元回归分析中，拟合优度系数是自变量 的递增函数，随着自变量数目的增加，拟合优 度系数的值只会变大不可能变小。为此，要想 保证拟合优度系数的正确说明功能，需要对离 差平方和分解基础上定义的拟合优度系数进行 必要的修正处理。修正的拟合优度系数公式
y
1 α βe x ε
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第6章回归模型及其应用
• 三、简单非线性回归模型 • 2、简单非线性回归模型求解 对一般的简单非线性回归方程，求解的 常规做法是：实施线性化处理，把非线性形 式的方程转化成线性形式，然后按照简单线 性办法求解，根据必要再进行参数估计量的 逆变化。
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SSR SST
n
2 ˆ y y i i i 1
n2
5
第6章回归模型及其应用
• 一、简单线性回归分析 • 5、EXCEL求解 EXCEL中，简单线性回归分析的求解过程： 第一步，在工作表中录入数据； 第二步，打开“数据”中的“数据分析”； 第三步，打开“数据分析”中的“回归”，然后根据提示 进行相应的设置： （1）将因变量数据输入到“Y值输入区域”，将自变量 的数据输入到“X值输入区域”； （2）选定“标志”，如果没有X、Y观察的命名行输入进 去，可以不选； （3）选定“置信度”，根据需要输入置信水平值； （4）指定计算结果放置的位置； （5）根据需要进行残差分析。
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第6章回归模型及其应用
• 四、多元非线性回归模型 • 1、多重弹性方程
y β x x ... xk e
• 2、多项式方程
β1 0 1
β2 2
βk
εHale Waihona Puke y β0 β1x β2x ... βk x ε
2
k
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第6章回归模型及其应用
• 五、线性回归分析的推广 • 1、自变量集中的虚拟变量 虚拟变量又称哑变量、示性变量，取值 要么0要么1。在回归模型的自变量集合中引 入虚拟，并不影响回归分析的一般程序，但 可以实现其他分析功能，比如改变截距项、 改变斜率等。
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第6章回归模型及其应用
• 二、多元线性回归分析 • 1、理论模型与假定
y β0 β1x 1 β2x 2 βk x k ε
假定条件： 随机项服从正态分布，自变量与随机项不 相关，等方差，自变量之间不存在共线性。
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第6章回归模型及其应用
本讲的主要内容： 一、简单线性回归分析 二、多元线性回归分析 三、简单非线性回归模型 四、多元非线性回归模型 五、线性回归分析的推广
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第6章回归模型及其应用
• 一、简单线性回归分析 • 1、理论模型 x , y , x , y ,..., x , y 为一组成对的样本观察，称刻 画变量x与y关系的下列方程式为简单线性回归 模型
t 1,2,...,10
D2it B 1, D2it 其他 0,
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R 2 1 n 1 (1 R 2 ) n k 1
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第6章回归模型及其应用
• 二、多元线性回归分析 • 3、EXCEL的求解 利用EXCEL求解多元线性回归模型： 第一步，在EXCEL工作表中输入数据，输入数据时要把 所有自变量的观察资料不留空白行和空白列编辑在一起； 第二步，打开菜单栏“数据”中的“数据分析”，选定 “回归”； 第三步，将因变量的数据输入到“Y值输入区域”，将 所有自变量的数据一次性输入到“X值输入区域”，选 定“标志”，根据需要更改“置信度”的值；指定计算 结果放置的位置，选定需要的残差分析； 最后，按确定键即可。
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第6章回归模型及其应用
• 一、简单线性回归分析 • 4、模型的代表性分析 （1）残差图分析 （2）拟合优度系数
y
i 1 n i
ˆi y ˆi y y yi y
2 2 i 1 i 1
n
n
2
R2
（3）估计标准误差
S y.x
n
1
2
n2
1 n 2 (xi x ) i 1
n 2 ˆ (n 2) x i x i 1 C t n 2 n 1 2 2 y y ˆ i i i 1
• 3、抽样分布
2 ˆ ~ N , n 2 xi x i 1
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2 1 x ˆ ~ N , 2 n n 2 xi x i 1