数据模型与决策课程大作业

数据模型与决策课程大作业(完整资料).doc

【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。

数据模型与决策习题与参考答案

数据模型与决策习题与参考答案《数据模型与决策》复习题及参考答案第⼀章绪⾔⼀、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。

数据模型与决策(运筹学)课后习题和案例答案(6)

CHAPTER 7NETWORK OPTIMIZATION PROBLEMS Review Questions7.1-1 A supply node is a node where the net amount of flow generated is a fixed positive number.A demand node is a node where the net amount of flow generated is a fixed negativenumber. A transshipment node is a node where the net amount of flow generated is fixed at zero.7.1-2 The maximum amount of flow allowed through an arc is referred to as the capacity of thatarc.7.1-3 The objective is to minimize the total cost of sending the available supply through thenetwork to satisfy the given demand.7.1-4 The feasible solutions property is necessary. It states that a minimum cost flow problemwill have a feasible solution if and only if the sum of the supplies from its supply nodesequals the sum of the demands at its demand nodes.7.1-5 As long as all its supplies and demands have integer values, any minimum cost flowproblem with feasible solutions is guaranteed to have an optimal solution with integervalues for all its flow quantities.7.1-6 Network simplex method.7.1-7 Applications of minimum cost flow problems include operation of a distribution network,solid waste management, operation of a supply network, coordinating product mixes atplants, and cash flow management.7.1-8 Transportation problems, assignment problems, transshipment problems, maximum flowproblems, and shortest path problems are special types of minimum cost flow problems. 7.2-1 One of the company’s most important distribution centers (Los Angeles) urgently needs anincreased flow of shipments from the company.7.2-2 Auto replacement parts are flowing through the network from the company’s main factoryin Europe to its distribution center in LA.7.2-3 The objective is to maximize the flow of replacement parts from the factory to the LAdistribution center.7.3-1 Rather than minimizing the cost of the flow, the objective is to find a flow plan thatmaximizes the amount flowing through the network from the source to the sink.7.3-2 The source is the node at which all flow through the network originates. The sink is thenode at which all flow through the network terminates. At the source, all arcs point awayfrom the node. At the sink, all arcs point into the node.7.3-3 The amount is measured by either the amount leaving the source or the amount entering thesink.7.3-4 1. Whereas supply nodes have fixed supplies and demand nodes have fixed demands, thesource and sink do not.2. Whereas the number of supply nodes and the number of demand nodes in a minimumcost flow problem may be more than one, there can be only one source and only onesink in a standard maximum flow problem.7.3-5 Applications of maximum flow problems include maximizing the flow through adistribution network, maximizing the flow through a supply network, maximizing the flow of oil through a system of pipelines, maximizing the flow of water through a system ofaqueducts, and maximizing the flow of vehicles through a transportation network.7.4-1 The origin is the fire station and the destination is the farm community.7.4-2 Flow can go in either direction between the nodes connected by links as opposed to onlyone direction with an arc.7.4-3 The origin now is the one supply node, with a supply of one. The destination now is theone demand node, with a demand of one.7.4-4 The length of a link can measure distance, cost, or time.7.4-5 Sarah wants to minimize her total cost of purchasing, operating, and maintaining the carsover her four years of college.7.4-6 When “real travel” through a network can end at more that one node, a dummy destinationneeds to be added so that the network will have just a single destination.7.4-7 Quick’s management must consider trade-offs between time and cost in making its finaldecision.7.5-1 The nodes are given, but the links need to be designed.7.5-2 A state-of-the-art fiber-optic network is being designed.7.5-3 A tree is a network that does not have any paths that begin and end at the same nodewithout backtracking. A spanning tree is a tree that provides a path between every pair of nodes. A minimum spanning tree is the spanning tree that minimizes total cost.7.5-4 The number of links in a spanning tree always is one less than the number of nodes.Furthermore, each node is directly connected by a single link to at least one other node. 7.5-5 To design a network so that there is a path between every pair of nodes at the minimumpossible cost.7.5-6 No, it is not a special type of a minimum cost flow problem.7.5-7 A greedy algorithm will solve a minimum spanning tree problem.17.5-8 Applications of minimum spanning tree problems include design of telecommunicationnetworks, design of a lightly used transportation network, design of a network of high- voltage power lines, design of a network of wiring on electrical equipment, and design of a network of pipelines.Problems7.1a)b)c)1[40] 6 S17 4[-30] D1 [-40] D2 [60] 5 8S2 6[-30] D37.2a)supply nodestransshipment nodesdemand nodesb)[200] P1560 [150]425 [125][0] W1505[150]490 [100]470 [100][-150]RO1[-200]RO2P2 [300]c)510 [175]600 [200][0] W2390 [125]410[150] 440[75]RO3[-150]7.3a)supply nodestransshipment nodesdemand nodesV1W1F1V2V3W2 F21P1W1RO1RO2P2W2RO3[-50] SE3000[20][0]BN5700[40][0]HA[50]BE 4000 6300[40][30] [0][0]NY2000[60]2400[20]3400[10] 4200[80][0]5900[60]5400[40]6800[50]RO[0]BO[0]2500[70]2900[50]b)c)7.4a)LA 3100 NO 6100 LI 3200 ST[-130] [70] [30] [40] [130]1[70]11b)c) The total shipping cost is $2,187,000.7.5a)[0][0] 5900RONY[60] 5400[0] 2900 [50]4200 [80][0] [40] 6800 [50]BO[0] 2500LA 3100 NO 6100 LI 3200 ST [-130][70][30] [40][130]b)c)SEBNHABERONYNY(80) [80] (50) [60](30)[40] ROBO (40)(50) [50] (70)[70]11d)e)f) $1,618,000 + $583,000 = $2,201,000 which is higher than the total in Problem 7.5 ($2,187,000). 7.6LA(70) NO[50](30)LI (30) ST[70][30] [40]There are only two arcs into LA, with a combined capacity of 150 (80 + 70). Because ofthis bottleneck, it is not possible to ship any more than 150 from ST to LA. Since 150 actually are being shipped in this solution, it must be optimal. 7.7[-50] SE3000 [20] [0] BN 5700 [40][0] HA[50] BE4000 6300[40][0] NY2000 [60] 2400 [20][30] [0]5900RO [60]17.8 a) SourcesTransshipment Nodes Sinkb)7.9 a)AKR1[75]A [60]R2[65] [40][50][60] [45]D [120] [70]B[55]E[190]T [45][80] [70][70]R3CF[130][90]SE PT KC SL ATCHTXNOMES S F F CAb)Oil Fields Refineries Distribution CentersTXNOPTCACHATAKSEKCME c)SLSFTX[11][7] NO[5][9] PT[8] [2][5] CA [4] [7] [8] [7] [4] [6][8] CH [7][5][9] [4] ATAK [3][6][6][12] SE KC[8][9][4][8] [7] [12] [11]MESL [9]SF[15][7]d)3Shortest path: Fire Station – C – E – F – Farming Community 7.11 a)A70D40 60O60 5010 B 20 C5540 10 T50E801c)Shortest route: Origin – A – B – D – Destinationd)Yese)Yes7.12a)31,00018,000 21,00001238,000 10,000 12,000b)17.13a) Times play the role of distances.B 2 2 G5ACE 1 31 1b)7.14D F1. C---D: Cost = 14.E---G: Cost = 5E---F: Cost = 1 *choose arbitrarilyD---A: Cost = 4 2.E---G: Cost = 5 E---B: Cost = 7 E---B: Cost = 7 F---G: Cost = 7 E---C: Cost = 4 C---A: Cost = 5F---G: Cost = 7C---B: Cost = 2 *lowestF---C: Cost = 3 *lowest5.E---G: Cost = 5 F---D: Cost = 4 D---A: Cost = 43. E---G: Cost = 5 B---A: Cost = 2 *lowestE---B: Cost = 7 F---G: Cost = 7 F---G: Cost = 7 C---A: Cost = 5F---D: Cost = 46.E---G: Cost = 5 *lowestC---D: Cost = 1 *lowestF---G: Cost = 7C---A: Cost = 5C---B: Cost = 2Total = $14 million7.151. B---C: Cost = 1 *lowest 4. B---E: Cost = 72. B---A: Cost = 4 C---F: Cost = 4 *lowestB---E: Cost = 7 C---E: Cost = 5C---A: Cost = 6 D---F: Cost = 5C---D: Cost = 2 *lowest 5. B---E: Cost = 7C---F: Cost = 4 C---E: Cost = 5C---E: Cost = 5 F---E: Cost = 1 *lowest3. B---A: Cost = 4 *lowest F---G: Cost = 8B---E: Cost = 7 6. E---G: Cost = 6 *lowestC---A: Cost = 6 F---G: Cost = 8C---F: Cost = 4C---E: Cost = 5D---A: Cost = 5 Total = $18,000D---F: Cost = 57.16B 34 2E HA D 2 G I K3C F 12J34B41E6A C41G2 FD1. F---G: Cost = 1 *lowest 6. D---A: Cost = 62. F---C: Cost = 6 D---B: Cost = 5F---D: Cost = 5 D---C: Cost = 4F---I: Cost = 2 *lowest E---B: Cost = 3 *lowestF---J: Cost = 5 F---C: Cost = 6G---D: Cost = 2 F---J: Cost = 5G---E: Cost = 2 H---K: Cost = 7G---H: Cost = 2 I---K: Cost = 8G---I: Cost = 5 I---J: Cost = 33. F---C: Cost = 6 7. B---A: Cost = 4F---D: Cost = 5 D---A: Cost = 6F---J: Cost = 5 D---C: Cost = 4G---D: Cost = 2 *lowest F---C: Cost = 6G---E: Cost = 2 F---J: Cost = 5G---H: Cost = 2 H---K: Cost = 7I---H: Cost = 2 I---K: Cost = 8I---K: Cost = 8 I---J: Cost = 3 *lowestI---J: Cost = 3 8. B---A: Cost = 4 *lowest4. D---A: Cost = 6 D---A: Cost = 6D---B: Cost = 5 D---C: Cost = 4D---E: Cost = 2 *lowest F---C: Cost = 6D---C: Cost = 4 H---K: Cost = 7F---C: Cost = 6 I---K: Cost = 8F---J: Cost = 5 J---K: Cost = 4G---E: Cost = 2 9. A---C: Cost = 3 *lowestG---H: Cost = 2 D---C: Cost = 4I---H: Cost = 2 F---C: Cost = 6I---K: Cost = 8 H---K: Cost = 7I---J: Cost = 3 I---K: Cost = 85. D---A: Cost = 6 J---K: Cost = 4D---B: Cost = 5 10. H---K: Cost = 7D---C: Cost = 4 I---K: Cost = 8E---B: Cost = 3 J---K: Cost = 4 *lowestE---H: Cost = 4F---C: Cost = 6F---J: Cost = 5G---H: Cost = 2 *lowest Total = $26 millionI---H: Cost = 2I---K: Cost = 8I---J: Cost = 37.17a) The company wants a path between each pair of nodes (groves) that minimizes cost(length of road).b)7---8 : Distance = 0.57---6 : Distance = 0.66---5 : Distance = 0.95---1 : Distance = 0.75---4 : Distance = 0.78---3 : Distance = 1.03---2 : Distance = 0.9Total = 5.3 miles7.18a) The bank wants a path between each pair of nodes (offices) that minimizes cost(distance).b) B1---B5 : Distance = 50B5---B3 : Distance = 80B1---B2 : Distance = 100B2---M : Distance = 70B2---B4 : Distance = 120Total = 420 milesHamburgBostonRotterdamSt. PetersburgNapoliMoscowA IRFIELD SLondonJacksonvilleBerlin RostovIstanbulCases7.1a) The network showing the different routes troops and supplies may follow to reach the Russian Federation appears below.PORTSb)The President is only concerned about how to most quickly move troops and suppliesfrom the United States to the three strategic Russian cities. Obviously, the best way to achieve this goal is to find the fastest connection between the US and the three cities.We therefore need to find the shortest path between the US cities and each of the three Russian cities.The President only cares about the time it takes to get the troops and supplies to Russia.It does not matter how great a distance the troops and supplies cover. Therefore we define the arc length between two nodes in the network to be the time it takes to travel between the respective cities. For example, the distance between Boston and London equals 6,200 km. The mode of transportation between the cities is a Starlifter traveling at a speed of 400 miles per hour * 1.609 km per mile = 643.6 km per hour. The time is takes to bring troops and supplies from Boston to London equals 6,200 km / 643.6 km per hour = 9.6333 hours. Using this approach we can compute the time of travel along all arcs in the network.By simple inspection and common sense it is apparent that the fastest transportation involves using only airplanes. We therefore can restrict ourselves to only those arcs in the network where the mode of transportation is air travel. We can omit the three port cities and all arcs entering and leaving these nodes.The following six spreadsheets find the shortest path between each US city (Boston and Jacksonville) and each Russian city (St. Petersburg, Moscow, and Rostov).The spreadsheets contain the following formulas:Comparing all six solutions we see that the shortest path from the US to Saint Petersburg is Boston → London → Saint Petersburg with a total travel time of 12.71 hours. The shortest path from the US to Moscow is Boston → London → Moscow with a total travel time of 13.21 hours. The shortest path from the US to Rostov is Boston →Berlin → Rostov with a total travel time of 13.95 hours. The following network diagram highlights these shortest paths.-1c)The President must satisfy each Russian city’s military requirements at minimum cost.Therefore, this problem can be solved as a minimum-cost network flow problem. The two nodes representing US cities are supply nodes with a supply of 500 each (wemeasure all weights in 1000 tons). The three nodes representing Saint Petersburg, Moscow, and Rostov are demand nodes with demands of –320, -440, and –240,respectively. All nodes representing European airfields and ports are transshipment nodes. We measure the flow along the arcs in 1000 tons. For some arcs, capacityconstraints are given. All arcs from the European ports into Saint Petersburg have zero capacity. All truck routes from the European ports into Rostov have a transportation limit of 2,500*16 = 40,000 tons. Since we measure the arc flows in 1000 tons, the corresponding arc capacities equal 40. An analogous computation yields arc capacities of 30 for both the arcs connecting the nodes London and Berlin to Rostov. For all other nodes we determine natural arc capacities based on the supplies and demands at the nodes. We define the unit costs along the arcs in the network in $1000 per 1000 tons (or, equivalently, $/ton). For example, the cost of transporting 1 ton of material from Boston to Hamburg equals $30,000 / 240 = $125, so the costs of transporting 1000 tons from Boston to Hamburg equals $125,000.The objective is to satisfy all demands in the network at minimum cost. The following spreadsheet shows the entire linear programming model.HamburgBoston Rotterdam St.Petersburg+500-320Napoli Moscow A IRF IELDSLondon -440Jacksonville Berlin Rostov+500-240Istanbul The total cost of the operation equals $412.867 million. The entire supply for SaintPetersburg is supplied from Jacksonville via London. The entire supply for Moscow is supplied from Boston via Hamburg. Of the 240 (= 240,000 tons) demanded by Rostov, 60 are shipped from Boston via Istanbul, 150 are shipped from Jacksonville viaIstanbul, and 30 are shipped from Jacksonville via London. The paths used to shipsupplies to Saint Petersburg, Moscow, and Rostov are highlighted on the followingnetwork diagram.PORTSd)Now the President wants to maximize the amount of cargo transported from the US tothe Russian cities. In other words, the President wants to maximize the flow from the two US cities to the three Russian cities. All the nodes representing the European ports and airfields are once again transshipment nodes. The flow along an arc is againmeasured in thousands of tons. The new restrictions can be transformed into arccapacities using the same approach that was used in part (c). The objective is now to maximize the combined flow into the three Russian cities.The linear programming spreadsheet model describing the maximum flow problem appears as follows.The spreadsheet shows all the amounts that are shipped between the various cities. The total supply for Saint Petersburg, Moscow, and Rostov equals 225,000 tons, 104,800 tons, and 192,400 tons, respectively. The following network diagram highlights the paths used to ship supplies between the US and the Russian Federation.PORTSHamburgBoston Rotterdam St.Petersburg+282.2 -225NapoliMoscowAIRFIELDS-104.8LondonJacksonvilleBerlin Rostov +240 -192.4Istanbule)The creation of the new communications network is a minimum spanning tree problem.As usual, a greedy algorithm solves this type of problem.Arcs are added to the network in the following order (one of several optimal solutions):Rostov - Orenburg 120Ufa - Orenburg 75Saratov - Orenburg 95Saratov - Samara 100Samara - Kazan 95Ufa – Yekaterinburg 125Perm – Yekaterinburg 857.2a) There are three supply nodes – the Yen node, the Rupiah node, and the Ringgit node.There is one demand node – the US$ node. Below, we draw the network originatingfrom only the Yen supply node to illustrate the overall design of the network. In thisnetwork, we exclude both the Rupiah and Ringgit nodes for simplicity.b)Since all transaction limits are given in the equivalent of $1000 we define the flowvariables as the amount in thousands of dollars that Jake converts from one currencyinto another one. His total holdings in Yen, Rupiah, and Ringgit are equivalent to $9.6million, $1.68 million, and $5.6 million, respectively (as calculated in cells I16:K18 inthe spreadsheet). So, the supplies at the supply nodes Yen, Rupiah, and Ringgit are -$9.6 million, -$1.68 million, and -$5.6 million, respectively. The demand at the onlydemand node US$ equals $16.88 million (the sum of the outflows from the sourcenodes). The transaction limits are capacity constraints for all arcs leaving from thenodes Yen, Rupiah, and Ringgit. The unit cost for every arc is given by the transactioncost for the currency conversion.Jake should convert the equivalent of $2 million from Yen to each US$, Can$, Euro, and Pound. He should convert $1.6 million from Yen to Peso. Moreover, he should convert the equivalent of $200,000 from Rupiah to each US$, Can$, and Peso, $1 million from Rupiah to Euro, and $80,000 from Rupiah to Pound. Furthermore, Jake should convert the equivalent of $1.1 million from Ringgit to US$, $2.5 million from Ringgit to Euro, and $1 million from Ringgit to each Pound and Peso. Finally, he should convert all the money he converted into Can$, Euro, Pound, and Peso directly into US$. Specifically, he needs to convert into US$ the equivalent of $2.2 million, $5.5 million, $3.08 million, and $2.8 million Can$, Euro, Pound, and Peso, respectively. Assuming Jake pays for the total transaction costs of $83,380 directly from his American bank accounts he will have $16,880,000 dollars to invest in the US.c)We eliminate all capacity restrictions on the arcs.Jake should convert the entire holdings in Japan from Yen into Pounds and then into US$, the entire holdings in Indonesia from Rupiah into Can$ and then into US$, and the entire holdings in Malaysia from Ringgit into Euro and then into US$. Without the capacity limits the transaction costs are reduced to $67,480.d)We multiply all unit cost for Rupiah by 6.The optimal routing for the money doesn't change, but the total transaction costs are now increased to $92,680.e)In the described crisis situation the currency exchange rates might change every minute.Jake should carefully check the exchange rates again when he performs thetransactions.The European economies might be more insulated from the Asian financial collapse than the US economy. To impress his boss Jake might want to explore other investment opportunities in safer European economies that provide higher rates of return than US bonds.。

数据模型与决策课程学习大作业.doc

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。

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[X-Z上,X + Z与] 1-a n'n1-a nn 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— s _ s2240 2240[X—Z -=, X + Z ，]= [1488 —2^^,1488 + 2^^] 山nn山.nn x100 * 100=[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B1二第1胎生男孩，B2二第2胎生男孩，B3二第3胎生男孩G1二第1胎生女孩，G2=第2胎生女孩，G3=第3胎生女孩P（B3）二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 义(1-0.55) + (1-0.55)义 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。

大数据、模型与决策例题分析报告

数据、模型与决策3线性规划问题的计算机求解及应用举例第 7 题（1）线性规划模型成分合金中各成分的含量（%）合计成分要求（ %）123456铝60253040304040=40铁20352025405030=30铜20405035301030=30单位成本100807585949587=最低生产成本最优解6E-17000.800.2（2）线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量x i表示第i种原料合金的数量i1,2,3,4,5,6。

建立此问题的数学模型为：min Z100 x180x275 x385x494 x595 x6660 x125x230x340x430 x540x640x ii1620 x135x220x325 x440 x550x630x ist..i1620 x140x250x335x430x510x630x ii1x i0(i1,2,3, 4,5,6)第 8 题（1）线性规划模型营养成分每千克每千克每千克每千克合计每日最小需求玉米槽料红薯麸皮碳水化合物852********.000≥250蛋白质35853565280.509≥190维生素152********.000≥160脂肪1089840.000≥40单位成本0.80.40.60.42.259=最低成本最优解0.000 1.063 1.725 1.997（2）线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量x i表示第i 种原料数i1,2,3,4。

建立此问题的数学模型为：min Z0.8x10.4x20.6 x30.4 x485x120 x240x380x4250st..35x185x235x365x419015 x125 x260x315 x416010 x18x29 x38x440第 9 题线性规划模型代数式车间所做决策的变量是A i( i1,2,3)机床生产B j( j1,2)零件数，因此引入决策变量xij表示加工B j( j1,2) 零件使用的A i( i1,2, 3)机床台数。

武汉大学MBA课程：《数据、模型与决策》全部课堂笔记及考试题

武汉⼤学MBA课程：《数据、模型与决策》全部课堂笔记及考试题经济与管理学院MBAEconomics and Management School of Wuhan University×××级×××班《数据、模型与决策》试题出题⼈：刘伟考试形式：闭卷考试时间：2007年7⽉×⽇120分钟姓名_______学号_______ 记分_______⼀、名词解释及简答题（各题5分）1、众数2、直⽅图3、变异系数4、相关系数5、虚拟变量6、置信区间7、最⼩⼆乘（平⽅）法8、线性回归模型9、多重共线性10、完全多重共线性11、不完全多重共线性12、虚拟变量模型 13、总体回归函数14、何为虚变量回归模型？为什么将虚变量值设为取0、1 ？15、回归⽅程的显著性检验与回归系数的显著性检验什么区别与联系？16、在回归⽅程的最⼩⼆乘法估计中，对回归模型有哪些基本假设？17、回归⽅程的显著性检验与回归系数的显著性检验什么区别与联系？18、为什么从计量经济学模型得到的预测值不是⼀个确定的值？预测值的置信区间和置信度的含义是什么？在相同的置信度下如何才能缩⼩置信区间？19、影⼦价格20、对偶规划21、模型22、约束条件23、⽬标函数24、决策变量25、协⽅差26、拟合优度检验⼆、计算题（各题10分）1、500家美国公司1993年底的平均资产为11270（单位：百万美元），标准差为2780（百万美元）。

这些公司的平均价格收益⽐为31，标准差为8。

请问哪⼀个指标的差异⼤?2、有⼀种电⼦元件，要求其使⽤寿命不得低于1000⼩时，现抽25件，测得其均值950⼩时，⽅差为900⼩时。

已知该种元件寿命服从正态分布，.；（1）写出该种电⼦元件使⽤寿命的置信区间，取α=005（2）若已知使⽤寿命的标准差σ=100，写出该种电⼦元件使⽤寿命的.；在置信区间，取α=005α=005.下，且已知σ=100这批元件合格否？3、某商店的⽇销售额服从正态分布，据统计去年的⽇均销售额是2.74万元，标准差是0.08万元，经装修后，在100个销售⽇中，平均⽇销售额为3.82万元。

MBA数据、模型课堂大作业

《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。

数据模型与决策课后测试题

数据模型与决策课后测试题1、数据决策与模型课后测试题数据决策与模型第一章课后测试题1.StruthersWells公司的销售及生产部门，有超过10000名的白领员工，这些雇员分布在美国、欧洲、亚洲等地。

一份针对300名员工的调查显示，其中120人情愿接受岗位调动前往美国以外地区工作。

根据此次调查，公司全体白领雇员中可接受岗位调动的比例是多少？(单项选择题)A.30%B.40%C.50%D.60%2.以下是美国八大汽车制造厂商，2021年的前两个月的汽车销售量与2021年的前两个月的汽车销售量数据：比较八大汽车厂商的总体销量，相较22、009年，2021年同期的汽车总体销量是上升还是下降？百分比是多少？(单项选择题)A.上升，8.7%B.下降，9.5%C.上升，9.2%D.下降，7.8%3.以下是美国八大汽车制造厂商，2021年的前两个月的汽车销售量与2021年的前两个月的汽车销售量数据：比较八大汽车厂商的销售状况，其中市场份额改变幅度最大的是？〔请考虑增长和削减两种状况〕(多项选择题)A.Ford，市场份额增长3.7%B.GeneralMotors，市场份额增长3.8%C.Mazda，市场份额削减3.5%D.Toyota，市场份额削减33、.9%〔全套答案加2181381787〕4.以下是美国八大汽车制造厂商，2021年的前两个月的汽车销售量与2021年的前两个月的汽车销售量数据：比较八大汽车厂商各自的销量状况，比较八大汽车厂商各自的销量状况，其中自身销量发生改变幅度最大的是〔〕。

〔请考虑增长和削减两种状况〕(多项选择题)A.GeneralMotors，销量增长超过20%B.Ford，销量增长超过30%C.Toyota，销量削减超过10%D.NissanNA，销量削减超过20%5.位于亚特兰大的Brandon广告公司，为BostonM 4、arket快餐厅新推出的鸡肉餐品进行消费者调研。

Brandon共调查了1960位消费者，其中1176人声称，假如该鸡肉餐品推向市场，他们将会购置。

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。

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。

(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。

MBA《数据、模型与决策》作业(案例)

《数据、模型与决策》案例1 企业背景SGT特殊钢铁公司是我国西部地区最大、西北地区唯一的百万吨资源型特殊钢生产基地，是国家级创新型企业、国家军工产品配套企业。

经过多年的发展，通过传统产业升级改造和优势产业发展壮大，已形成年产焦炭75万吨、普通钢400万吨、特殊钢400万吨的综合生产能力，成为集“特钢制造、煤炭焦化”为一体的资源综合开发钢铁联合企业。

SGT公司钢铁制造始终坚持以“打造西部重要的特种钢生产基地”为己任，牢固树立品牌意识，顺应新型特殊钢材料发展趋势，努力提升工艺技术及装备水平，拥有“高炉—转炉—精炼—连铸—连轧”五位一体的长流程生产线和“电炉（兑铁水）冶炼—精炼—连铸（模铸）—连轧（半连轧）”的短流程生产线。

建成了极具特色的“功勋牌”特钢产品体系，产品涵盖轴承钢、模合结钢、碳工钢、工具钢等钢种，产品广泛应用于汽车、工程制造、机械制造、石油、军工、航空、铁路运输、新能源、新基建等多种行业。

公司整体生产工艺及技术在行业中处于领先水平，特别是“十二五”期间，公司对工艺装备进行了全面升级改造，先后建成110吨Consteel电炉、410* 530mm三机三流大方坯连铸机、精品特钢大棒材生产线、精品特钢小棒材生产线。

尤其是精品特钢大、小棒材生产线采用了当今世界顶尖工艺技术及装备，达到国际钢铁工业的先进水平。

公司目前已拥有五十余项特殊钢生产的专有技术，其中主要有钢包、连铸耐材材质控制技术，分钢种脱氧工艺与技术，分钢种渣系控制技术，残余元素与有害元素的控制技术，非金属夹杂物形态控制技术，硫化物夹杂弥散细化技术，含硫钢纯净化技术，含S，Al，B钢连铸技术，炉前化学成分精确控制技术，炉前淬透性（DI值）动态控制技术，模铸、连铸碳偏析及凝固组织控制技术，在线正火轧制技术，在线超快冷技术，在线控轧控冷一热机轧制（TMCP）技术，大规格热轧材高精度轧制技术，小规格热轧材高精度轧制技术，热轧材非标规格轧制技术，银亮材剥、碾光表面光洁度控制技术，低中碳钢低硬度球化退火技术，钢材零缺陷无损探伤检测技术，电炉、转炉全铁冶炼技术，电炉、转炉底吹搅拌，高品质特殊钢精品生产技术集成，富氮合金、高氮中间合金及氮化硅锰冶炼螺纹钢技术，小粒度石灰石在电炉、转炉直接炼钢技术，高品质系列钢锭缺陷控制技术，马氏体不锈钢大方坯连铸技术，电弧炉炼钢复合吹炼技术等。

数据模型与决策课程大作业

数据模型与决策课程大作业(完整资料).doc

数据模型与决策习题与参考答案

数据模型与决策(运筹学)课后习题和案例答案(6)

数据模型与决策课程学习大作业.doc

(完整版)30447数据模型与决策2014年07月【答案】

数据模型与决策 习题答案

数据模型与决策课

数据模型与决策试题及参考答案

大数据、模型与决策例题分析报告

武汉大学MBA课程：《数据、模型与决策》全部课堂笔记及考试题

MBA数据、模型 课堂大作业

数据模型与决策 课后测试题

数据模型与决策案例作业

数据模型与决策--作业大全详解

数据模型与决策课程大作业

(完整)数据模型和决策课程案例分析

MBA《数据、模型与决策》作业(案例)

数据模型与决策习题答案

MBA数据、模型课堂大作业

数据模型与决策课后测试题