管理决策模型与软件
食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统与软件
食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统与软件随着人们对食品安全重视程度的提高，食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统与软件应运而生。
这些系统和软件通过整合大数据、运用先进的科学方法和技术，提供准确、快速的食品安全风险评估与决策支持，有助于食品企业和监管机构提高食品安全管理水平，保障公众健康。
一、食品安全风险评估的重要性食品安全风险评估是食品安全管理的基础，它通过科学的方法和技术，对食品中存在的各种有害因素进行评估和分析，以确定其潜在的危害程度和可能的风险。
而食品安全风险评估的准确性和及时性对于制定合理的风险管理策略至关重要。
二、食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统1. 数据采集与整合食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统首先需要进行大数据的采集与整合。
这些数据包括食品成分、生产过程、环境因素、食品加工工艺等方面的信息，可以来自食品生产企业、监管机构、科研机构等多个渠道。
2. 风险评估模型建立基于采集到的数据，食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统需要建立相应的风险评估模型。
这些模型可以运用概率统计、模糊逻辑、人工智能等相关技术，对食品安全风险进行定量和定性的分析，从而得出风险评估结果。
3. 风险管控策略制定根据风险评估结果，食品安全风险评估与风险管控的决策支持系统可以提供相应的风险管控策略。
这些策略可以包括合理调整食品生产工艺、提高食品质量检测手段、优化食品监管政策等方面的建议，有助于降低潜在的食品安全风险。
三、食品安全风险评估与风险管控的决策支持软件1. 数据分析与可视化食品安全风险评估与风险管控的决策支持软件可以提供数据分析和可视化功能，帮助用户更好地理解和利用食品安全相关数据。
通过数据可视化技术，用户可以直观地查看和分析食品安全的问题和趋势，从而做出有针对性的决策。
2. 决策支持与模拟仿真食品安全风险评估与风险管控的决策支持软件可以提供决策支持和模拟仿真功能。
用户可以根据自身需求制定不同的食品安全管理策略，并在软件中进行模拟和仿真，评估不同策略的效果和影响，从而选择最优的食品安全管理方案。
软件开发质量管理层次模型
软件开发质量管理层次模型引言软件开发是一个复杂的过程，质量管理在其中扮演着至关重要的角色。
软件开发质量管理层次模型是一种能够指导和帮助开发团队实现高质量软件的框架。
本文将介绍软件开发质量管理层次模型的基本概念、结构和应用。
质量管理的重要性在当今的软件开发过程中，质量管理是不可或缺的。
一个成功的软件产品需要符合用户需求、提供稳定可靠的功能、具有良好的性能和易用性。
质量管理旨在确保软件在这些方面的优势，并最小化缺陷和错误的数量。
软件开发质量管理层次模型的概述软件开发质量管理层次模型是一种以层次结构组织的框架，可以帮助团队在软件开发过程中从各个层次管理和控制质量。
该模型通常由几个层次组成，每个层次都关注不同的质量方面。
软件开发质量管理层次模型的结构软件开发质量管理层次模型通常包括以下几个层次：1.需求管理层次：这一层次关注用户需求的定义和管理。
它确保开发团队充分理解用户需求，并将其正确地转化为软件设计和功能。
2.过程管理层次：这一层次关注软件开发过程的管理和控制。
它确保开发团队采用了适当的开发方法和实践，并进行合理的进度跟踪和风险管理。
3.产品质量管理层次：这一层次关注软件产品的质量。
它包括测试和验证活动，以确保软件的功能正常、性能良好、安全可靠。
4.管理质量层次：这一层次关注整个软件开发过程的管理。
它涉及资源分配、团队协作、沟通和决策等方面，以确保整个软件项目的顺利进行。
软件开发质量管理层次模型的应用软件开发质量管理层次模型可以在整个软件开发周期中应用。
以下是一些应用示例：•需求收集和分析：在需求管理层次上，团队应该与用户密切合作，确保充分理解用户需求，并在软件设计和功能转化过程中进行有效的管理。
•开发过程控制：在过程管理层次上，团队应该采用合适的开发方法和实践，跟踪项目进度和管理风险，以确保软件开发的顺利进行。
•测试和验证：在产品质量管理层次上，团队应该进行全面的测试和验证活动，确保软件的功能正常、性能良好、安全可靠。
管理者的决策分析和决策模型
管理者的决策分析和决策模型决策是管理者日常工作中不可或缺的一部分。
管理者需要根据各种情况和信息做出决策，以促进组织的发展和实现目标。
为了提高决策的质量和效率，管理者需要运用决策分析和决策模型来辅助决策过程。
一、决策分析决策分析是指通过对问题进行分析、评价和比较，选择最优决策方案的过程。
在决策分析中，管理者可以采用以下步骤：1. 定义问题：明确决策的目标和内容，确定需要解决的问题。
2. 收集信息：收集相关的数据和信息，了解问题的背景和关键因素。
3. 分析信息：对收集到的信息进行整理和分析，找出问题的根本原因和影响因素。
4. 评价方案：制定潜在的解决方案，并对其进行评估和比较，确定最有利的方案。
5. 做出决策：根据评价的结果，选择最优的决策方案，并做出决策。
二、决策模型决策模型是指用数学或者逻辑来描述决策问题的模型。
常见的决策模型包括：1. 判断模型：用于处理不确定性决策问题。
如概率模型和统计模型等，可以通过概率和统计方法来评估不同方案的风险和收益。
2. 优选模型：用于选择最优决策方案。
如线性规划、整数规划和动态规划等，可以通过数学方法求解最优解。
3. 影响模型：用于分析不同因素对决策结果的影响程度。
如敏感性分析和决策树等，可以帮助管理者理解不同因素对决策的影响。
决策模型的选择需要根据具体问题的特点和需求来确定，不同的决策模型适用于不同的决策情境。
三、决策分析和决策模型的优势1. 提高决策质量：决策分析和决策模型可以系统地分析和评估问题，帮助管理者清晰地认识问题的本质和关键因素，从而提高决策的质量。
2. 降低决策风险：决策模型可以通过概率、统计等方法评估不同方案的风险和收益，帮助管理者降低决策风险，做出更加合理和可行的决策。
3. 提高决策效率：决策分析和决策模型可以帮助管理者系统地收集和分析信息，减少决策的时间和成本，提高决策的效率。
四、决策分析和决策模型的应用决策分析和决策模型广泛应用于各个领域，包括企业管理、市场营销、金融投资等。
DSSAT模型原理与软件使用简介
第1章DSSAT模型简介1.1D SSAT模型简介近40多年来，世界上许多国家都积极研发作物模型，至今经历了从幼稚走向成熟，从经验走向机理，从理论走向实用的发展历程。
迄今为止已经有至少100种不同的模拟模型。
DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）农业技术转移决策支持系统，是目前使用最广泛的模型系统之一。
DSSA T是在IBSNAT（Inter-national Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer)农业技术转移国际基准网的赞助和指导下进行，由美国国际开发署授权夏威夷大学开发研制的综合计算机系统，目的是将各种作物模型汇总，将模型输入和输出变量格式标准化，以便模型的普与与应用，从而加速农业技术推广，为发展中国家合理有效地利用自然资源提供决策和对策。
DSSAT不是通用模型，它针对不同作物开发了不同模型。
DSSAT目前由主要26种不同的作物模拟模型组成，主要包括CERES（Crop Environment REsource Synthesis）系列模型、CROPGRO豆类作物模型、SUBSTORpotato马铃薯模型、CROPSIMcassava木薯模型、OILCROP 向日葵模型以与最新加入的CANEGRO甘蔗模型。
由于包括了多种作物模型，DSSAT 可为用户提供多种选择方案。
DSSAT模型是由作物模拟模型支持的决策支持系统，除了数据支持以外，还提供了计算、解题的方法，并为决策者提供决策的结果。
DSSAT模型能帮助决策者和粮食贸易商通过作物模拟技术和系统分析方法估价作物的产量，为制定粮食进出口贸易提供依据，同时为农民在不同气候年景下提供不同的栽培管理措施（如作物的合理施肥、灌水）提供科学的决策。
DSSAT软件首次发布时间为1989年的V2.1，1994年发布DSSAT V3.0，1998年发布DSSAT V3.5，2003年发布DSSAT V4.0，2012年发布DSSAT4.5。
管理学常用的五种决策模型
管理学常用的五种决策模型在管理学中，决策是领导者和管理者们必须掌握的基本能力，因为制定明智的决策是推动组织成功的关键因素之一。
然而，不同的决策情况需要使用不同的决策模型来帮助领导者做出最佳决策。
本文将总结管理学中常用的五种决策模型。
1. 线性决策模型线性决策模型同时也被称为规划决策模型，它是最常用的决策模型之一。
该模型的核心思想是将决策过程分解为多个有序的步骤，每个步骤都有确定的输入和输出。
每个步骤的输出都成为下一个步骤的输入。
在线性决策模型中，决策者需要通过执行一系列有序的活动来达到目标，这些活动可能涉及资源投入、时间规划、人员配备等。
2. 分支决策模型分支决策模型主要用于解决选择性问题，这种问题通常有多个解决方案可供选择。
在分支决策模型中，决策者首先要确定所有可供选择的方案，然后评估每种方案的优缺点，最后选择最优方案。
这种模型可以用来解决一些困难且需要综合考虑多种因素的决策问题。
3. 计算决策模型计算决策模型是依靠科学和技术方法去制定和执行决策。
该模型主要涉及收集、处理和分析数据，从而为决策者提供决策建议。
这种模型适用于一些数据量大或同类型数据分析的决策情况，例如投资风险评估、市场预测等。
4. 主观决策模型主观决策模型与计算决策模型相反，这种决策模型依赖于决策者的主观判断和经验，比如在一些复杂且信息不完全的情况下。
主观决策模型可能有一定的风险，因为人们的判断有时可能会被主观因素所影响。
5. 场景决策模型场景决策模型是用于制定策略和在变化环境中做出决策的模型。
它涉及分析和预测特定场景下可用的信息，然后以此为基础制定策略和计划。
场景决策模型通常用于研究未来可能的事件和趋势，并尽可能准确地推测出它们的影响。
总结以上五种决策模型中，每一种模型都有其独特的应用场景。
在进行决策的过程中，考虑到这些模型的特点和优势，可以帮助领导者制定出最佳的决策方案。
最后，一个好的领导者应该能够有效利用这些决策模型，以获得更好的决策结果。
管理学中的决策分析与决策模型
管理学中的决策分析与决策模型在现代社会中，决策是每个组织和个人都需要面对的重要任务。
而在管理学中，决策分析与决策模型是帮助管理者做出更加科学、准确和合理的决策的重要工具。
本文将从决策分析和决策模型的概念、决策分析的过程、常见的决策模型和在实际组织中的应用等方面进行论述。
一、决策分析的概念决策分析是指在面临不确定性和风险的情况下，通过系统地收集、分析和评估相关信息，以确定最佳决策的过程。
决策分析的目标是为管理者提供决策依据，降低决策的风险。
二、决策分析的过程1. 确定决策目标和需求：明确决策的目标是什么，需要解决什么问题。
2. 收集决策所需的信息：通过内外部信息的收集和整理，为决策提供必要的依据。
3. 分析和评估信息：对收集到的信息进行分析和评估，发现其中的关键因素和问题。
4. 制定备选方案：根据信息分析的结果，确定多个备选方案。
5. 评估备选方案：对各个备选方案进行评估，选择最佳的方案。
6. 实施和监控：将最佳方案付诸实施，并持续监控和评估决策的效果和结果。
三、常见的决策模型1. 经济决策模型：以经济效益最大化为目标，通过成本效益分析、投资回报率、盈亏平衡点等指标来评估决策的价值。
2. SWOT分析模型：通过评估组织内外部的优势、劣势、机会和威胁，为决策提供全面的环境分析。
3. 制约条件模型：考虑到决策中的各种限制条件，以确保决策的可行性和实施性。
4. 关键路径模型：在项目管理中常用的决策模型，用于确定项目的关键路径和重要活动，以确保项目按时完成。
5. 线性规划模型：适用于各种资源分配的决策问题，通过数学模型来最优化资源利用。
四、决策分析与实际应用决策分析和决策模型在实际组织中有着广泛的应用。
下面以企业的产品定价决策为例进行说明：在企业中，产品定价是一个非常重要的决策。
通过决策分析的过程，管理者需要明确定价的目标和需求，收集市场需求、成本和竞争对手价格等信息，进行分析和评估。
接下来，通过制定备选方案和评估备选方案，选择最佳的产品定价策略。
决策模型在项目管理中的应用研究
决策模型在项目管理中的应用研究项目管理是一项复杂而关键的活动，它需要高效地组织资源、制定计划、进行决策以达到预期的目标。
而在项目管理中，决策模型的应用被认为是一种有效的方法，它可以帮助项目经理做出更明智、更科学的决策。
本文将探讨决策模型在项目管理中的应用以及相关研究。
一、决策模型的定义及种类决策模型是指一种系统化、形式化的工具，可以帮助人们在面对复杂决策时进行分析、评估和选择。
根据不同的决策目标和情景，决策模型可以分为多种类型，如常用的决策树模型、线性规划模型、动态规划模型等。
二、决策模型在项目管理中的应用1. 项目选择决策在项目管理中，选择合适的项目是至关重要的。
决策模型可以帮助项目经理对各个候选项目进行评估和比较，从而确定最佳的决策方案。
例如，可以使用成本效益分析模型和投资回报率模型来评估各个项目的经济效益，从而决定哪些项目值得投资。
2. 风险评估与管理项目管理中的风险评估与管理是决策模型的重要应用领域。
通过建立风险评估模型，项目经理可以识别和分析各种潜在风险，并制定相应的应对策略。
决策模型可以帮助项目经理合理评估风险的概率和影响程度，从而为决策提供科学依据。
3. 项目排期与资源分配在项目管理中，排期和资源分配是必不可少的环节。
而决策模型可以帮助项目经理制定合理的项目排期，并优化资源的分配。
例如，可以使用网络图模型和约束编程模型来解决项目排期中的时序关系和资源冲突问题，从而提高项目执行效率。
4. 绩效评估与调整项目管理不仅包括项目的规划与实施，还需要对项目的绩效进行评估与调整。
决策模型可以帮助项目经理定量评估项目的绩效指标，并根据评估结果调整项目的执行计划。
例如，可以使用成本控制模型和质量控制模型来评估项目的成本和质量绩效，从而为项目的调整提供科学依据。
三、决策模型在项目管理中的研究展望目前，决策模型在项目管理中的研究已经取得了一些成果，但仍存在一些挑战和需要深入研究的问题。
首先，项目管理中涉及的决策问题通常是多目标的、动态变化的，因此如何建立适应不同情况的决策模型是需要进一步研究的问题。
管理决策模型与软件
管理决策模型与软件 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-《管理决策模型与软件》期末大作业课程：管理决策模型与软件院（部）：管理工程学院班级：信息管理与信息系统082班学生姓名：罗涛学号：指导教师：刘学理完成日期：目录大学生网购支付方式研究背景 (2)1计算支付方式的频数分布和相对频数分布 (4)2绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图 (4)3计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布 (5)4描述各种支付方式的集中趋势 (6)5描述各种支付方式的离中趋势 (6)6描述各种支付方式的分布形态 (6)7讨论引入会员卡支付方式后顾客购买额的变化 (7)8一元回归方程分析 (7)9多元回归方程分析 (8)10给定顾客的年会员卡支付数额预测 (9)11两部分资料的描述统计与初步预测 (9)12方差分析与假设检验结果 (10)13用推断法说明单个处理均值的合理性 (11)14研究推广和其他分析 (11)附录统计调查原始数据 (13)《管理决策模型与软件》期末大作业大学生网购支付方式研究背景1、网上购物作为一种新兴的购物模式，与传统的购物模式有很大的差别。
这种全新的消费模式传入我国的时间并不长，网上购物在我国高校学生中流通也仅仅只有几年的时间。
至此，网上购物在各大高校掀起热潮，本次研究着重从大学生入手，研究大学生网上购物的行为。
2、目前已有不少关于“大学生网上购物行为的调查研究”，但结果往往都局限于大学生本身以及对商家营销策略的单方面研究，但对于引导大学生合理网上购物和对商家营销策略未给出相应的结论性证明，而这些空缺正是我们此次研究的针对性课题。
3、大学生思维活跃，接受新事物的能力强，网上购物作为一种新型的购物模式，具有很大的研究价值。
我们的研究从大方向上出发，以大学生网上购物的整体下手，涉及大学生网上购物的各个方面，并对此作出详细的介绍说明。
管理决策的方法及模型
管理决策的方法及模型
管理决策的方法和模型有很多种，下面列举了一些常见的方法和模型：
1. SWOT分析：通过分析组织的优势、劣势、机会和威胁，确定组织的战略和行动计划。
2. PESTEL分析：考虑政治、经济、社会、技术、环境和法律等因素对组织的影响，帮助制定战略和决策。
3. 成本效益分析：评估决策的成本和收益，确定最优决策。
4. 线性规划：利用线性数学模型，找到最优解决方案，以满足组织的目标和约束条件。
5. 决策树：将决策问题建模成树状结构，通过一系列条件判断和计算，找到最佳路径和决策。
6. SWOT矩阵：将不同因素在SWOT分析中的得分绘制成矩阵形式，便于直观地评估每个策略的优劣。
7. BCG矩阵：根据产品在市场中的相对市场份额和市场增长率，将产品分成四个象限，帮助进行产品组合和发展策略的决策。
8. 关联规则挖掘：通过分析数据集中的关联规则，发现变量之间的关联关系和影响因素，对决策提供参考。
9. 敏感性分析：分析决策模型中的关键变量的变动对决策结果的影响程度，以了解决策的稳定性和风险。
10. 模拟仿真：通过建立模型和进行虚拟实验，模拟不同决策方案的结果和影响，帮助决策者做出理性决策。
这些方法和模型可以根据具体的决策问题和环境进行选择和应用，有助于提高决策质量和效果。
管理决策数学模型
管理决策数学模型在现代企业管理中，管理决策数学模型被广泛应用于解决各种复杂的问题。
通过数学模型的建立和分析，管理者可以做出更为科学和有效的决策，帮助企业提高效率、降低成本，增强竞争力。
本文将探讨管理决策数学模型的基本概念、常见类型及应用案例。
基本概念管理决策数学模型是通过数学方法来描述和解决管理问题的一种工具。
它由数学表达式、约束条件和决策变量组成，通过数学运算来求解最优的决策方案。
在建立模型时，需要准确把握问题的背景和目标，设计合理的数学关系，以确保模型可以准确地反映问题的本质。
常见类型线性规划模型线性规划模型是一种常见的管理决策数学模型，适用于具有线性关系的问题。
通过设定决策变量、目标函数和约束条件，求解出可以使目标函数取得最大值或最小值的决策方案。
线性规划模型在资源优化、生产计划等领域有着广泛的应用。
整数规划模型整数规划模型是在线性规划模型的基础上增加了决策变量取整的限制条件。
这种模型适用于一些实际问题中，决策变量只能取整数值的情况，如整数规划在项目选择、生产批量等问题中有广泛的应用。
动态规划模型动态规划模型适用于具有阶段性和递推关系的问题。
通过分析问题的结构，将问题分解为若干个阶段，制定相应的决策规则，求解最优的决策方案。
动态规划在生产调度、库存管理等方面有着重要的应用。
应用案例生产计划优化某公司面临生产计划优化的问题，需要在保证生产成本最低的情况下，满足市场需求。
通过建立线性规划模型，设计合理的目标函数和约束条件，确定最优的生产计划方案，有效降低了生产成本，提高了生产效率。
资源配置优化某物流公司需要对运输车辆进行合理的调度，以降低运输成本。
通过建立整数规划模型，确定合理的车辆调度方案，使得公司的运输效率得到提升，运输成本得到降低。
供应链管理优化某零售企业在供应链管理过程中面临着库存管理的难题，需要在最小化库存成本的情况下，保证供应链中的产品供应。
通过建立动态规划模型，制定合理的库存管理策略，使得企业的库存周转率得到提升，库存成本得到降低。
职场中的五个最佳决策模型
职场中的五个最佳决策模型在职场中，做出明智的决策是成功的关键之一。
然而，由于信息不完全、不确定性和复杂性等因素的存在，决策常常是具有挑战性的。
为了帮助职场人士更好地应对各种决策情境，下面将介绍五个最佳的决策模型。
1. SWOT分析模型SWOT分析模型是一种常用的决策工具，它帮助人们评估一个组织或个人在内外环境中的优势和劣势，并确定机会和威胁。
SWOT代表着组织的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。
通过将这些因素结合起来，SWOT分析模型能够帮助决策者制定出符合自身条件和环境的最佳决策方案。
2. 决策树模型决策树模型以树状图的形式，将决策问题的各种可能情况和相应的决策及结果进行展示。
在决策树中，每个节点代表一个决策或结果，分支表示可能的选项或情况。
通过分析决策树的各个分支和结果的概率，决策者可以评估不同决策方案的风险和潜在回报，并做出理性的选择。
3. 边际成本-边际效益分析模型边际成本-边际效益分析模型是为了帮助决策者在资源有限的情况下，评估不同决策方案的成本与效益之间的关系。
该模型通过比较每个决策方案带来的额外成本和额外效益，以确定最佳的决策方案。
在职场中，决策者可以通过边际成本-边际效益分析模型来评估不同项目的投资回报率，从而做出投资决策。
4. BCG矩阵模型BCG矩阵模型是一种用来评估和管理组织产品组合的工具。
该模型将产品分为四个不同的象限：明星、现金奶牛、问题儿童和瘦狗。
明星产品具有高市场份额和高增长率，是组织的收入和利润主要来源。
现金奶牛产品市场份额高，但增长缓慢，能够为组织提供稳定的现金流。
问题儿童产品市场份额低，但增长潜力大，需要进一步投资和发展。
瘦狗产品市场份额低且增长缓慢，可能需要考虑是否放弃。
通过使用BCG矩阵模型，决策者能够更好地分析和决策产品组合的发展方向。
5. 六顶思考帽模型六顶思考帽模型是由爱德华·德·博诺设计的，通过将不同颜色的思考帽子来代表不同的思维角色和方式。
管理学中的决策过程与决策模型
管理学中的决策过程与决策模型决策过程是管理学中的一个重要概念，它指的是管理者在面对问题或挑战时，通过一系列方法和步骤来选择和实施最佳方案的过程。
决策过程涉及到收集信息、分析数据、制定方案、以及评估和监控结果等多个环节，旨在最大程度地提高决策的质量和效果。
为了更好地了解决策过程，本文将详细介绍决策过程的步骤，并介绍一些常用的决策模型。
决策过程的步骤如下：1. 定义问题或目标：决策过程始于发现问题或设定目标。
管理者需要明确问题或目标的性质和范围，同时确保团队成员对问题或目标有共识。
2. 收集信息：收集与问题或目标相关的各种信息和数据，可以通过调研、观察、咨询专家等方式进行。
这些信息将为后续的分析和决策提供基础。
3. 分析信息：对收集到的信息进行整理、归类和分析。
通过统计分析、比较分析、SWOT分析等方法，理清问题或目标的关键因素和影响因素，为制定方案提供依据。
4. 制定方案：在分析的基础上，制定多个备选方案。
每个备选方案都应该清晰、具体，并且考虑到资源和约束条件。
同时，制定方案时应尽量多考虑不同的选项。
5. 评估和选择方案：对制定的备选方案进行评估和比较。
可以使用决策矩阵、成本效益分析、敏感性分析等方法来评估方案的风险、效益和可行性。
最终选择一个最佳方案。
6. 实施方案：将选择的方案转化为具体行动计划，并安排资源和分工。
管理者需要明确任务的分配和时间表，以确保方案能够顺利实施。
7. 监控和调整：持续监控方案的执行过程，并根据实际情况调整方案。
如果出现问题或变化，及时采取措施进行调整和修正。
在决策过程中，管理者还可以应用一些常用的决策模型来辅助决策：1. 基于效用的决策模型：该模型考虑到决策者的偏好和效用函数，通过计算每个备选方案的效用值，选择效用最大的方案。
这种模型适用于涉及多个目标和多个利益相关方的决策。
2. 基于风险的决策模型：该模型在考虑备选方案效益的基础上，引入风险评估。
通过概率分析和风险评估，选择预期风险最小的方案。
管理学古典决策模型
管理学古典决策模型概述管理学古典决策模型是指一系列在管理学领域被广泛应用的决策模型，它们基于不同的决策理论和学说，帮助管理者做出明智和有效的决策。
这些古典决策模型在各种组织和情境中被广泛使用，为管理者提供了一种系统性和科学性的决策方法。
主要古典决策模型利弊分析模型利弊分析模型是一种简单实用的决策模型，通过列举和比较方案的利弊，帮助决策者做出最佳选择。
在使用该模型时，决策者需要先明确决策的目标和约束条件，然后列出各个方案的优点和缺点，最终比较得出最有利于实现目标的方案。
PEST分析模型PEST分析模型是一种用于分析宏观环境因素的决策模型，它将政治、经济、社会和技术因素作为影响组织决策的主要要素。
通过对这些因素进行系统性分析，决策者可以更好地预测未来的发展趋势，制定相应的决策策略。
SWOT分析模型SWOT分析模型是一种常用的战略管理工具，通过分析组织的优势、劣势、机会和威胁，帮助管理者制定切合实际的发展战略。
该模型能够帮助管理者全面了解组织内外部环境的情况，有助于发现问题和挑战，并采取相应的行动。
清单模型清单模型是一种系统性的决策模型，通过制定决策清单和标准化操作流程，帮助管理者有效地管理和执行决策。
该模型通过明确每个决策步骤的要求和任务，确保决策的执行过程更加高效和规范。
应用范围和优势管理学古典决策模型在各种组织和情境中都有广泛的应用，其主要优势包括：1.系统性：古典决策模型能够提供一套系统性的决策方法，帮助管理者全面分析和处理决策问题。
2.科学性：这些模型基于不同的决策理论和学说，具有较高的科学性和理论依据。
3.可靠性：古典决策模型经过长期实践和研究，被证明在实际应用中具有较高的可靠性和有效性。
4.可操作性：这些模型通常操作简单，易于理解和应用，不需要太多的专业知识和技能。
古典决策模型适用于各种管理领域，如市场营销、人力资源管理、战略管理等，帮助管理者更好地应对日常和战略性的决策挑战。
总结管理学古典决策模型是一种重要的决策工具，它在现代管理实践中发挥着重要的作用。
管理学中的决策模型
管理学中的决策模型决策是管理学中至关重要的一个环节，它涉及到企业和组织的方方面面。
在管理学中，决策模型是一种理论框架，用于指导管理者在面对复杂情况时做出明智的决策。
本文将介绍一些常见的管理学中的决策模型，并探讨它们的应用和局限性。
一、利益最大化模型利益最大化模型是管理学中最常见的决策模型之一。
它的核心思想是在做出决策时，应该考虑到所有相关方的利益，并尽可能地使利益最大化。
这个模型适用于大多数商业组织，因为商业组织的目标通常是追求利润最大化。
然而，利益最大化模型也存在一些局限性。
例如，它忽视了其他非经济因素的影响，如环境保护和社会责任。
二、风险决策模型风险决策模型是管理学中另一个重要的决策模型。
它主要用于处理不确定性和风险的情况。
在这个模型中，管理者需要评估不同决策的潜在风险和回报，并选择最佳的决策方案。
风险决策模型通常使用概率和统计方法来量化风险，并帮助管理者做出决策。
然而，这个模型也存在一些局限性。
例如，它假设决策者能够准确地评估概率和风险，但实际上，这往往是困难的。
三、行为决策模型行为决策模型是管理学中相对较新的一个决策模型。
它关注决策者的行为和决策过程，试图理解决策者是如何做出决策的。
行为决策模型认为决策者的行为受到许多认知和心理因素的影响，如个人偏见、信息不对称和风险规避。
通过理解这些因素，管理者可以更好地理解决策过程，并改善决策结果。
然而，行为决策模型也存在一些挑战。
例如，它很难量化和预测决策者的行为，因为人们的行为往往是复杂和多变的。
四、决策树模型决策树模型是一种图形化的决策模型，它通过一系列的决策节点和结果节点来表示决策过程。
在这个模型中，管理者需要根据不同的决策节点和结果节点来制定决策策略。
决策树模型的优点是简单直观，易于理解和应用。
然而，它也有一些限制。
例如，决策树模型假设决策者能够准确评估不同决策的概率和结果，但实际上，这往往是困难的。
五、多目标决策模型多目标决策模型是管理学中另一个重要的决策模型。
管理决策方法和模型
管理决策方法和模型引言管理决策在组织的日常运营和发展中起着至关重要的作用。
不同的管理决策方法和模型能够帮助决策者更科学、更有效地做出决策。
本文将探讨常见的管理决策方法和模型，并介绍它们的应用和优缺点。
常见的管理决策方法和模型1. SWOT分析SWOT分析是一种常用的管理决策工具，帮助组织识别内部优势和劣势，外部机会和威胁。
通过SWOT分析，决策者可以更清晰地了解组织的现状，找到发展的机遇和挑战，从而做出相应的决策。
2. 决策树决策树是一种基于树形结构的决策支持工具，将决策问题分解为一系列简单的决策步骤，帮助决策者按照一定逻辑进行决策。
决策树可以帮助决策者更系统地考虑各种因素，减少决策风险。
3. 成本效益分析成本效益分析是一种常用的经济学方法，用于评估决策方案的成本和收益。
通过成本效益分析，决策者可以确定决策方案的经济效益，从而选择最合适的方案。
4. 多因素评价模型多因素评价模型将影响决策的各种因素定量化，通过权重的分配和综合评价，帮助决策者综合考虑各种因素，做出科学的决策。
应用案例分析案例一：公司新产品开发决策某公司计划推出一款新产品，但面临市场竞争激烈和技术不确定性的挑战。
经过SWOT分析，公司确定了产品的优势在于创新性和市场需求的匹配，劣势在于竞争对手众多和市场推广难度大。
决策者采用决策树和成本效益分析，最终选择了推出新产品的方案，并制定了相应的推广计划。
案例二：区域拓展决策某企业计划在新的区域进行业务拓展，但需要考虑投资成本、市场需求、人才资源等因素。
通过多因素评价模型，企业对不同区域进行综合评价，确定了最适合拓展的区域，并制定了详细的拓展计划。
优缺点分析不同的管理决策方法和模型各有优缺点。
SWOT分析能够清晰地识别组织的内外部情况，但可能忽略了一些细节因素；决策树逻辑性强，但只适用于简单的决策问题；成本效益分析经济性强，但可能忽略了一些非经济因素；多因素评价模型综合性强，但对数据要求较高。
管理决策模型与方法
管理决策模型与方法管理决策模型与方法是指用来帮助管理者做出有效决策的理论、方法和工具。
它们在管理实践中起到了重要的作用，能够帮助管理者更好地分析问题、评估风险、选择方案，并最终做出合理的决策。
本文将介绍几个常用的管理决策模型与方法，并分析其应用场景和优点。
一、决策树模型决策树模型是一种灵活且直观的决策支持工具。
它可以将复杂的决策问题分解为一系列的决策节点和结果节点，在每个节点上进行判断和选择，最终得出最优解。
决策树模型通常适用于决策问题具有可判断条件和可选择分支的情况。
决策树模型的优点在于其可视化和解释性强，能够将决策过程直观地表示出来，便于理解和沟通。
此外，决策树模型还具有较高的计算效率，能够快速生成决策结果。
二、线性规划模型线性规划模型是一种基于数学规划理论的决策模型，用于解决线性约束条件下的最优化问题。
它将决策问题转化为一个线性目标函数和一组线性约束条件的最大（小）值问题，通过求解线性规划模型可以得到最优解。
线性规划模型适用于寻找一个最优解的情况，如资源分配、生产计划等。
它的优点在于能够精确地确定最优解，并且拥有严格的数学基础，具有较强的理论支持。
三、模糊综合评价模型模糊综合评价模型是一种常用的多因素决策方法，用于解决决策问题中存在不确定性和模糊性的情况。
它通过将决策问题的不确定因素进行量化和评估，然后将评估结果进行综合，得出最终的决策结果。
模糊综合评价模型适用于决策问题具有模糊性和不确定性的情况，如市场调研、企业绩效评估等。
它的优点在于能够量化和综合各种不确定因素，提高了决策的科学性和准确性。
四、SWOT分析模型SWOT分析模型是一种常用的战略管理工具，用于评估一个组织或个人的优势、劣势、机会和威胁，并进行相应的战略调整。
它通过对内部环境和外部环境进行分析，帮助决策者了解自身竞争力和市场机遇，进而制定战略目标和计划。
SWOT分析模型适用于制定战略决策和计划的情况，如企业发展战略、个人职业规划等。
管理学中的决策模型和优化方法
管理学中的决策模型和优化方法在管理学中，决策模型和优化方法是非常重要的工具。
它们帮助管理者分析问题、做出决策，并优化目标实现的过程。
本文将介绍管理学中常用的决策模型和优化方法，以及它们在实践中的应用。
一、决策模型决策模型是指在面对特定决策问题时，通过建立数学模型来分析问题、评估决策选项，帮助管理者做出合理决策的工具。
下面介绍几种常见的决策模型：1.经济订单数量模型（EOQ模型）EOQ模型是一种用于寻找最优经济订货数量的模型。
它基于需求量、订货成本和库存成本等因素，通过求导等数学方法，找到最佳的订货数量，以达到最小总成本的目标。
2.线性规划模型线性规划模型是一种用于解决资源有限的决策问题的数学模型。
它将问题转化为线性目标函数和线性约束条件下的最优化问题，通过线性规划算法求解，帮助管理者做出最优决策。
3.马尔科夫模型马尔科夫模型是一种用于描述状态转移过程的概率模型。
在决策问题中，马尔科夫模型可以用来分析不同状态之间的转移概率，帮助管理者预测未来状态的变化，并做出相应决策。
二、优化方法优化方法是指通过数学建模和计算方法，寻找问题的最优解或接近最优解的过程。
以下介绍几种常用的优化方法：1.整数规划整数规划是线性规划的一种扩展，其决策变量的取值限制为整数。
在一些需要做出离散决策的问题中，整数规划可以帮助管理者找到最优的决策方案。
2.动态规划动态规划是一种用于求解具有最优子结构的问题的优化方法。
它通过将问题分解为一系列相互依赖的子问题，利用递推关系求解子问题，最终得到整体问题的最优解。
3.遗传算法遗传算法是一种通过模拟生物进化过程寻找最优解的优化方法。
它通过对候选解进行遗传操作，如交叉、变异等，不断迭代搜索，最终找到适应度最高的解作为最优解。
三、决策模型和优化方法的应用决策模型和优化方法在管理学中有着广泛的应用，以下列举几个常见领域的应用案例：1.供应链管理通过使用EOQ模型和线性规划模型，管理者可以优化供应链中的订货数量、仓储和运输等环节，降低成本，提高效率。
工程管理中的决策模型与分析方法
工程管理中的决策模型与分析方法在工程管理中，决策是一个重要的环节。
决策的质量直接影响到工程项目的成功与否。
为了做出科学、合理的决策，工程管理者需要运用决策模型和分析方法来帮助他们评估各种情况和选择最佳的决策方案。
一、决策模型决策模型是指用来描述和分析决策问题的数学模型。
在工程管理中，常用的决策模型包括线性规划、风险分析、决策树等。
线性规划是一种常见的决策模型，它通过建立数学模型来解决资源有限的情况下的最优化问题。
例如，在工程项目中，如果有多个任务需要完成，但是资源有限，那么线性规划可以帮助管理者确定如何分配资源以达到最优的效果。
风险分析是工程管理中常用的决策模型之一。
在工程项目中，存在着各种不确定性因素，如市场变化、技术风险等。
通过风险分析，管理者可以评估各种风险的概率和影响，并制定相应的决策策略。
例如，在建设项目中，管理者可以通过风险分析来评估施工过程中可能出现的问题，并采取相应的措施来降低风险。
决策树是一种常用的决策模型，它通过树状图的形式来描述决策过程。
在工程管理中，决策树可以帮助管理者系统地分析各种决策选项的可能结果和风险，并选择最佳的决策方案。
例如，在工程项目中，管理者可以利用决策树来评估不同的设计方案对项目成本、质量和进度的影响，并选择最优的设计方案。
二、分析方法除了决策模型外，工程管理中还有一些常用的分析方法，如成本效益分析、风险评估、敏感性分析等。
成本效益分析是一种常用的分析方法，它通过比较项目的成本和收益来评估项目的经济效益。
在工程项目中，管理者可以利用成本效益分析来评估不同的投资方案，并选择最具经济效益的方案。
风险评估是一种用来评估和管理风险的分析方法。
在工程项目中，管理者可以利用风险评估来确定各种风险的概率和影响，并采取相应的措施来降低风险。
敏感性分析是一种用来评估决策方案对不确定因素的敏感程度的分析方法。
在工程管理中，管理者可以利用敏感性分析来评估不同决策方案对各种因素的敏感程度，并选择最稳定的决策方案。
DSSAT模型原理与软件使用简介
第1章DSSAT模型简介1.1DSSAT模型简介近40多年来，世界上许多国家都积极研发作物模型，至今经历了从幼稚走向成熟，从经验走向机理，从理论走向实用的发展历程。
迄今为止已经有至少100种不同的模拟模型。
DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）农业技术转移决策支持系统，是目前使用最广泛的模型系统之一。
DSSAT是在IBSNAT（Inter-national BenchmarkSites Network for Agrotechnology Transfer)农业技术转移国际基准网的赞助和指导下进行，由美国国际开发署授权夏威夷大学开发研制的综合计算机系统，目的是将各种作物模型汇总，将模型输入和输出变量格式标准化，以便模型的普及及应用，从而加速农业技术推广，为发展中国家合理有效地利用自然资源提供决策和对策。
DSSAT不是通用模型，它针对不同作物开发了不同模型。
DSSAT目前由主要26种不同的作物模拟模型组成，主要包括CERES（Crop Environment REsource Synthesis）系列模型、CROPGRO豆类作物模型、SUBSTORpotato马铃薯模型、CROPSIMcassava木薯模型、OILCROP向日葵模型以及最新加入的CANEGRO 甘蔗模型。
由于包括了多种作物模型，DSSAT 可为用户提供多种选择方案。
DSSAT模型是由作物模拟模型支持的决策支持系统，除了数据支持以外，还提供了计算、解题的方法，并为决策者提供决策的结果。
DSSAT模型能帮助决策者和粮食贸易商通过作物模拟技术和系统分析方法估价作物的产量，为制定粮食进出口贸易提供依据，同时为农民在不同气候年景下提供不同的栽培管理措施（如作物的合理施肥、灌水）提供科学的决策。
DSSAT软件首次发布时间为1989年的V2.1，1994年发布DSSAT V3.0，1998年发布DSSAT V3.5，2003年发布DSSAT V4.0，2012年发布DSSAT4.5。
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《管理决策模型与软件》期末大作业课程：管理决策模型与软件院（部）：管理工程学院班级：信息管理与信息系统082班学生姓名：罗涛学号： 2008021327指导教师：刘学理完成日期： 2011.6.16目录大学生网购支付方式研究背景 (2)1 计算支付方式的频数分布和相对频数分布 (4)2 绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图 (4)3 计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布 (5)4 描述各种支付方式的集中趋势 (6)5 描述各种支付方式的离中趋势 (6)6 描述各种支付方式的分布形态 (6)7 讨论引入会员卡支付方式后顾客购买额的变化 (7)8 一元回归方程分析 (7)9 多元回归方程分析 (8)10 给定顾客的年会员卡支付数额预测 (9)11 两部分资料的描述统计与初步预测 (9)12 方差分析与假设检验结果 (10)13 用推断法说明单个处理均值的合理性 (11)14 研究推广和其他分析 (11)附录统计调查原始数据 (13)《管理决策模型与软件》期末大作业大学生网购支付方式研究背景1、网上购物作为一种新兴的购物模式，与传统的购物模式有很大的差别。
这种全新的消费模式传入我国的时间并不长，网上购物在我国高校学生中流通也仅仅只有几年的时间。
至此，网上购物在各大高校掀起热潮，本次研究着重从大学生入手，研究大学生网上购物的行为。
2、目前已有不少关于“大学生网上购物行为的调查研究”，但结果往往都局限于大学生本身以及对商家营销策略的单方面研究，但对于引导大学生合理网上购物和对商家营销策略未给出相应的结论性证明，而这些空缺正是我们此次研究的针对性课题。
3、大学生思维活跃，接受新事物的能力强，网上购物作为一种新型的购物模式，具有很大的研究价值。
我们的研究从大方向上出发，以大学生网上购物的整体下手，涉及大学生网上购物的各个方面，并对此作出详细的介绍说明。
4、淘宝、支付宝、商家信誉、旺旺——这些词语如今是大学生的常用语，在校园里、在宿舍里，怎样买到物美价廉的好东西，也是每天都能听到的讨论，再看看那些快递公司每天中午就像开展销会一样，在宿舍楼下摆开一长串各式各样的邮件。
但是还有许多同学不懈于或者不愿尝试网上购物，阻碍他们的原因是什么？那些热衷于网上购物的学生，他们的购物动机、购买物品特点又是什么？男女大学生在网上购物有什么样的区别？带着这些问题，在老师的指导下，借助本次的机会，开始对这一问题进行研究，我随机调查了宿舍附近的60名有过网购经历的同学的网购信息，记录他们的网购付费方式和所付金额等，构成付款方式数据样本。
根据收集的数据，使用数据整理和描述方法，对学生付款方式进行分析，分析所付金额的变化及其数量特征，以此来研究影响付款方式和支付金额的因素。
为了证明学生网购消费与他们的月消费有关。
通过数据分析来预测月消费对网购消费是否有影响，要证明分析的是否正确，随机抽取了40名学生组成一个样本进行调查，采集了有关月生活费、网购次数和网购金额的统计资料。
根据样本数据，函数和分析工具进行回归分析，建立估计网购支付额的回归方程，分析生活费的变化时，网购金额的变化及其数量特征。
根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计所付车费的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计会员卡年支付额的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：1.计算支付方式的频数分布和相对频数分布；2.绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图；3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布；4.描述各种支付方式的集中趋势；5.描述各种支付方式的离中趋势；6.描述各种支付方式的分布形态；7.以月生活费为自变量建立估计的回归方程，分析结果。
8.以网购次数为自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
9.以月生活费和网购次数为自变量，建立估计的回归方程。
讨论结果。
10.预测一名学生的消费金额为600元，网购次数为5次，该学生的使用货到付款方式的每次支付网购费用金额约为多少?11.使用方差分析方法，陈述每种情况下被检验的假设，你的结论是什么?12.讨论这个研究的推广和你认为有用的其他分析。
13.研究一下与大学生网购有关的其他因素，并对以后网购的方面给予一定的建议。
大学生网购支付方式研究报告1．计算支付方式的频数分布和相对频数分布答：为方便统计，先将原始数据改成纵向陈列，然后得到数据透视表（如表1）。
表1 数据透视表根据数据透视表得到支付方式的频数分布和相对频数分布表（如表2）。
表2 支付方式的频数和相对频数分布2．绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图答：绘制支付方式的频数分布的条形图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“条形图”，击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式条形图”，数据标志中选择“值”，图例不选，点击“完成”，即可得到支付方式的频数分布条形图，如图1所示。
图1 支付方式的频数分布条形图绘制支付方式的相对频数分布的饼图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“饼图”中的“三维饼图”，点击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式饼形图”，数据标志中选择“类别名称”和“百分比”，点击“完成”，即可得到支付方式的相对频数分布饼形图，如图2所示。
图2 支付方式的相对频数分布饼形图3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布答：将货到付款支付分为7组，在单元格A78中输入“货到付款分组”，在A79到A85中依次输入50、100、150、200、250、300、350，在单元格B78、C78中依次输入“频数”，“频率”，选择单元格B79:B85，点击“插入”中选择“函数”，在选择类别中选择“统计”，从中选择FREQUENCY，在Date_array中输入A2:A61，在Bins_array中输入A79:A85为接受区域，按住CTRL+SHIFT点击“确定”，在单元格B79:B85中依次出现1、6、2、4、6、6、1，此时的相对频数为占该支付方式的相对百分比，在单元格C78中输入B79/B86，计算结果为0.038461538。
网银支付方式和第三方平台支付方式分组的頻数频率的计算，如货到付款方式。
得到三中支付方式的频数及相对频数分布表，如表3所示：4．描述各种支付方式的集中趋势答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项；在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的均值、中位数和众数。
运行插入函数中的TRIMMEAN函数，将所要除去的数据点的比例定为5%，分别计算四中支付方式的切尾均值。
得到描述支付方式集中趋势的各参数，最终结果如表4所示：表4 3种支付方式的集中趋势根据表格的数据可以得出：三种支付方式的均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429；三种支付方式的中位数分别为：240、200、200；众数：300、200 、200；以5%的比例去除数据点得到四者的切尾均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429。
5．描述各种支付方式的离中趋势。
答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项。
在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的标准差和方差。
运行QUARTILE函数，分别计算三种支付方式。
在Quart中分别输入0、1、2、3、4得到最大值、第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数和最2值。
用第3四分数与第1四分位数的差得到四分位距。
得到描述支付方式离中趋势的各参数，最终结果如表5所示：表5 三种支付方式的离中趋势通过统计分析，我们可以明显地看出，选择网银支付的同学付款额较大，同样付款额度的差距相对较大。
选择货到付款和第三方平台的支付的客户付款额度差距较小，并且其离散程度也现对较小。
6．描述各种支付方式的分布形态答：在工具下拉菜单中选择数据分析，在分析工具中选定描述统计一项。
在数据输入区选定三种支付方式的所有数据点击确认，得到三种支付方式的偏度和峰度。
最终结果如表6所示：表6 三种支付方式的分布形态通过以上的数据分析可以得出，货到付款方式、网银的支付方式和第三方的支付方式的分布形态为右偏，且第三方平台的支付方式基本接近对称分布。
网银支付方式和第三方平台的峰度小于0，说明其分布形态趋势平缓；而货到付款的支付方式峰度均大于0，说明其分布形态趋势陡峭。
7、利用月生活费作自变量建立估计的回归方程，分析结果？答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$20，X值输入$B$2:$B$20，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E2，单击“确定”按钮。
得到如表7所示的结果:表7以月生活费作自变量得到的回归分析表回归方程为y=-131.885 +0.7048128*x,其中y代表网购支付费用，x代表该同学的月生活费。
通过以上的数据分析结果分析，我们可以得出：调整复测定系数为0.7048128，这说明月生活费的影响因素只能解释网上购物支付方式转变的0.7048128，大约29.6%要由其他因素的变动来解释网上购物的支付方式不同。
方差分析的目的是进行回归方程的回归效果检验，F统计量的P值为7.20273E-07，小于显著水平0.05，说明方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为零。
消费金额的回归系数的t统计量的p值为7.20273E-07，小于0.05，说明月生活费对网购支付的方式的费用影响较明显。
8. 利用网购次数作自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$19，X值输入$C$2:$C$19，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E23，单击“确定”按钮。
得到如表8所示的结果：表8 以网购次数作自变量得到的回归分析表回归方程为y=432.40541-53.51051*x，其中，y代表货到付款方式支付的金额，x代表网购次数。
通过以上的数据结果我们可以分析得到以下结论：调整复测定系数为0.5353432，这说明自习时间的影响因素只能解释公交卡方式车费的变动的0.5353432，大约46.5%要由其他因素的变动来解释。