第二章决策管理预备知识

12 消除有碍于职员工作自豪的各种障碍。
13 实现终身教育、培训和自我改进的正规的有活力的项目。
14 引导职员为实现上述各条而努力工作。
有许多应用TQM后获得成功的实例。例如，在广岛的日本钢铁厂(Japan Steel Works)，实施TQM后，在人员数量减少20%的 情况下，产量增长50%，同时，残次品费用由占销售额的1.57%下降到0.4%。美国福特公司实施TQM后，减少了保修期内实际修 理次数45%，根据用户调查，故障减少了50%。惠普公司实施TQM后，劳动生产率提高了40%，同时，在集成电路环节减少质量差 错89%，在焊接环节减少质量差错98%，在最后组装环节减少质量差错93%。
再见，see you again
PPT文档演模板
2020/12/10
第二章决策管理预备知识
•20%的会有中等的耗油量。如果买的车不好，50的会耗油量较高，30%的会有中等
•耗油量。对一辆二手车的实验表明该车耗油量较低。如果成交的二手车有60%是好
•的，那么，这辆车属于好的概率为多少？
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
假设检验：对总体的某种认识是否得到样本数据的支持。
检验的步骤：
• 定义一个关于实际情况的简明、准确的表述（假设）。 • 从总体中取出一个样本。 • 检验这个样本，看一看它是支持假设，还是证明假设不大可能。
• 如果证明假设情况是不大可能的，拒绝这一假设，否则，接受这一假 设。
统计抽样与检验方法
系统可靠性分析
•R •R 可靠性：1-(1-R)2
•R
•R
可靠性：R2
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
抽样：目的是通过收集式考察少数几个观察值(样本)，而不是全部 可能的观察值(总体)，得出可靠的数据。
抽样分布：由随机样本得出的分布。 中心极限定理(central limit theorem)：无论原来总体的分布如何，总
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
基础运筹学(OR Software)
PPT文档演模板
• 运筹学软件
( 1）Excel 2000 (Optimization option); ( 2 ) Lindo or Lingo package; ( 3 ) Cplex; ( 4 ) CUTE, LANCLOT for research; ( 5 ) ERP; ( 6 ) 教学软件； ( 7) 其他。
第二章决策管理预备知识
数据挖掘技术(Data -mining)
数据挖掘：构造和使用数据仓库的过程。
•数据仓库
•数据挖掘技术 •过程
•达到不同层次用户 •可需的最详细的有 •用数据、信息
•(1)使公司取得更大的市场 •(2)更好的形象 •(3)更强的竞争力等
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
数据挖掘技术(Data -mining)
•1-P(x <x1)-P(x>x2), x1≤µ •P(x>x1)-P(x>x2), x1>µ
z1 = z2 =
•X1-µ •δ
•X2-µ •δ
PPT文档演模板
•µ x x 第二章决策管理1预备知2识
概率分布实例
一个中型超市日销售500品脱牛奶，标准差为50品脱。
(a)如果在一天的开门时，该超市有600品脱的牛奶存货，这一天牛奶 脱销的概率有多少？
试验次数n较大(大于20)；
成功的概率P较小。
P(r次成功) =
•e-µ µr
•r!
其中e = 2.7183， µ = 平均成功次数 = n.p
均值 = µ= n.p
方差=δ2 = n.p
标准差=δ= （n.p）1/2
PPT文档演模板
*只用到成功的概率
第二章决策管理预备知识
正态分布
特征：
连续的 是关于均值µ对称的 均值、中位数及众数三者相等 曲线下总面积为1
数据挖掘过程
•业务数据 •提取、滤液、清除、聚集
•统计学、心理学、叠加数据
•数据库装入程序
•数据仓库
PPT文档演模板
•RDBMS
•数据提取用于数据挖掘
第二章决策管理预备知识
数据挖掘技术(Data -mining)
数据挖掘中的数据及信息流
•数据提取用于数据挖掘
•结合规则
•生成简要表
•其它数据挖掘
PPT文档演模板
•f(x)
PPT文档演模板
•µ
•观察值x
第二章决策管理预备知识
正态分布
•
f(x)=
•1
•δ· 2πe-(x-
•1
µ)2/2δ2=
e-
•δ· 2π
•Z2 •2
其中x-变量值，µ-均值，δ-标准差，π=3.14159 e=2.7183
•X-µ Z= •δ = 商开均值的标准差个数
P(x1< x < x2)=
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
案例：全面质量管理
传统上，有大量的抽样方法应用于质量控制。近年来，许多组织改变了他们对质量的认识。他们不再设定一个残次品水平， 出不再认为达到了这样一个水平就说明组织运转良好。相反，他们代之以“零残次品”为目标，其实施方法是全面质量管理 (Total Quality Management,TQM)，这要求整个组织一起努力，系统改进产品质量。
第二章决策管理预备知 识
PPT文档演模板
2020/12/10
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
•(1) 数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法。
•(2) 平均数 mean = • 中位数
•n
•∑
•i=1
•xi
•n
•= µ
• 众数
• 变动幅度：最大数值—最小数值
•
•n
•∑•ABS[xi-µ]
实例：
一种佐料装在包装盒中，名义重量为400克。实际重量与这一名义 重量可能略有出入，呈正态分布，标准差为20克。通过在生产线上定 期抽取样本的方法确保重量均值为400克。一个作为样本抽出的盒子 中佐料重量为446克。这能说明现在佐料填装过量了吗？
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
爱德华·戴明(Edward Deming)是开创了全面质量管理工作的专家之一，他将自己的实践经验总结为以下14条。
1 将产品质量作为一贯性的目的。
2 杜绝即使是客户允许的差错、延误、残次和误差。
3 停止对于成批检验的依赖，从生产开始的第一步就树立严格的质量意识。
4 停止依据采购价格实施奖励的作法-筛选供应商，坚持切实有效的质量检测。
•f(x)
PPT文档演模板
•5% •1%
•1.75 1.83 1.86
•1.64δ •2.33δ
•5%显著性
•x
第•1二%章显决著策性管理预备知识
基础运筹学(OR Software)
线性规划 整数规划 0 - 1 规划 动态规划 预测
运输问题 指派问题 非线性规划 目标规划 模拟
存贮论 决策分析 对策论 排队论 排序论
– 确定拟采用的显著性水平。
– 计算待检验变量的可接受范围。
– 取得待检验变量的样本值。
– 决定是否Байду номын сангаас绝原假设。
– 说明结论。
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
实例：
某地区公布的人均收入为15，000英镑。一个45人 的样本的平均收入是14，300英镑，标准差为2000英 镑。按照5%的显著性水平检验公布的数字。按1%的 显著性水平检验结果又如何？
体中抽样取大量的随机样本，样本的均值符合正态分布。 假设总体：个数N，均值µ，标准差δ； 样本：个数n，均值X，标准差S； 则：X=µ，S=δ/ n1/2 -(抽样标准误差)
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
置信区间： 总体均值在某一范围内的可信水平。 总体均值的95%置信区间为：(X-1.96 S ，X+1.96 S)
•0<P(A)<1
• 独立事件概率： P(A∪B)=P(A)+P(B)
•
(A、B独立事件） P(A∩B)=P(A)•P(B)
•P(B/A) P(A)
•
条件概率（贝叶斯定律）：P(A/B)=
•P(B)
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
•实例：
• 购买的二手车，也许会好，也许会不好。如果买的车好，70%的会耗油量较低，
PPT文档演模板
假设检验的误差（增大样本，减少误差）
•决 策
原假设实际上是
对的
错的
不拒绝 正确的决策 第二类错误
拒 绝 第一类错误 正确的决策
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
实例：
据说，某行业从业人员平均工资为每周300英镑，标准 差为60英镑。有人认为这一数据已经过时了，为检验实际 情况究竟如何，一个36份工资的随机样本从该行业中抽取 出来。研究确定如果样本工资均值小于270英镑或大于330 英镑，就拒绝原假设。犯一类错误的概率有多大？
P(n次实验中有r次成功)=Crnprqn-r = 均值 = µ = np 方差 = δ2 = n.p.q 标准差 = δ = (n.p.q)1/2
•n! •r!(n-r)!
prqn-r
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
柏松分布(pocsson distribution)
柏松分布的特征：
• 绝对商差均值： •i=1
•
•n •n
• •• 误差平均均值 =
•∑
•i=1
•[xi-µ]2
•n
•
• 标准差 = 方差
•数据-原始数值
•处理
•数据-有用形式
•数据解释
•信息
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
•(3) 概率：
•
事件A发生概率P(A) •P(A)=0
•P(A)=1
•
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
•f(x)
•0.025
•0.025
•µ
•--1.96δ•--1.96δ--
•x
(a)双边检验
PPT文档演模板
•f(x)
•0.05
•µ
•x
•-1.64δ-
(b)单边检验
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
实例：
一个邮递公司对某客户按平均每份邮件1.75公斤，标准差为0.5公斤的情况 确定每份邮件的收费水平。邮费现在很高，而有人提出该客户邮件重量均值 不止1.75公斤。随机抽取该客户100份邮件的样本，平均重量为1.86公斤。这 是否说明重量均值确实已超过1.75公斤？
(b)一天中牛奶需求在450到600品脱之间的概率有多大？
(c)如果要使脱销概率为0.05，该超市应该准备多少品脱的牛奶存货？
(d)如果要使脱销概率为0.01，应准备多少品脱的牛奶存货？
•f(x)
•0.8185
•0.1587
•0.0228
PPT文档演模板
•450 500 600
•x
第二章决策管理预备知识
5 开发成本、质量、生产率和服务的持续改进项目。
6 对全体职员进行正规培训。
7 监督工作的焦点在于帮助职员把工作做得更好。
8 通过倡导双向沟通，消除各种惧怕。
9 打破部门间的障碍，提倡通过跨部门的工作小组解决问题。
10 减少以至消除那些并不指明改进和实现目标方法的数字目标、标语和口号。
11 减少以至消除会影响质量的武断的定额。
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
显著水平：是根据观察值证明样本是取自某一假设总体 的最低可接受概率。（5%）
PPT文档演模板
•(拒绝) 0.025
•接受假设 •0.025(拒绝)
•µ
•0.95
•5%
第二章决策管理预备知识
统计抽样与检验方法
PPT文档演模板
假设检验的步骤：
– 表述原假设和备选假设。
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
概率与概率分布
概率树：
•P(MOC)=0.24
PPT文档演模板
•P=0.06
•P=0.20 •P=0.12 •P=0.12 •P=0.42 •P=0.08
第二章决策管理预备知识
概率分布
二项分布：
特征：每次实验有两种可能的结果，可以称之为成功和失 败；两种结果是互斥的；成功和失败的概率都是一个固定 的常数，分别为P和q=1-P；连续实验的结果之间是独立的。
•供业务决策的信息
第二章决策管理预备知识
数据挖掘技术(Data -mining)
数据挖掘的有关技术 (1) 统计分析系统(SAS，SPSS) (2) DSS，EIS，ES (3) 多维电子表格及数据库 (4) 神经网络 (5) 数据可视化
PPT文档演模板
第二章决策管理预备知识
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!