专题讲座数据分析与管理2010二.ppt
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1、1,数据分析与管理专题讲座 几个应用案例,制作人:魏瑜 2010.05,2,主要内容,1.分层分组与管理 2.理解条件概率 3.精度与效益 4.试验设计与质量改进 5.误差分析与需求不确定分析 6.原假设与备择假设的选择,3,1.1分层分组与管理,4,1.2分层分组与管理,5,1.3分层分组与管理(Excel),6,2 理解条件概率,据调查某地区居民的肝癌发病率为0.0004,记“该地区居民患肝癌”为事件B。现用甲胎蛋白法检查:若呈阴性,表明不患肝癌,若呈阳性,表明患肝癌。由于技术和操作不完善以及种种特殊原因,是肝癌者未必检出阳性,不是患者也有可能呈阳性反应。据多次实验统计,患肝癌检验为阳性的
2、概率为0.99,未患病但检验为阳性的概率为0.05.现某人体检出甲胎蛋白阳性,问他患肝癌的概率是多少?若医生根据其他症状怀疑某人有病,这人真有病的概率为0.4,若检验结果再为阳性,此时该人真有病的概率为多少? (参见茆诗松,周纪芗编著概率论与数理统计中国统计出版社47-48页),7,3 精度与效益,某厂生产一磅的罐装咖啡。自动包装线上大量数据表明,每罐重量是服从标准差为0.1磅的正态分布。为了使得每罐咖啡少于1磅的罐头不多于10%,应把自动包装线控制的均值调节到什么位置上?若每日可产2000罐咖啡,每磅咖啡的成本价是50元,新的包装机的单价是10万元,其包装的产品的标准差是0.025磅,问是否
3、该购买新机器? (参见茆诗松,周纪芗编著概率论与数理统计中国统计出版社108-109页),8,4 试验设计与质量改进实验案例 利用正交试验设计改进多媒体教室使用效果,4.1 试验指标的选取 4.2 试验因素的选取 4.3 因子水平选取 4.4 正交试验表的选取 4.5 按照正交表控制各因子的水平测量试验指标值 4.6 分析试验数据 4.7 结论,9,4.1试验指标的选取,选取学生对多媒体教室视觉的满意度作为试验指标。,10,4.2试验因素的选取,通过问卷调查的形式了解到影响我院多媒体教室光环境的因素主要有以下因素: (1)看不清楚银幕上文字和图像; (2)教师看不清讲义和学生的表情,不能便于键
4、盘等设备的操作; (3)室内光线不能够满足学生书写的需要; (4)有眩光存在; (5)教室内光线不均匀,黑板没有局部照明; (6)坐在两侧和后面的同学感觉较差。,11,4.3试验因素的选取,考虑到以上因素,根据前人的研究,并依据实践经验和实验所具备的条件,我们选取以下5种因素作为影响多媒体教室光环境满意度的主要因素。 A、影响多媒体教室光强度的状态; B、课件色彩的对比; C、课件字体的大小; D、黑板局部照明的强度; E、座位的位置。,12,4.4因子水平选取(白天),13,4.4因子水平选取(晚上),14,4.5正交试验表的选取,一个5因素4水平 正交试验 L16(45) 正交表,15,4
5、.5试验结果 (白天),16,4.6试验结果分析表,为了便于计算,把统计出来的白天状况下学生对多媒体教室光环境的满意度列在表3的右边,做成一个新的表6,这张表便于对满意度进行分析计算。同时为了便于研究,用每一行的满意度减去140,把结果写在表6内。 K1这一行的5个数,分别是因素A,B,C,D,E的第一水平所在的实验中对应的满意度(减去140以后)之和,比如对于因素A(第一列),它的第一水平安排在第1,2,3,4号实验中,对应的满意度(减去140以后)分别为1,35,58,85,其和为179,记在K1这一行的得第一列中;K4这一行的五个数,分别是因素A,B,C,D,E的第四水平所在的实验中对应
6、的满意度(减去140以后)之和。 k1,k2,k3,k4 这4行的5个数,分别是K1,K2,K3,K4这4行的5个数除以4所得的结果,也就是各水平所对应的平均值。 同一列中,k1,k2,k3,k4这四个数中的最大值减去最小值所得的差叫做极差。一般地说,各列的极差是不同的,这说明各因素的水平改变时对实验指标的影响是不同的。极差越大,说明这个因素的水平改变时对实验指标的影响越大。极差最大的那一列,则那个因素的水平改变时对实验指标的影响就最大,那个因素就是我们要考虑的主要因素。,17,4.6试验结果分析,从以上分析可以得出结论:在白天的状况下,各因素对实验指标(满意度)的影响按大小来说应当是:C(课
7、件字体的大小)B(课件色彩的对比)E(座位的位置) A(影响多媒体教室光强度的状态) D(黑板局部照明的强度);最好的方案应当是C4B2E3 A4D3,即 C4:课件字体的大小,第4水平,28号字体; B2:课件色彩的对比,第2水平,蓝底白字; E3:座位的位置,第3水平,中间; A4:影响多媒体教室光强度的状态,第4水平,窗帘全部放下,开最后一排灯; D3:黑板局部照明的强度,第3水平,23.1Lx;,18,4.6试验结果分析,可以看出来,这里分析出来的最好方案在已经做过的16次试验中没有出现,与它比较接近的是第13号试验。在第13次试验中只有座位的位置和黑板局部照明的强度不是处在最好水平,
8、而且座位的位置和黑板局部照明的强度对满意度的影响是5个因素中最小的两个。从实际做出的结果来看,第13号试验中的满意度是234,是16次试验中最高的,这也说明我们找出的最好方案是符合实际的。,19,4.7结论,利用试验设计原理,采用正交试验等方式,可以以尽量少的试验次数得到满意的试验效果。,20,5 误差分析与需求不确定分析,5.1 需求不确定分类 5.2 公司概况 5.3 数据特点 5.4 数据间的关系及其模拟 5.5 模拟误差分析 5.6 需求不确定性的主要成因及对策分析,21,5.1需求不确定分类,对于供应链中的一个实体来说,它面临着两方面的不确定性:需求不确定性和供应的不确定性。其中,供
9、应的不确定性包括运作的不确定性和衔接的不确定性,而需求不确定性则包括市场的不确定性和衔接的不确定性。即不论是供应或是需求的过程中,都存在着由于供应链上下游节点间的管理和信息不畅等衔接性因素引起的不确定性,即衔接的不确定性。例如,由于货物短缺,下游企业间可能会存在短缺博弈,而上游企业看不到顾客的真实需求,从而造成需求不确定性增加,这是由于信息不畅引起的不确定性增加。而不合适的定期总量数量折扣策略会引起财务期末需求的剧烈波动,这是因为上游企业的管理不善引起的不确定性增加。 HLee等2总结了供应链中牛鞭效应的主要成因和对策,见表1。这些不确定性的因素都是属于供应链上下游节点间的衔接因素。,22,牛
10、鞭效应的成因及相应对策,资料来源:H Lee, P Padmanabhan, S Whang. Information distortion in a supply chain: the bullwhip effectJ Management Science,1997,43:546-558,23,5.2 公司概况,该公司的滚筒洗衣机在全国的洗衣机市场中占有一席之地,公司规定零售商运货量中的80%必须付现金开票,所以大部分的运货量是为了满足本月和下月的零售,这是本文模型的基础。公司在全国共有约1500个零售点,在每个零售点,都有销售人员帮助促销,并在每月月初将上月实际销量通过Access传给公司
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