第07章幾種常用數據分析方法介紹

相關分析相關分析的作用分析兩個變量之間是否存在相關性相關系數設有兩個隨 量

X，Y，并有一組樣本（X1,Y1)、（X2,Y2)、……、（Xn,Yn)，則X與Y的相關系數為：22(y -

y)(x

x)

r

i

i(xi

x)(

yi

y)|r|≤1當|r|≤1時，X與Y完全線性相關；當0<r<1時，X與Y有一定的正線性相關，愈接近1則愈好；當-1<r<0時，X與Y有一定的負線性相關，愈接近-1則愈好。相關系數檢驗擬定顯著性水平α（一般取0.05，即95%的置信度），再查相關系數表，查表時取度υ=n-2，得相關系數臨界值rα

，判別如下：當|r|≥rα

時，y

與x

在α

顯著水平下顯著相關，檢驗通過；當|r|<rα

時，y

與x

的線性關系不顯著，檢驗未通過。研究方法：截面數據（1999年）的回歸分析移動平均數據的回歸分析平面數據的回歸分析多元線性回歸多元線性回歸的作用分析多個解釋變量與被解釋變量之間的相關性進行多元線性回歸模型的一般形式設有解釋變量X1，X2，……Xm

和被解釋變量Y，則多元線性回歸模式的一般形式Y

b0

b1

X1

bm

Xm多元線性回歸模型的參數估計設有一組樣本｛（X1i，

X1i，

……

Xmi，Yi）

i=1，…，n}，記：xx21nn2212m121111

x1X

1

yn

y1

Y

y2

bm

b

bo

1

B

b2

則有：B=(XTX)-1XTY多元線性回歸模型的檢驗相關系數檢驗：

值與實際值的擬合程度。計算相關系數：2R

YT

Y

nyBT

XT

Y

ny2擬定顯著性水平α（一般取0.05，即95%的置信度），再查相關系數表，查表時取 度υ=n-m-1，得相關系數臨界值Rα

，判別如下：當|R|≥Rα

時，檢驗通過；當|R|<Rα

時，檢驗未通過。|r|越接近1，表示擬合度越高多元線性回歸模型的檢驗F檢驗：檢驗多元線性回歸模型的總體效果。計算F統計量：BT

XT

Yms2YT

Y

BT

XT

Yn

-

m

-1F

，其中：S

擬定顯著性水平α（一般取0.05，即95%的置信度），再查F檢驗表，查表時取 度υ=n-m-1，得F統計量臨界值Fα

，判別如下：當F≥Fα

時，檢驗通過，模型有效；當F<Fα

時，檢驗未通過，模型無效。多元線性回歸模型的檢驗t檢驗：檢驗自變量X1，X2，……Xm對Y的影響顯著與否。計算t統計量：其中：T

1ii，C

為（X

X）－對角線上第i項之值bibiStYT

Y

BT

XT

Yn

-

m

-1Sbi

Cii

S，S

bi擬定顯著性水平α（一般取0.05，即95%的置信度），再查t檢驗表，得tα/2

，判別如下：當tbi

≥tα/2

時，檢驗通過，自變量有效；當tbi

<tα/2

時，檢驗未通過，應剔除相應的自變量。模擬分析模擬分析的作用當無法取得真實數據時當無法用解析方法求解時模擬分析的基本步驟建立仿真數學模型確實隨

量的分布規(guī)率，并用計算機產生隨機數序列將隨機數序列代入仿真數學模型進行計算分析計算結果，得出結論模擬分析舉例問題：在需求不確定情況下，企業(yè)成品的最優(yōu)庫存與那些因素有關？這些因素又是如何影響最優(yōu)庫存的？模擬分析舉例建立仿真模型：設：D：每月需求臺數（隨

量）P1：單位進價P2：單位銷價C1：單位月庫存費用C2：單位月缺貨成本L：月初庫存水平開始，設定初始數據設定月初存貯水平L(臺)模擬月銷售量DD

<

L？售出D臺售出L臺毛收P=（P2－P1）×D毛收P=（P2－P1）×L存貯費用C=C1×（L-D）缺貨損失C=C1×（D-L）凈收益=P-C結束i

<

T？YesNoNY模擬下月i=i+1模擬分析舉例確定隨

量的分布：假設D服從N～（μ，σ2）取得隨量序列：在EXCEL

中用下列函數取得：INT（NORMINV（RND（），

μ，σ）模擬分析舉例設定初始值：μ＝100σ＝20P1＝75P2＝125C1＝15C2＝30L＝70,80,90,100,110,120,130,140模擬分析舉例用EXCEL進行模擬：ABCDEFG1水平=100234模擬樣本模擬需求銷售量銷售收入成本缺貨損失凈收益51=INT(NORMINV(RAND(),100,20))=IF(B5<$B$1,B5,$B$1)=50*C5=IF(B5<$B$1,15*($B$1-B5),0)=IF(B5<$B$1,0,30*(B5-$B$1))=D5-E5-F562=INT(NORMINV(RAND(),100,20))=IF(B6<$B$1,B6,$B$1)=50*C6=IF(B6<$B$1,15*($B$1-B6),0)=IF(B5<$B$1,0,30*(B5-$B$1))=D5-E5-F573=INT(NORMINV(RAND(),100,20))=IF(B7<$B$1,B7,$B$1)=50*C7=IF(B7<$B$1,15*($B$1-B7),0)=IF(B5<$B$1,0,30*(B5-$B$1))=D5-E5-F5模擬分析舉例用EXCEL進行模擬：模擬分析舉例模擬100個月，計算月平均凈收益，找到最佳庫存點：存貯水平L月平均凈收益100臺4271110臺4523120臺4610130臺4598140臺4505表7-12

模擬100月結果模擬分析舉例最優(yōu)庫存點是否與庫存費用有關？改變C1，使C1＝5,10,15,20,25，重復上述模擬過程，分別找出最優(yōu)庫存，找出最優(yōu)庫存點與單位月庫存費用之間是否存在一定的規(guī)律。依此類推，可進一步

最優(yōu)庫存點是否與缺貨費用、購銷成本，需求分布之間是否有關。仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究參考文獻：.餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究[D].2013,暨南大學.仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究研究現狀團購是2008年后才出現的一種新的電子商務形式，有關團購的研究大多集中在消費者的參與意愿及團購的商業(yè)模式方面，但從參與團購的商家角度研究的較少。仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究問題提出餐飲團購是團購的一種重要類型。餐飲企業(yè)面對團購：通常需要進行以下決策：（1）是否開展團購？（2）開展團購是短期行為還是長期行為？（3）如何決定價格折扣？以上決策受（企業(yè)自身、消費者、團購站的）哪些因素影響？仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究研究思路構建一個餐飲企業(yè)團購決策的仿真模型，在模型上進行試驗，探討最優(yōu)決策結果如何受相關因素的影響。仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究消費者團購決策流程顧客新顧客老顧客考慮本地就餐考慮異地就餐忠誠度考慮異地普通就餐考慮本地普通就餐考慮本地團購就餐沒看到團購信息沒看到團購信息看到團購信息考慮本地團購就餐看到團購信息偏好團購偏好團購偏好普通偏好普通選擇異地普通就餐選擇本地團購就餐選擇本地普通就餐本地團購就餐本地普通就餐異地普通就餐團購失敗團購成功訂餐成功訂餐失敗本地顧客異地顧客調節(jié)忠誠度團購信息到達率團購折扣餐廳容量就餐滿意度仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究消費者是否參與團購的決策機制：??,

??

，且服從（0，1，1）（1）假設消費者對團購菜品的喜愛程度??∈的三角形分布。（2）假設消費者對普通就餐的偏好????

=??，而對團購就餐的偏好為：????

=

?????, ??

=

??????

?

??, ??

≠

??其中：d為折扣率。（3）若????

>????，則選擇團購。仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究消費者忠誠度調節(jié)機制：忠誠程度

??

∈ ??,

??

，表示顧客愿意本地就餐的概率，老顧客初始忠誠度為????，新顧客初始忠誠度為0.5。若????

為本地就餐后的忠誠度，???????

為本地就餐前的忠誠度，??∈??,

??

為忠誠度調節(jié)系數，??=??表示就餐不滿意，??=??

表示就餐滿意則有：????

=???????

?

?????????,???????

+???????

????????

+??.

??

?

???????

??,???????

?

??.

??

??,??

?

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??

=

?????????

≥

??.

??

??????

??

=

?????????

≥

??.

??

??????

??

=

??仿真研究案例：餐飲企業(yè)團購決策的仿真研究決策變量團購價格折扣率：0

表示沒有團購團購期數：5（短期），50（長期）決策目標50期仿真后餐廳總毛利潤最大化最優(yōu)決策影響因子餐廳容量、初始老顧客比率、老顧客初始忠誠度、忠誠度調節(jié)系數、團購信息到達率、團購 傭金率、就餐滿