2015年管理数量方法复习提纲

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1、2015年《管理数量方法与分析》课程复习资料第—章数据分析基础1.洛伦茨曲线(P9最后一段):对角线为绝对平均线,根据实际收入分配线与绝对平均线逬行对比,可衡量其不平等程度,2.直方图(P11前两行).折线图(P11倒6行)要求会画图3.分布中心与离散程度的测定⑴算术平均数(P13,6行):又称为均值,重点是加权平均值,特别是要注意公式。⑵中位数(P18倒11行”将一组数从小到大排成一列,位于这列中心位置上那个数,⑶众数(P21倒12行):指一组数中出现次数最多的那个数。⑷平均数、中位数、众数三者之间的关系(P24,4行X⑸极差(P25

2、倒4行):指一组数中最大数与最小数之差,⑹四分位全距(P26倒12行):指将一组数由大到小排列并分成四等分,可得三个分割点Qi,Q2,Q3,然后由Q3减去QdJf得差即为四分位全距,⑺平均差(P27倒9行):指变量与均值间的差取绝对值后的算术平均值。⑻标准差a(P29倒10行):指变量与均值间的差的平方取平均数的平方根,⑼方差o2(P31,9行):标准差的平方为方差,注意它的性质,⑽变异系数(P32,12行):各个衡量变量取值之间绝对差异指标与算术平均值的比率(11)协方差(P37,4行)指两个变量的所有取值与其均值离差乘积的算术平均数

3、,它反映了两变量之间相关关系的方向与密切程度《(12)相关系数(P38倒6行,)两变量的协方差与它们标准差之积的比率,注意P39,7^14行的描述重点掌握:本章会有20分大题,掌握直方图的画法及相关数据计算,第二章概率与概率分布本章无大题,注意以下几个考点:1•加法公式(P47,10行):=+2.事件的独立性(P52倒8行):P(AB)=P(A)P(B)3•概率分布的性质(P55,3行):=1,Pi^O'•=1第三章时间序列分析1•时间序列的概念(P77,4—5行X2.时间序列的种类(P78):时点序列、时期序列、特征序列。3.时间序列

4、的影响因素及模型(P79):影响因素主要包括:长期趋势(T),季节波动(S),循环波动(C),不规则变动(IX其变动模型主要为:乘法模型:Y=TxSxCxI#加法模型:Y=T+S+C+I。4•发展速度(P85)=报告期水平/基期水平x100%,环比、定基发展速度5.增长速度(P87)=增长量/基期水平x100%=发展速度-1,环比、定基増长速度6.长期趋势的数学模型(P93,9行)本章可能有20分大题,注意P110,例3.15中的季节比率计算与预测第四章统计指数1.统计指数的基本概念(P122,17-18行);2.统计指数的作用(P12

5、3);3.统计指数的种类(P123—P125):4种;4•综合指数的概念(P125倒1行);5.综合指数常用的5种综合指数公式(P127—128),最常用的是拉氏指数;6•平均指数(P131,10-11行X本章会出现20分大题,指数体系与因素分析,注意P143例4.6。第五章线性规划介绍本章考点:P163,17行一20行;线性规划主要是注意几种计算方法:P163的效率比法;P164的图解法,P185的匈牙利算法,P188习题9、10的物资调运最优方案的方法,可能会有20分的大题,复习课还会讲。第六章统计决策分析1.统计决策的三要素P19

6、3及统计决策程序的四步骤P196;2.非概率型决策的概念:(P198,3-4行)及非概率型决策的4个准则:(P199-201);3.先验概率型的概念:(P203第9行)及3个决策准则:(P203—205);4.决策树的概念:(P206倒13行);5.后验概率型决策概念:(P213第8^12行);6.信息的价值(P220,第4〜5行)及敏感性分析(P230第15—16行);本章考试可能的20分大题是概念题,含计算数学期望值。第七章与决策相关的成本、风险和不确定性1.相关性与准确性(P237,6行);1.滞留成本的概念(P241倒15行);

7、2.决策风险与不确定性(P243,第三行及第十行);4•决策的3个分类(P243^244);5.决策者的3个分类(P244);6•风险性决策分析方法:①期望损益法(P247倒2行),②等概率法(P250倒6行),③最大可能性法(P251第11行);1.不确定条件下的决策分析方法:①保守决策方法(P252,含小中取大及大中取小法)②乐观决策方法(P254,也称为大中取大法),③折衷决策方法(P255)考试时可能会有计算题出现,但出概念题可能性较大。第八章模拟决策技巧和排队理论1.研究排队理论的目的:(P262)是合理设计和保持服务系统的最

8、优运营;2.M/M/1排队模型:(P260倒1行);3.M/M/C排队模型:(P265)它表示服务台数目为C台的排队模型,其顾客到达时间间隔服从参数为入的泊松分布,服务时间服从参数为1/M的指数分布;顾客到

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