经济问题中的概率统计模型及应用

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1、经济问题中的概率统计模型及应用:概率统计的研究拓展使其可以应用在经济领域,解决一些现实问题,而其普遍性是不容忽视的。实践证明,概率统计在与经济问题向结合的过程中体现了其特有的指导性作用,利用合理的概率分析可以获得较好的预测和决策效果。  关键词:概率统计;统计模型;市场调研;风险决策;市场预测  :F22:A:1009-0118(2011)-06-00-01    一、概率统计模型在市场调查中的应用  (一)对样本容量的评价  在市场调研中,样本的容量是最为基础的数据,其关系到市场调研的精确度和企业效益关系的重要的指标

2、。样本的容量如果估算过大就会造成调查费用的增加,同时也给调研的人力资源投入和管理费用增加负担,从而难以体现出抽样调查的优势,而变为撒X式的调研;而容量过小则会造成样品没有代表性,增加了样本抽样的误差。所以在调研中确定样本容量是对调研过程和成果都会产生影响的重要因素。从统计学的角度看,样本容量需要关注的层面有:置信度、允许误差、总体标准差等。具体的一个调研项目而言,项目的总体预算费用将构成一个样本容量的上限。容量的增加将形成对上限的压力,如果导致超载则会让委托方受到损失。因此,在实际的调研设计中,首先应当根据费用所形成的

3、函数对样本进行评估。其中样本的容量就可以解释为与成本相关的函数,而利用此函数就可以形成概率、置信水平、允许误差相关的样本容量的数学公式,并以此来确定样本的最终的容量,此种计算的方式和评估模式是建立在成本支出的基础上的,评价和估算,其中概率在这里成为了一个重要的因子。  (二)随机抽样的方式  在现实的调查过程中,主要是采用的随机抽样的方式,其具体方式有简单随机、层次抽样、整群随机、等距离抽样等。其中利用层次抽样的方式是现代统计学中常见的方式,也就是分类抽样的方式。其步骤:按照相关的研究内容对各个调研对象进行分类;然后按

4、照比例或者不按照比例,在每个类别中进行抽样的调研,可以采用简单随机抽取或者机械抽取,而常用的是在按照比例的基础上的抽取。  二、管理决策中的概率统计模型  正常状态下的概率分布是一种描述连续性随机变量分布的方式。正态概率分布在经济管理当中出现的非常广泛。一旦在某个经济问题中建立概率分布就可以轻松而快速的对相关的问题进行分析,得到相关的概率信息。概率虽然不能直接的提高决策建议,但是利用概率统计模型所得出的信息却可以帮助决策着更加明确相关的问题与风险的关键要素,以及一些不确定的因素信息。总之可以帮助决策管理层做出正确的判断

5、和策略。  如:某公司的产品是一种新型的轮胎,此种轮胎即将在全国的连锁机构推出,并进行销售。因为此种轮胎是一种新产品,因此企业的领导人员认为此种轮胎的某些性能将是其能否都被认可的关键,因此需要对此项性能进行评价来得到具体的参数以指导销售。因此技术人员将着手对此种性能进行实际的试验和测试,即评价评价的结果是平均的行驶里程为36500英里,标准差为5000英里。同时收集到的轮胎行驶里程的评价表明,按照正态分布来分析是合理的。因此企业将考虑利用按照测试的参数来制定相关的促销计划,即如没有打动标准行驶里程而损坏的轮胎,公司在更

6、换时将打折,同时公司希望出现此类现象的轮胎应控制在10%以内。在此情况下,就需要利用概率统计来确定标准里程,这个问题就可以利用正态的概率分析来解决。在平均值和未知的里程之间往往存在着一定的概率,如果确定其为40%,则可以在查到在正态概率分布表中为:主体部分的0.4对应的就是1.28,即标准的正态随机的变量的有效值就是1.28,对应轮胎行驶里程的指标来说,就可以在此范围内进行控制。所以保证行驶里程为30100将可以到达公司的要求,即此时的轮胎不达标的数量将在10%以内,符合促销的范围。在得到此种信息后,该公司就作出了决策

7、,将轮胎的保修里程定为30000英里,而在此范围内出现问题则打折更换新的轮胎。可见,利用概率统计来实现经营性决策使得市场营销更加的具有科学性和经济性。  三、市场预测中的统计概率模型  在市场调研的过程完成后,往往为了更好的作出经济决策需要对市场进行预测和判断,此种预测是建立在实测数据上的。对未来市场的预测企业当然可以调查购买者的意见和销售人员的意见,以此综合起来完成对市场的预测。具体的实施中有:消费意见调查、销售人员调查、德尔菲方法、市场试验法、时序法、回归统计发等。如回归统计的方法就是较为常见的一种预测方式。回归分

8、析预测的方法有很多种,依据相关关系中的自变量而划分不同的方法,具体的看由一元回归和多元回归的分析方式。在针对实际的市场活动中,某一个市场的发展现象和变化因都不是孤立的,而是多个因素相互影响而形成的共同趋势,也就是一个因变量和几个解释变量间的相互作用的关系。而且这些变量有主要也有次要,但作用都是不容忽视的。  四、结束语  总之,通

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