《管理预测与决策》课程设计报告

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1、《管理预测与决策》课程设计报告题目:决策树与移动平均预测法的操作及应用指导老师:班级:学号:姓名:专业:2012年11月1日11目录目录一、概要31、管理预测与决策的实际应用32、相关知识3二、移动平均预测法31、移动平均预测法32、季节调整预测值为33、季节调整预测值数据44、季节调整预测值折线图4三、平均值预测法51、平均值预测法52、平均值预测法表格52、平均值预测法折线图6四、上期值预测法61、上期值预测法介绍62、上期值预测法表格73、上期值预测法折线图7五、指数平滑预测法81、指数平滑法计算公式82、指数平滑法数据83

2、、指数平滑法折线图9六、决策树法91、决策树定义92、案例10七、时间序列预测法111、时间序列预测法步骤11八、课程设计体会1111一、概要1、管理预测与决策的实际应用在实际生活中是一门应用非常广泛的课程,从古至今,在人类社会发展的过程中,社会活动日益复杂多变,规模越来越打,这在很大程度上降低了直观预测成功的可能性。因此,需要有科学系统的决策理论。2、相关知识本次管理预测与决策课程设计的目的是巩固已学的预测与决策相关理论,学会用Excel,决策树等相关软件进行预测与决策。内容包括:移动平均预测法,平均值预测法,上期值预测法,指数

3、平滑预测法法,决策树法,时间序列预测法。二、移动平均预测法1、移动平均预测法移动平均预测法仅对最近的一段时期的数据求平均。n被认为是与预测下一个时期相关的最近的时期数于是下一个时期的预测值是:预测值=最后n个值的平均2、季节调整预测值为第二年一季度:季节调整预测值=(7465+7332+6264+7118)/4=7044.75第二年二季度:季节调整预测=(7332+6264+7118+7947)/4=7165.2511第二年三季度:季节调整预测值=(6264+7118+7947+7987)/4=73293、季节调整预测值数据如下:

4、4、季节调整预测值折线图如下:11三、平均值预测法1、平均值预测法平均值预测法使用了时间序列的全部数据点,下一个数据点的预测值为:预测值=所有数据求平均值2、平均值预测法表格如下:2、平均值预测法折线图如下:11四、上期值预测法1、上期值预测法介绍上期值预测法忽略了除最后一个数据点外的时间序列的所有数据点。它使用最后一个值作为下一个数据点的预测值,公式为:预测值=上期值2、上期值预测法表格如下:113、上期值预测法折线图如下:11五、指数平滑预测法1、指数平滑法计算公式指数平滑法是对移动平均预测法的修进,将最重的权重赋予时间序列最

5、近的值,将比较轻的权重赋予较老的值。取加权系数a=0.3,公式有:预测值=a(上期值)+(1-a)(上期预测值)2、指数平滑法数据如下:3、指数平滑法折线图如下:11六、决策树法1、决策树定义将损益期望值法中的各个方案的情况用一个概率树来表示,就形成了决策树。它是模拟树木生长的过程,从出发点开始不断分枝来表示所分析问题的各种发展可能性,并以各分枝的损益期望值中的最大者作为选择的依据。决策树的画法、决策树的例子决策树的画法:A、先画一个方框作为出发点,又称决策节点;B、从出发点向右引出若干条直线,这些直线叫做方案枝;C、在每个方案枝

6、的末端画一个圆圈,这个圆圈称为概率分叉点,或自然状态点;D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝,称为概率分枝;E、如果问题只需要一级决策,则概率分枝末端画三角形,表示终点。2、案例1、某承包商拥有的资源有限,只能在A和B两个工程中选A或B进行投标,或者对这两项工程都不参加投标。但根据过去该承包商投标经验资料,他对A或B投标又有两种策略:一种是投高标,中标的机会是0.3;另一种是投低标,中标的机会是0.5。这样共有A高、A低、不投、B高和B低五种方案。11该承包商过去也承包过与A、B类似的工程,根据统计资料,每种方案的利润和出现的

7、概率如下表所示。投标不中时,则对A损失50万元,对B损失100万元。根据上述情况,试画出决策树七、时间序列预测法1、时间序列预测法步骤第一步:收集历史资料,加以整理,编成时间序列,并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类,传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类:(1)长期趋势;(2)季节变动;(3)循环变动;(4)不规则变动。第二步:  分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。11第三步:  求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)

8、和不规则变动(I)的值,并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数,使用合适的技术方法求出其值。第四步:利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s,在可能的情况

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