生产与运作管理试题1

1.表3-10给出了某计算机公司近10个月的实际销售量和用A.B两种模型进行预测的预测

值。

(a)计算两种模型的MAD

(b)计算两种模型的RSFE

(c)哪一种模型好一些，为什么？

表3-10单位：台

月份12345678910

实际566620584652748703670625572618

销售

量

A模型610630610630640650655655630630

预测

值

B模型580600580630702680680680600600

预测

值

解:

(a)A模型MOD=^|A(-Ft|/n=(44+10+26+22+108+53+15+30+58+12)710=378/10

1=1

=37.8

n

B模型MOD=XlBt-E|/n=(14+20+4+22+46+23+10+55+28+18)"0=240/10

t=i

=24

(b)A模型的RSFE=Z(④-Ft)=(-44-10-26+22+108+53+15-30-58-12)

t=I

=18

n

B模型的RSFE=£(BLFJ=(-14+20+4+22-+46+23-10-55-28+18)

t=i

=26

(c)模型较好

2•表3-11是某种特种汽车轮胎的月销售记录。

(a)计算当SAo=lO(),Q=0.2时的一次指数平滑预测值并画图。

(b)计算当SA()=100,Q=0.4时的一次指数平滑预测值。

(c)计算(a),(b)两种情况下的MAD,RSFE。

表3・11单位:只

月份123456789101112

销售104104100921059595104104107110109

量

解：

(a)由于SAi=aA(+(\-a)SAM

SA|-0.2Ai+0.8SA(r-0.2x104+0.8x100-100.8

SA2345……同上述方法

由于SFt+产aAt+(\-a)SFt

SR+i=0.2Ai+0.8SR

当t=l时，SF2=0.2X104+0.8x100.8=101.44其余年份同上述方法求解

得如下图：

月份实际销出量ax上月实上月预测销(\-a)x上本月平滑预

At际销售量售量月预测销售测销售量

量

1104100.8

210420.8100.8080.64101.44

310020.8101.4481.15101.95

49220101.1580.92101.56

510518.499.3279.4699.65

69521100.4680.37100.72

7951999.3779.5099.58

81041998.4978.7998.66

910420.899.5979.6799.73

1010720.8100.488().3810().58

1111021.4101.7881.42101.87

1210922103.4282.74103.49

(b)SAi=0.4x104+0.6X100=101.6

SF2=0.4X104+0.6x101.6=102.56

月份实际销出量ax上月实上月预测俏Cl~a)x上本月平滑预

A、际销售量售量月预测销售测销售量

量

1104101.60

210441.6101.660.96102.56

310041.610462.4101.54

49240102.461.4497.72

510536.896.858.08100.63

6954297.258.3298.38

7953810160.697.03

810438955799.82

910441.698.659.16101.49

1010741.610462.4103.69

1111042.8105.263.12106.22

1210944108.264.92107.33

(c)在(a)情况下，MAD=ZlAi-Fi|/n=(62.59)/12=5.22

t=1

在(b)情况下，MAD=^|Bt-Ft|/n=(36.33)/12=3.03

(=i

3•表3-12是某城区居民平津没几猪肉消费量。试选用适当的模型并预测该城区居民下一年

各季平均猪肉消番量。

表3-12单位：公斤

春夏秋冬

第一年3.051.451.964.54

第二年5.113.423.896.62

第三年7.035.515.958.52

第四年9.147.557.8810.56

解：y=a+bx

b=(n^xy-^x^y)/(n^x(2江)

a=(>y-b>x)/n

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR0.90879293217

RSquare0.82590459357

AdjustedR

0.8134692074

Square

标准误差1.1343516917

观测值16

方差分析

dfSSMSFSignificanceF

回归分析185.46062235385.46062235366.4156771681.1030812237E-06

残差1418.0145526471.2867537605

总计15103.475175

Coeffic标准误LcwerUpper下限上限

tStatP-value

ients差95%95%95.0%95.0%

Interce0.594852.521180.024440.223