WinSock三种选择IO模型

WinSock三种选择IO模型
WinSock三种选择IO模型

在《套接字socket及C/S通信的基本概念》和《WinSock编程基础》中,

我们介绍了套接字的基本概念和WinSock API的基本调用规范。我们讨论了阻

塞模式/非阻塞模式和同步I/O和异步I/O等话题。

从概念的角度,阻塞模式因其简洁易用便于快速原型化,但在应付建立连接的多个套接字或在数据的收发量不均、时间不定时却极难管理。另一方面,我们需要对非阻塞模式套接字的 WinSock API调用频繁返回的WSAEWOULDBLOCK

错误加以判断处理也显得难于管理。WinSock套接字I/O模型提供了管理I/O 完成通知的方法,帮助应用程序判断套接字何时可供读写。

共有6中类型的套接字I/O模型可让WinSock应用程序对I/O进行管理,

它们包括blocking(阻塞)、select(选择)、WSAAsyncSelect(异步选

择)、WSAEventSelect(事件选择)、overlapped(重叠)以及

completionport(完成端口)。

本文讨论三种选择(都带select)模型。

1.基于套接字集合的select模型

(1)select模型概述

该模型时最初设计是在不使用UNIX操作系统的计算机上实现的,它们采用

的是Berkeley套接字方案。select模型已集成到Winsock 1.1中,它使

那些想避免在套接字调用过程中被无辜“锁定”的应用程序,采取一种有序的方式,同时进行对多个套接字的管理。

之所以称其为“select模型”,是由于它的“中心思想”便是利用select

函数,实现对I/O的管理!使用select模型,一般需要调用ioctlsocket 函数将一个套接字从锁定模式切换为非锁定模式。

// 将套接字s设置为非阻塞模式

unsigned long nonBlocking = 1;

ioctlsocket(s, FIONBIO, (u_long*)&nonBlocking);

select模型本质上是一种分类处理思想,预先声明几个

FD_SET(fd_set结构)集合(使用FD_ZERO初始化),例如ReadSet,WriteSet,然后调用宏FD_SET(s,&ReadSet)将关注FD_READ事件的套接字s添加到ReadSet集合,调用宏FD_SET(s,&WriteSet)将关注FD_WRITE 事件的套接字s添加到WriteSet集合。其中宏FD_SET(SOCKET s, fd_set set)将s添加到set集合。从根本上说,fd_set数据类型代表着一系列按关注事件分类的套接字集合。

然后再调用select函数,对声明的集合ReadSet或WriteSet进行扫描,其函数原型如下:

int WSAAPI select(

int nfds,

fd_set FAR * readfds,

fd_set FAR * writefds,

fd_set FAR *exceptfds,

const struct timeval FAR * timeout );

其中,第一个参数 nfds会被忽略,一般赋值0。之所以仍然要提供这个参数,只是为了保持与早期的Berkeley套接字应用程序的兼容。其他的三个fd_set参数,一个用于检查可读性(readfds),一个用于检查可写性(writefds),另一个用于例外数据(exceptfds)。最后一个参数timeout 用于决定select()等待I/O操作完成时最大忍耐时间,在等待时间内

select()函数阻塞。当timeout为空时,无限等待直到有I/O完成;当

*timeout=0时,select()函数立即返回,用做轮询。

例如我们只关注FD_READ事件,则

select(0,&ReadSet,NULL,NULL,NULL)。WinSock要求这三个fd_set 参数至少有一个不为NULL,而在其他平台下经常只关注最后一个参数用于实现相当于sleep()的延时功能。

select()函数用于判断套接字上是否存在数据(any data incoming?)或者能否向一个套接字写数据(output buffer available?)。调用select()会修改每个fd_set结构,它扫描注册到集合ReadSet和WriteSet中的套接字是否有读写事件发生,若有,则对集合进行更新,删除那些不存在待决I/O

操作的套接字句柄。select()完成后,返回所有仍在fd_set集合中的套接字

句柄总数。

然后,我们需要遍历查询之前注册到某个集合中的套接字是否仍为其中一部分。这需要调用FD_ISSET(SOCKET s, fd_set set)来测试套接字是否属于关注同类事件的套接字集合set。若是,则对待决的I/O进行处理(再次recv()/send()执行真正的拷贝)。

(2)select模型的应用实例

由于select模型源于Berkeley套接字方案,故常用作实现跨平台的POLL组件。在Linux下,select和poll是一个级别的,以下梳理了经典开源通信库中用到的select模型。

(1)curl/lib/select.h(c)中的Curl_socket_ready()调用。

/*

* This is an internal function used for waiting for read or

write

* events on a pair of file descriptors. It uses poll() when

a fine

* poll() is available, in order to avoid limits with

FD_SETSIZE,

* otherwise select() is used.

*/

(2)thttpd/fdwatch.h(c)中fdwatch()中的WATCH()调用。

/* fdwatch.h - header file for fdwatch package

**

** This package abstracts the use of the

select()/poll()/kqueue()

** system calls. The basic function of these calls is to watch a set

** of file descriptors for activity.

**/

(3)Apache Httpd/httpd/srclib/apr/下的

include/apr_poll.h中定义了Pollset Methods 的枚举变量

apr_pollset_method_e。

poll/unix/select.c中的apr_poll()和impl_pollset_poll()

调用。

(4)nginx/Windows使用的是 Win32的 API ,而不是Cygwin模拟的。当前只有select 这种网络模式,所以你不能指望它拥有高性能和高可扩展性。

nginx/src/event/modules

ngx_poll_module.c

ngx_select_module.c/ngx_win32_select_module.c中的

ngx_select_process_events()调用。

(5)其他

C++ Sockets Library中的

SocketHandler::ISocketHandler_Select()

Jrtplib中的RTPUDPv4Transmitter::WaitForIncomingData() live555中的blockUntilReadable()和

BasicTaskScheduler::SingleStep()

PeerCast中的WSAClientSocket::checkTimeout()

……

(3)select模型的局限性

select模型的优势在于能够从单个线程的多个套接字上进行多重连接及

I/O管理,这样就避免了伴随阻塞套接字和多重连接的线程剧增。但可以加到

fd_set结构中的最大套接字数量FD_SETSIZE在WINSOCK2.H中定义为64,底层程序强加了一个fd_set的最大值,通常情况下是1024。当然,我们可以分批FD_SET()→select()→FD_ISSET()来突破此限制。

select模型可以跨平台,对于千路并发的中小型服务器差不多够用。在具

体平台开发网络通信程序时,可以结合平台特性,发挥平台机制优势。

2.基于Windows消息处理WSAAsyncSelcet模型

WinSock提供了一个有用的异步I/O通知模型。利用这个模型,应用程序可在一个套接字上,接收以Windows消息为基础的网络事件通知。具体的做法是在创建好一个套接字后,调用WSAAsyncSelect函数,它的函数原型如下:

int WSAAPI WSAAsyncSelect(

SOCKET s,

HWND hWnd,

u_int wMsg,

long lEvent);

调用WSAAsyncSelect()函数时,套接字即自动设置为非阻塞模式。

这个函数完成的功能是,将参数一所指定的套接字s(包括监听套接字和会话套接字)上感兴趣的一系列网络事件以位或|掩码组合形式(FD_XXX|FD_XXX)注册到参数四lEvent中,然后将lEvent中的网络事件通知绑定到参数二指定的窗口hWnd和参数三指定的自定义消息wMsg进行处理。

对于标准的Windows例程(常称为“WindowProc”),这个模型充分利用了Windows窗口消息处理机制。该模型亦得到了MFC(Microsoft Foundation Class,微软基础类库)对象CSocket的采纳。

由于使用Windows消息机制,故要想在应用程序中使用WSAAsyncSelect 模型,首先必须用CreateWindow()函数创建一个窗口,再为该窗口提供一个窗口过程处理函数(WindowProc)。然后在WindowProc中读取自定义的WM_SOCKET消息内容,针对不同的网络事件进行相关处理。参考《VC网络通信API概览》中的CAsyncSocket/CSocket。

网络事件消息的wParam参数为对应发生该事件的套接字句柄,lParam参数的高字位(一般用WSAGETSELECTERROR宏取得HIWORD)包含出错码,lParam参数的低字位(一般用WSAGETSELECTEVENT宏取得LOWORD)则标识了网络事件代码(FD_XXX)。一般先检查高位,再检查低位进行网络事件的处理。在实际使用时,要注意各个网络事件(FD_XXX)发生的时机判断并进行合理的

I/O处理。

WSAAsyncSelect模型适合合作性的多任务消息GUI环境,优点是它可以在系统开销不大的情况下同时处理多个连接,而select模型则需要建立fd_set

结构。缺点是即使不需要窗口的CUI应用程序也必须创建一个额外的暗窗口。同时,由于Windows消息泵本身的局限性,单窗口程序处理成千上万个套接字中的所有事件也可能成为性能瓶颈。

3.基于事件通知的WSAEventSelect模型

在WSAAsyncSelcet模型中,当利用WSAAsyncSelect()函数将套接字

及其关注的网络事件绑定到一个窗口消息后,当有网络事件发生时,窗口会发出消息通知。我们还可以使用一种基于事件对象传信状态来发出网络事件通知的

WSAEventSelect模型。

首先调用与WSAAsyncSelect同工的WSAEventSelect函数,其原型如下:

int WSAAPI WSAEventSelect(

SOCKET s,

WSAEVENT hEventObject,

long lNetworkEvents );

调用WSAEventSelect()函数时,套接字即自动设置为非阻塞模式。

调用WSAEventSelect()函数将参数一指定的套接字s关注的网络事件以位或|掩码组合形式(FD_XXX|FD_XXX)注册到参数三lNetworkEvents,并将该套接字绑定到参数二指定的事件对象hEventObject。这样当lNetWorkEvents中的事件发生时,Windows将hEventObject置信(由Unsignaled变为Signaled)。

#define WSAEVENT HANDLE

当事件对象受信后,我们需要获得这个通知,这需要调用等待事件对象的同步函数,主要有WaitForSingleObject、WaitForMultipleObjects和WSAWaitForMultipleEvents。

函数WaitForSingleObject定义如下:

WINBASEAPI DWORD WINAPI

WaitForSingleObject(

HANDLE hHandle,

DWORD dwMilliseconds );

对于函数WaitForSingleObject,如果超过参数二dwMilliseconds 设定的时限,函数返回WAIT_TIMEOUT;在限定时限内,只有当其等待的对象受信(例如线程返回,事件受信等)后,该函数才返回,返回值为WAIT_OBJECT_0,此时,Windows将自动重置该对象。

函数WaitForMultipleObjects定义如下:

WINBASEAPI DWORD WINAPI

WaitForMultipleObjects(

DWORD nCount,

CONST HANDLE *lpHandles,

BOOL bWaitAll,

DWORD dwMilliseconds );

WinSock中的WSAWaitForMultipleEvents函数原型如下:DWORD WSAAPI WSAWaitForMultipleEvents(

DWORD cEvents,

const WSAEVENT FAR * lphEvents,

BOOL fWaitAll,

DWORD dwTimeout,

BOOL fAlertable);

和WaitForSingleObject不同的是,WaitForMultipleObjects和WSAWaitForMultipleEvents支持在多个对象的等待。它们支持

nCount/cEvents和lpHandles/lphEvents参数定义了由

HANDLE/WSAEVENT对象构成的一个数组。在这个数组中,nCount/cEvents 指定的是事件对象的数量,而lphEvents对应的是一个指针,用于直接引用该数组。要注意的是,

WaitForMultipleObjects/WSAaitForMultipleEvents只能支持由MAXIMUM_WAIT_OBJECTS/WSA_MAXIMUM_WAIT_EVENTS对象规定的一个最大值,在此定义成64个。因此,针对发出WSAWaitForMultipleEvents调用的每个线程,该I/O模型一次最多都只能支持64个套接字。假如想让这个模型同时管理不止64个套接字,必须创建额外的工作者线程,以便等待更多的事件对象。

WSAWaitForMultipleEvents的最后一个参数是fAlertable,在我们使用WSAEventSelect模型的时候,它是可以忽略,常设为FALSE,该参数主要用于重叠I/O的完成例程处理模型中使用。其他参数意义同WaitForMultipleObjects。

参数一指定了对象个数,参数二则往往是一个对象数组。同样,若超过参数四设定的时限,它们都会返回WSA_WAIT_TIMEOUT。在设定时限内,若参数三WaitAll = FALSE,则只要其等待的事件对象中有一个受信,该函数即返回WAIT_OBJECT_i(i=[0,nCount-1])或WSA_WAIT_EVENT_i

(i=[0,cEvents-1]);若WaitAll = TRUE,则要等到所有对象都受信后

该函数才返回。直到所有等待的对象都受信,系统才将所有受信事件对象状态重置(由Signaled变为Unsignaled)。应用程序往往根据返回的索引(相对预定义其实索引)使用switch-case分发流程处理不同的事件。对于多个事件,往往WaitAll被设置成FALSE,这样只要有事件发生就及时处理。

调用WSAWaitForMultipleEvents返回受信事件对象的索引,根据索引也可以知道其对应的套接字。因为在实际程序中,一个套接字绑定一个事件对象:Socket[index]←→WSAEvent[index]。

在Windows消息机制处理WinSock事件中,有网络事件发生时,Windows 根据消息号取出消息内容进行处理。在事件通知模型中,当调用WSAWaitForMultipleEvents接到和消息通知对应的事件通知后,就需要查获发生的网络事件(类比消息内容)。WSAEnumNetworkEvents函数负责查获一个套接字上发生的网络事件,其原型如下:

WINSOCK_API_LINKAGE int WSAAPI

WSAEnumNetworkEvents(

SOCKET s,

WSAEVENT hEventObject,

LPWSANETWORKEVENTS lpNetworkEvents );

传递套接字参数s,当然这里是上一步中WSAWaitForMultipleEvents 返回的Index对应的socket,调用WSAEnumNetworkEvents函数来获取套接字s上所发生的事件,并将其保存到lpNetworkEvents结构中。

hEventObject参数则是可选的;它指定了一个事件句柄,对应于打算重设的那个事件对象。当然,如果设置该值,应该为上一步中WSAWaitForMultipleEvents返回的Index对应的socket绑定的hEventObject。由于事件对象处在一个“已传信”(Signaled)状态,所以可将它传入,让Windows将其重置为“未传信”(Unsignaled)状态。如果不想用hEventObject参数,那么必须调用WSAResetEvent/ResetEvent函数来重置事件对象。

将发生的网络事件存储在lpNetworkEvents结构中之后,接下来就需要针对事件进行处理(类比WindowProc中的消息处理)。WSANETWORKEVENTS 数据结构定义如下:

typedef struct _WSANETWORKEVENTS {

long lNetworkEvents;

int iErrorCode[FD_MAX_EVENTS];

} WSANETWORKEVENTS, FAR * LPWSANETWORKEVENTS;

其中参数一lNetworkEvents存放着套接字s上发生的所有网络事件。与注册事件时使用位或|掩码相反,这里一般采用位与&析取相应的网络事件代码,即将lNetworkEvents与FD_XXX进行位与运算,若返回1则表示有FD_XXX 网络事件发生。

这里,我们看到了FD_ISSET的影子。可以看出,WSAEventSelect是select模型和WSAAsyncSelect模型的综合。这个模型中,每个Socket都有一个事件对象,当有网络事件发生时,与窗口消息相对应的事件对象受信,然后遍历该事件对象对应的套接字上发生的网络事件。而select中是对socket 按事件进行分类处理,通过FD_ISSET判断socket是否属于某个FD_SET。

参数二iErrorCode指定的是一个错误代码数组,同lNetworkEvents 中的事件关联在一起。针对每种网络事件,都存在着一个特殊的事件索引,名字与事件类型的名字类似,只是要在事件名字后面添加一个“_BIT”后缀字串即可。例如,对FD_READ事件类型来说,iErrorCode数组的索引标识符便是

FD_READ_BIT,若无错误,其值为0。下述代码片断针对FD_READ事件的处理对此进行了阐释:

if((NetworkEvents.lNetworkEvents & FD_READ)

{

// 错误发生

if(NetworkEvents.iErrorCode[FD_READ_BIT] != 0)) {

printf("FD_READ failed with error %d/n",

NetworkEvents.iErrorCode[FD_READ_BIT]);

}

// 处理FD_READ事件

……

}

另外,由于监听套接字的特殊性,往往利用一个事件对象来专门通知监听套接字上客户端接入事件。当有客户端请求接入(connect)时,accept返回时,我们可以调用WSASetEvent将事件置信,再调用WSAWaitForMultipleEvents获取通知,再做一些处理。有时需要主动调用WSAResetEvent即时重置事件对象,以便使其进入下一轮询。

参考:

《Network Programming for Microsoft Windows》 Anthony Jones,Jim Ohlund

最新营销策划与决策模型

营销策划与决策模型 营销策划与决策模型营销策划与决策模型序)和输出. 即使是一个简单的模型,例如建立广告与销售促销相对有效性的模式,可 以采取各种形式. 它可以被构造为需要输入广告,促销和销售的历史数据的非 线性回归模型. 这导致了广告和促销活动的相关效果,以及广告和促销方式如 何解释销Array售升级的 方式. 自动地提供了风险和相关的统计学意义的测量.可以进行额外的敏感性分 析,以确定销售营销变量的预期变化.模型当然要受到一些假设的约束.

关键字:营销策划决策模型顾客

ABSTRACT Even a simple model, such as the establishment of advertising and sales promotion relative to the effectiveness of the model, can take various forms. It can be constructed as a non-linear regression model that requires input of historical data for advertising, promotion and sales. This leads to the relevant effects of advertising and promotions, as well as how ads and promotions explain how sales are upgraded. Automatically provide a measure of risk and related statistical significance. Additional sensitivity analysis can be performed to determine the expected change in sales marketing variables. The model is of course bound by some assumptions. Keywords:Marketing planning Decision model Customer 目录 1.绪论............................................................................................................错误!未定义书签。

应用回归分析

第五章 自变量选择对回归参数的估计有何影响 答:全模型正确而误用选模型时,我们舍去了m-p 个自变量,用剩下的p 个自变量去建立选模型,参数估计值是全模型相应参数的有偏估计。选模型正确而误用全模型时,参数估计值是选模型相应参数的有偏估计。 自变量选择对回归预测有何影响 (一)全模型正确而误用选模型的情况 估计系数有偏,选模型的预测是有偏的,选模型的参数估计有较小的方差,选模型的预测残差有较小的方差,选模型预测的均方误差比全模型预测的方差更小。 (二)选模型正确而误用全模型的情况 全模型的预测值是有偏的,全模型的预测方差的选模型的大,全模型的预测误差将更大。 如果所建模型主要用于预测,应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣 答:应该用自由度调整复决定系数达到最大的准则。当给模型增加自变量时,复决定系数也随之增大,然而复决定系数的增大代价是残差自由度的减小,自由度小意味着估计和预测的可靠性低。应用自由度调整复决定系数达到最大的准则可以克服样本决定系数的这一缺点,把2 R 给予适当的修正,使得只有加入“有意义”的变量时,经过修正的样本决定系数才会增加,从而提高预测的精度。 试述前进法的思想方法。 解:主要是变量由少到多,每次增加一个,直至没有可引入的变量为止。 具体做法是:首先将全部m 个自变量,分别对因变量y 建立m 个一元线性回归方程,并分别计算这m 个一元回归方程的m 个回归系数的F 检验值,记为 111 12{,,,} m F F F ,选其最大者 1111 12max{,, ,} j m F F F F =,给定显著性水平α,若 1(1,2) j F F n α≥-,则首先将 j x 引入回 归方程,假设 1 j x x =。其次,将 12131(,),(,),,(,)m y x x x x x x 分别与建立m-1个二元线性 回归方程,对这m-1个回归方程中 23,, ,m x x x 的回归系数进行F 检验,计算F 值,记为 222 23{,, ,} m F F F ,选其最大的记为 2222 23max{,, ,} j m F F F F =,若 2(1,3) j F F n α≥-,则 接着将j x 引入回归方程。以上述方法做下去。直至所有未被引入方程的自变量的F 值均小

数据、模型与决策例题分析

数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例 第7题 (1)线性规划模型 (2)线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量,因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为: 123456min 1008075859495Z x x x x x x =+++++ 6 1234561 6 12345616 12345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x i ===? +++++=??? ? +++++=?????+++++=????≥=?? ∑∑∑

第8题 (1)线性规划模型 (2)线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数,因此引入决策变量i x 表示第i 种原料数()1,2,3,4i =。 建立此问题的数学模型为: 1234min 0.80.40.60.4Z x x x x =+++ 12341234 1234123485204080250 35853565190..152560151601089840 x x x x x x x x s t x x x x x x x x +++≥??+++≥?? +++≥??+++≥?

第9题 线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数,因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。 建立此问题的数学模型为: 111221223132max 304565403542Z x x x x x x =+++++ 1112212231328060..300(1,2,3,1,2) ij x x x x s t x x x i j +≤? ?+≤? ? +≤??≥==? (1)线性规划模型 (2)使用sumproduct 函数

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《数据模型与决策》学习心得

《数据模型与决策》学习心得 ——运用运筹学的理念定会取得“运筹帷幄,决胜千里” 运筹学问题和运筹思想可以追溯到古代,它和人类实践活动的各种决策并存。现在普遍认为,运筹学是近代应用数学的一个分支,主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。界定运筹学作为在科学界的一门独立学科的出现,应当说是在1951年,即P. M. Morse和G. E. Kimball 的专着“运筹学方法”出版的那一年。运筹学的思想贯穿了企业管理的始终,运筹学对各种决策方案进行科学评估,为管理决策服务,使得企业管理者更有效合理地利用有限资源。优胜劣汰,适者生存,这是自然界的生存法则,也是企业的生存法则。只有那些能够成功地应付环境挑战的企业,才是得以继续生存和发展的企业。作为企业的管理者,把握并运用好运筹学的理念定会取得“运筹帷幄之中,决胜千里之外”之功效。 一、企业发展原则与战略管理 企业战略管理是企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段,充分利用本企业的人、财、物等资源,以达到优化管理,提高经济效益的目的。随着我国经济市场化的日益加深,市场竞争日趋激烈,我国企业面临着更多的环境因素的影响与冲击。企业要求得生存与发展,必须运筹帷幄,长远谋划,根据自身的资源来制定最优的经营战略,以战略统揽全局。企业战略过程包括,明确企业战略目标,制定战略规划,作出和执行战略决策,并最后对战略作出评价。企业战略管理作为企业管理形态的一种创新,应是以市场为导向的管理、

是有关企业发展方向的管理、是面向未来的管理、是寻求内资源与外资源相协调的管理、是寻找企业的长期发展为目的。也就是将企业看作一个系统,来寻求系统内外的资源合理分配与优化,这正体现了运筹学的思想。我国企业战略管理的内容应根据自己的国情,制定对应的战略。主要侧重规定企业使命、分析战略环境、制定战略目标。中国现在绝大部分商品已由卖方市场转为买方市场,知识经济正向我们走来,全球经济一体化的程度在加深,我国企业不仅直接参与国内市场,还将更直接面临与世界跨国公司之间的角逐,企业间竞争的档次和水平日益提高,因而企业将面临更加复杂的竞争环境。只有确定了宏伟的奋斗目标,才能使企业凝集全部的力量,众志成城,向一个共同方向努力,争取实现有限资源的最有效的利用。显然,运筹学理念的作用举足轻重。 二、企业生产计划与市场营销 1、生产计划。使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划,以谋求最大的利润或最小的成本,运筹学主要用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组(或线性不等式组,或线性方程与线性不等式混合组)的非负变量,使这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式. 建立数学模型的一般步骤: (1)确定决策变量(有非负约束);对于一个企业来说,一般是直生产某产品的计划数量。 (2)写出目标函数(求最大值或最小值)确定一个目标函数;

(完整版)逻辑回归模型分析见解

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得到的概率。在同样条件下得到的条件概率为。于是,得到一个观测值的概率为 (1.6) 因为各项观测独立,所以它们的联合分布可以表示为各边际分布的乘积。 (1.7) 上式称为n个观测的似然函数。我们的目标是能够求出使这一似然函数的值最大的参数估计。于是,最大似然估计的关键就是求出参数,使上式取得最大值。 对上述函数求对数 (1.8) 上式称为对数似然函数。为了估计能使取得最大的参数的值。 对此函数求导,得到p+1个似然方程。 (1.9) ,j=1,2,..,p. 上式称为似然方程。为了解上述非线性方程,应用牛顿-拉斐森(Newton-Raphson)方法进行迭代求解。 1.3牛顿-拉斐森迭代法 对求二阶偏导数,即Hessian矩阵为 (1.10) 如果写成矩阵形式,以H表示Hessian矩阵,X表示 (1.11) 令

数据,模型与决策案例分析

案例1 Kendall蟹虾经营公司 这事发生在不久前。马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司(KCL)夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。天气预报指出,有50%的可能暴风雪将在下午5:00左右到达波士顿地区,有50%的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。从历史上看,这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话,每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。 Kendall蟹虾经营公司 Kendall蟹虾经营公司(KLC)1962年建于马萨诸塞州坎布里奇,是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。到1985年,KLC大幅度消减了蟹的业务,扩大了虾的经营,包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。1995年,KCL年销售额达到2200万美元,雇员数超过100。KCL认为它的成功在于为广大顾客服务,它致力于产品的快递市场化和广告化,希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务,保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。 Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过,毕业后他成了KCL的员工。他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位,夜间货运在公司里是最重要的部门。他知道有些最高层管理者正关注着他,他希望不久能得到进一步提升。 龙虾 龙虾是一道极大众的菜。这是因为它有极美的滋味,同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻,吃过

应用回归分析-课后习题参考复习资料

自变量选择与逐步回归 5章第思考与练习参考答案 5.1 自变量选择对回归参数的估计有何影响? 答:回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误,这样模型容易出现异方差或自相关性,影响回归的效果;如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使 得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠,而且得到的模型稳定性较差,影响回归模型的应用。 5.2自变量选择对回归预测有何影响? 答:当全模型(m元)正确采用选模型(p元)时,我们舍弃了个自变量,回归系数的最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计,使得用选模型的预测是有偏的,但由于选模型的参数估计、预测残差和预测均方误差具有较小的方差,所以全模型正确而误用选模型有利有弊。当选模型(p元)正确采用全模型(m元)时,全模型回归系数的最小二乘估计是相应参数的有偏估计,使得用模型的预测是有偏的,并且全模型的参数估计、预测残差和预测均方误差的方差都比选模型的大,所以回归自变量的选择应少而精。 5.3 如果所建模型主要用于预测,应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣?

则应使用如果所建模型主要用于预测,答:统计量达到最小的1 / 8 准则来衡量回归方程的优劣。 5.4 试述前进法的思想方法。 答:前进法的基本思想方法是:首先因变量Y对全部的自变量 x12建立m个一元线性回归方程, 并计算F检验值,选择偏回归平方和显著的变量(F值最大且大于临界值)进入回归方程。每一步只引入一个变量,同时建立m-1个二元线性回归方程,计算它们的F检验值,选择偏回归平方和显著的两变量变量(F值最大且大于临界值)进入回归方程。在确定引入的两个自变量以后,再引入一个变量,建立m-2个三元线性回归方程,计算它们的F检验值,选择偏回归平方和显著的三个变量(F值最大)进入回归方程。不断重复这一过程,直到无法再引入新的自变量时,即所有未被引入的自变量的F检验值均小于F检验临界值F α(11),回归过程结束。 5.5 试述后退法的思想方法。 答:后退法的基本思想是:首先因变量Y对全部的自变量x12建立一个m元线性回归方程, 并计算t检验值和F检验值,选择最不显著(P值最大且大于临界值)的偏回归系数的自变量剔除出回归方程。每一步只剔除一个变量,再建立m-1元线性回归方程,计算t检验值和F检验值,剔除偏回归系数的t检验值最小(P值最大)的自变量,再建立新的回归方程。不断重复这一过

数据模型决策分析习题

习题1 1.1 抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。 (a )这个实验的所有可能的结果是什么? (b )结果是“HHT ”的概率是多少? (c )最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? (d )在三次抛投过程中,出现两次同面朝上的事件概率是多少? 1.2 抛二颗骰子,考虑出现的点数之和, (a )写出样本空间; (b )写出所有基本事件; (c )记Ai 表示出现i 点(i=1,…,12),求P(A 2),P(A 4),P(A 7) 1.3 假设一年级有100名MBA 学生。所有这些学生,其中20名有两年工作经 历,30名有三年工作经历,15名有四年工作经历,其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。 (a )这名学生至少有四年工作经历的概率是多少? (b )假设我们知道这名学生至少有三年工作经历,这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少? 1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。所有这些人中,27.5万人是吸毒者,其余 的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV ,检测HIV 为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV ,检测HIV 为否定的概率也是0.99。回答下列问题,清晰地说明你需要做出的任何假设。 (a )假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV 的概率是多少?你的答案令人吃惊吗? (b )假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV 的概率是多少? 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 (a ) 每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? (b ) 计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1 每星期销售微波炉的概率分布 销 售 数 量 概 率 i x i p 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29 4 0.25

数学建模之回归分析法

什么是回归分析 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。 回归分析之一多元线性回归模型案例解析 多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差,其中随机误差分为:可解释的误差和不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。

今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:(数据可以先用excel建立再通过spss打开) 点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

《计量经济学》谢识予分章练习题

计量经济学分章练习题 第一章习题 一、判断题 1. 投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。(X ) 2. 弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。(V ) 3. 丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。(V ) 4. 格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。(V ) 5. 赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。(V ) 二、名词解释 1 ?计量经济学,经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关 理论。 2. 计量经济学模型,是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设,是经济问题 相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 3?计量经济检验,由计量经济学理论决定的,目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主 要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等。 4?截面数据,指在同一个时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。 5?面板数据,是由对许多个体组成的同一个横截面,在不同时点的观测数据构成的数据。 三、单项选择题 1. 把反映某一单位特征的同一指标的数据,按一定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的数 据称为(B ) A.横截面数据C.面板数据 B.时间序列数据D.原始数据 2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为( C ) A.原始数据 B .时间序列数据 C?截面数据 D .面板数据 3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为( D A.原始数据 B .时间序列数据 C?截面数据 D .面板数据 4.对计量经济模型进行的结构分析不包括(D ) A.乘数分析 B .弹性分析 C.比较静态分析 D .随机分析 5.一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是( B ) A.因果关系 B .相关关系 C?恒等关系 D .不相关关系 6.中国的居民消费和GDP^( C )

8选择回归模型 拔高难度 讲义

选择回归模型 知识讲解 回归分析 1、回归分析的侧重点应先求回归直线方程,并进行相应的估计预测,但这类的题数据的处理与计算量可能很大,学习中应谨慎把握. 对于独立性检验问题,应以K2的计算与临界值的比较来判断分类变量的相关与无关为主. 2、线性回归分析是统计中的一个重要内容,随着新课标的实施和新课程高考改革的不断深入,这部分的内容也将回越来越受到重视. 非线性回归问题有时并不给出经验公式,这时候我们可以画出已知数据的散点图,把它与必修模块数学1中学过的各种函数(幂函数、指数函数、对数函数、二次函数等)图象比较,挑选一种跟这些点拟合最好成的函数,然后采取适当的置换,把问题化为线性回归问题,使其得到解决。 3、回归直线方程求解需要复杂的运算,随着新课程标准的继续实施和新课程高考改革的不断深入,考查同学们数据处理能力,特别是运用计算器等现代技术工具对进行数据处理的能力,将是改革的方向之一. 有关理论要求同学们理解,但公式也不需要死记硬背. 典例精讲 一.选择题(共11小题) 1.(2018秋?曾都区校级期中)某公司为了增加其商品的销售利润,调查了该商品投入的广告费用x与销售利润y的统计数据如表,由表中数据得线性回归),则下列结论中错误的是(方程=x+ 3256(万元)广告费用x 11579(万元)销售利润y B.y>A.0与x正相关 0C.回归直线过点(4,8<)D. 与当天气温y春2018?邢台期末)如表是某饮料专卖店一天卖出奶茶的杯数2. (的线性回归方程y关于xx(单位:℃)的对比表,已知由表中数据计算得到x),+27,则相应于点(1020)的残差为(为= 510152025℃气温/ 1420161426杯数 1.D.C.﹣A1.﹣B0.50.5

数据,模型与决策练习题含答案

1、某企业目前的损益状况如在下: 销售收入(1000件×10元/件) 10 000 销售成本: 变动成本(1000件×6元/件) 6 000 固定成本 2 000 销售和管理费(全部固定) 1 000 利润 1 000 (1)假设企业按国家规定普调工资,使单位变动成本增加4%,固定成本增加1%,结果将会导致利润下降。为了抵销这种影响企业有两个应对措施:一是提高价格5%,而提价会使销量减少10%;二是增加产量20%,为使这些产品能销售出去,要追加500元广告费。请做出选择,哪一个方案更有利? (2)假设企业欲使利润增加50%,即达到1 500元,可以从哪几个方面着手,采取相应的措施。 2、某企业每月固定制造成本1 000元,固定销售费100元,固定管理费150元;单位变动制造成本6元,单位变动销售费0.70元,单位变动管理费0.30元;该企业生产一种产品,单价10元,所得税税率50%;本月计划产销600件产品,问预期利润是多少?如拟实现净利500元,应产销多少件产品? 3、某企业生产甲、乙、丙三种产品,固定成本500000元,有关资料见下表(单位:元): 要求: (1)计算各产品的边际贡献; (2)计算加权平均边际贡献率; (3)根据加权平均边际贡献率计算预期税前利润。 4、某企业每年耗用某种材料3 600千克,单位存储成本为2元,一次订货成本25元。则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少? 5.有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下:

(1)说明两变量之间的相关方向; (2)建立直线回归方程; (3)估计生产性固定资产(自变量)为1100万元时总产值(因变量)的可能值。 6、某商店的成本费用本期发生额如表所示,采用账户分析法进行成本估计。 首先,对每个项目进行研究,根据固定成本和变动成本的定义及特点结合企业具体情况来判断,确定它们属于哪一类成本。例如,商品成本和利息与商店业务量关系密切,基本上属于变动成本;福利费、租金、保险、修理费、水电费、折旧等基本上与业务量无关,视为固定成本。 其次,剩下的工资、广告和易耗品等与典型的两种成本性态差别较大,不便归入固定成本或变动成本。对于这些混合成本,要使用工业工程法、契约检查法或历史成本分析法,寻找一个比例,将其分为固定和变动成本两部分。 7、某企业每年耗用某种材料3 600千克,单位存储成本为2元,一次订货成本25元。 则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少? 8、某生产企业使用A零件,可以外购,也可以自制。如果外购,单价4元,一次订

(完整版)《数据、模型与决策》-历年真题的选择题

1. 从调查对象(总体)中抽取一部分单位组成样本,然后根据样本调查的结果,对总体情况进行推断,称之为抽样调查。抽取一部分单位时应遵照( ) A .判断原则 B.参与原则 C.随机原则 D.程序原则 2. 先从总体中随机抽取一个较大的样本,获得第一重样本,然后再从第一重样本中随机抽取一个较小的样本即第二重样本,利用这第二重样本,对研究目标进行统计推断,这种抽样组织方式叫做( ) A.类型抽样调查 B.简单抽样调查 C.阶段抽样调查 D.双相抽样调查 3. 在调查工作已经完成,进入数据编辑和整理阶段所用的评估数据质量的方法统称为( ) A.相对技术 B.抽样技术 C.后验技术 D.误差分析 4. 在统计分组的基础上形成的样本单位在各个组间的分配,叫做( ) A.直方图 B.交叉分类表 C.频数 D.频数分布 5. 在频数分布中,观察值中出现次数最多的数值就是( ) A.算术平均数 B.众数 C.四分位数 D.中位数 6. 在若干个能够互相比较的资料组中,把产生变异的原因明确区分出来的方法,叫做( ) A.方差分析 B.回归分析 C.描述分析 D.样本推断 7. 对一元线性回归i i i x y εβα++= ,β反映了自变量对因变量的( ) A.正向影响 B.负向影响 C.边际影响 D.回归影响 8. 时间序列各期增长量接近于常数,可拟合( ) A.指数曲线模型 B.直线模型 C.抛物线模型 D.指数平滑模式 9. 顾客在排队系统中等待时间和服务时间的和叫做( ) A.排队长 B.队长 C.等待时间 D.逗留时间 10. 在库存管理中,需求是库存系统的( ) A.输出 B.输入 C.订货 D.变量 11. 运用数据模型开展定量分析,其根本目标是( ) A .管理决策 B.数量分析 C.理论指导 D.科学管理 12. 主要为搜集某一时点或一定时期内现象总量资料而专门组织的、一次性全面调查称为( ) A.抽样调查 B.实验设计 C.普查 D.参与观察 13. 从总体N 个单位中抽取n 个单位组成样本时,保证每一个单位被抽出来的概率相等,这种抽样方法叫做( ) A.等距抽样 B.简单随机抽样 C.分层抽样 D.整群抽样 14. 把非定量的文献史料、语言习惯等带有特征的因素设法转化成可以量化处理的数据,然后对这些数据进行定量分析并做出判断的方法叫做( )

回归分析之模型选择

《应用回归分析》 模型选择

问题: 对于模型 e x x x y ++++=3322110ββββ,其中01213210=-===ββββ,,, 用随机数的方法产生40=n 组数据,要求 ]10,10[~-U x ik ,321,,=k ,n i ,,1 =;)1,0(~N e i ; 并且i y 由 i i i i i e x x x y ++++=3322110ββββ 得出。对于这40组随机数据)(321i i i i x x x y ,,,,n i ,,1 =,我们建立了以下四种模型: ①.e x y ++=110ββ ②.e x x y +++=22110βββ ③.e x x y +++=33110βββ ④.e x x x y ++++=3322110ββββ 运用我们所学的模型选择的准则在①~④中选出最佳模型。 一、产生随机数 对于这个问题,我们首先要解决的是根据原模型及给定的参数分布产生问题要求的40组随机数)(321i i i i x x x y ,,,,n i ,,1 =。 我们知道在Matlab 中,可以利用rand R =这个函数来产生一个[0,1]上的随机 数,并且R 是来自[0,1]的均匀分布,即]1,0[~U R ;我们利用),(k n rand R =就可以得到一个n 行k 列的来自均匀分布]1,0[U 的随机数组成的矩阵。由此我们可以想到,利用)3,40(*2010rand R -=,我们就可以得到ik x ,321,,=k ,40:1=i ,我们在它的左侧加入全为1的一列,保存在X 中。 我们要运用林德贝格-勒维中心极限定理通过均匀分布]1,0[U 的随机数来产生)1,0(N 上的随机数。]1,0[U 的期望和方差分别为1/2和1/12,所以12个相互独立的]1,0[U 和的期望和方差分别为6和1。因此只要产生12个]1,0[U 上的随机数 1221x x x ,,, ,计算61221-+++x x x 就得到一个来自)1,0(N 的随机数。

应用回归分析_第5章答案

第5章参考答案 5.1 自变量选择对回归参数的估计有何影响? 答:回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误,这样模型容易出现异方差或自相关性,影响回归的效果;如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠,而且得到的模型稳定性较差,影响回归模型的应用。 5.2自变量选择对回归预测有何影响? 答:当全模型(m元)正确采用选模型(p元)时,我们舍弃了m-p个自变量,回归系数的最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计,使得用选模型的预测是有偏的,但由于选模型的参数估计、预测残差和预测均方误差具有较小的方差,所以全模型正确而误用选模型有利有弊。当选模型(p元)正确采用全模型(m 元)时,全模型回归系数的最小二乘估计是相应参数的有偏估计,使得用模型的预测是有偏的,并且全模型的参数估计、预测残差和预测均方误差的方差都比选模型的大,所以回归自变量的选择应少而精。 5.3 如果所建模型主要用于预测,应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣? C统计量达到最小的准则来衡量回答:如果所建模型主要用于预测,则应使用 p 归方程的优劣。 5.4 试述前进法的思想方法。 答:前进法的基本思想方法是:首先因变量Y对全部的自变量x1,x2,...,xm建立m个一元线性回归方程, 并计算F检验值,选择偏回归平方和显著的变量(F值最大且大于临界值)进入回归方程。每一步只引入一个变量,同时建立m-1个二元线性回归方程,计算它们的F检验值,选择偏回归平方和显著的两变量变量(F值最大且大于临界值)进入回归方程。在确定引入的两个自变量以后,再引入一个变量,建立m-2个三元线性回归方程,计算它们的F检验值,选择偏回归平方和显著的三个变量(F值最大)进入回归方程。不断重复这一过程,直到无法再引入新的自变量时,即所有未被引入的自变量的F检验值均小于F检验临界值Fα(1,n-p-1),回归过程结束。 5.5 试述后退法的思想方法。

《数据模型与决策》复习题及参考答案

《数据模型与决策》复习题及参考答案 第一章绪言 一、填空题 1.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题,经营活动。 2.运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。 3.模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。 4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件,它可以表示成一个等式或不等式 的集合。 5.运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术,并强调系统整体优化功能。运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。 6.运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。 7.运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法,具有典型综合应用特性。 8.运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。 9.运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。 10.用运筹学分析与解决问题,是一个科学决策的过程。 11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。12.运筹学中所使用的模型是数学模型。用运筹学解决问题的核心是建立数学模型,并对模型求解。 13用运筹学解决问题时,要分析,定议待决策的问题。 14.运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。 15.数学模型中,“s·t”表示约束。 16.建立数学模型时,需要回答的问题有性能的客观量度,可控制因素,不可控因素。 17.运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。 二、单选题 1.建立数学模型时,考虑可以由决策者控制的因素是( A )

A.销售数量 B.销售价格 C.顾客的需求 D.竞争价格2.我们可以通过( C )来验证模型最优解。 A.观察 B.应用 C.实验 D.调查 3.建立运筹学模型的过程不包括( A )阶段。 A.观察环境 B.数据分析 C.模型设计 D.模型实施 4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的( B ) A数量 B变量 C 约束条件 D 目标函数 5.模型中要求变量取值( D ) A可正 B可负 C非正 D非负 6.运筹学研究和解决问题的效果具有( A ) A 连续性 B 整体性 C 阶段性 D 再生性 7.运筹学运用数学方法分析与解决问题,以达到系统的最优目标。可以说这个 过程是一个(C) A解决问题过程 B分析问题过程 C科学决策过程 D前期预策过程 8.从趋势上看,运筹学的进一步发展依赖于一些外部条件及手段,其中最主要 的是( C ) A数理统计 B概率论 C计算机 D管理科学 9.用运筹学解决问题时,要对问题进行( B ) A 分析与考察 B 分析和定义 C 分析和判断 D 分析 和实验 三、多选 1模型中目标可能为( ABCDE ) A输入最少 B输出最大 C 成本最小 D收益最大 E时间最短 2运筹学的主要分支包括( ABDE ) A图论 B线性规划 C 非线性规划 D 整数规划 E目标规划 四、简答 1.运筹学的计划法包括的步骤。 答:观察、建立可选择的解、用实验选择最优解、确定实际问题。 2.运筹学分析与解决问题一般要经过哪些步骤?

数据模型与决策案例分析完整版

数据模型与决策案例分 析 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

数据模型与决策分析案例 授课教师:熊伟案例题目:操作员及临时工招聘/安排 考生姓名: 朱凯亮 学号: 案例背景: 某外资公司在中国的惠州和廊坊有两家制造厂。每月的产品需求变化很大使某外资公司很难排定劳动力计划表。最近某外资公司开始雇用由人力资源中介公司提供的临时工。该公司专长于为亚特兰大地区的公司提供临时工。人力资源中介公司提供签署3种不同合同的临时工合同规定的雇用时间长短及费用各不相同。三种选择如 份雇用了5名符合第二项选择的员工人力资源中介公司将为某外资公司提供5名员工均在1、2月份工作。在这种情况下某外资公司将支付5×4 80024 000RMB。由于进行中的某些合并谈判某外资公司不希望任何临时工的合同签到6月份以后。某外资公司有一个质量控制项目并需要每名临时工在受雇的同时接受培训。即使以前在某外资公司工作过该临时工也要接受培训。某外资公司估计每雇用一名临时工培训费用为875RMB。因此若一名临时工被雇用一个月某外资公司将支付875RMB的培训费但若该员工签了2个月或3个月,则不需要支付更多的培训费用。 需解决问题: 构造一个模型确定某外资公司每月应雇用的签署各种合同的员工数使达到计划目标的总花费最少。确定你的报告中包括并且分析了以下几项内容 1、一份计划表其中描述了某外资公司每月应雇签各种合同的临时工总数。 2、一份总结表其中描述了某外资公司应雇签各种合同的临时工数、与每种选择相关的合同费用以及相关培训费。给出合计数包括所雇用临时工总数、合同费用以及培训总费用。 3、若每个临时工的每月培训费降至700RMB雇用计划将受何影响请加以解释。讨论减少培训费用的方法。与基于875RMB培训费的雇用计划相比培训费将减少多少 4、假设某外资公司1月份雇用了10名全职员工以满足接下来6个月的部分劳工需求。如果该公司可支付全职员工每人每小时其中包括附加福利与雇用临时工相比这对总工资和培训费用有何影响估计全职员工和临时员工大约每月工作160小时。你对雇用额外的全职员工有何建议?

spss教程第三章--相关分析与回归模型的建立与分析

第三章相关分析与回归模型的建立与分析相关分析和回归分析是统计分析方法中最重要内容之一,是多元统计分析方法的 基础。相关分析和回归分析主要用于研究和分析变量之间的相关关系,在变量之间寻求合适的函数关系式,特别是线性表达式。 ◆本章主要内容: 1、对变量之间的相关关系进行分析(Correlate)。其中包括简单相关分析 (Bivariate)和偏相关分析(Partial)。 2、建立因变量和自变量之间回归模型(Regression),其中包括线性回归分析 (Linear)和曲线估计(Curve Estimation)。 ◆数据条件:参与分析的变量数据是数值型变量或有序变量。 §3.1 相关分析 在SPSS中,可以通过Analyze菜单进行相关分析(Correlate),Correlate菜单如图3.1所示。 图3.1 Correlate 相关分析菜单 §3.1.1 简单相关分析 两个变量之间的相关关系称简单相关关系。有两种方法可以反映简单相关关系。一是通过散点图直观地显示变量之间关系,二是通过相关系数准确地反映两变量的关系程度。 §3.1.1.1 散点图 SPSS软件的绘图命令集中在Graphs菜单。下面通过例题来介绍具体操作方法。

例1:数据库SY-8中的变量X表示山东省人均国内生产总值,Y表示山东省城镇居民的消费额(资料来源:山东省2003年统计年鉴),现画出散点图来观察两个变量的关联程度。具体操作步骤如下: 首先打开数据SY-8,然后单击Graphs Scatter,打开Scatter plot散点图对话框,如图3.2所示。然后选择需要的散点图,图中的四个选项依次是: Simple 简单散点图Matrix 矩阵散点图 Overlay 重叠散点图3-D 三维散点图 图3.2 散点图对话框 如果只考虑两个变量,可选择简单的散点图Simple,然后点击Define,打开Simple Scatterplot对话框,如图3.3所示。 图3.3 Simple Scatterplot对话框 选择变量分别进入X轴和Y轴,点击OK后就可以得到散点图,见图3.4。 从下面输出的人均国内生产总值与城镇居民消费额的散点图3.4中可以粗略地看出,两个变量之间有强正相关的线性关系。

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