内容:
我们通过对附件(B)中数据的分析,发现商品的出售具有一定的周期性质。首先,我们利用泊松分布(A商品)和正态分布(B,C商品),找出商店缺货零出的点及其频率,再得出商店进货的周期。然后我们以月为单位,将各类商品的出售数量进行统计和作图。接下来,我们再通过傅里叶变化得出该数据中的幅频最高的点,找出其幅频最高的点对应的周期,验证正态分布中的周期。再接下来,运用最直接的极大值和极小值的方法,得出周期,再去验证之前得到的周期的正确性。
我们通过一些图形模拟和计算,得出A,B,C商品的进货(缺货)的周期大约是12天。所以我们就可以很容易的得出,该商店的进货策略和在825天内进了多少次货。而且,在第二个问题上,我们通过泊松分布的得出A的日需求量为3.07件,由正态分布很容易得出B的平均值为4.5左右,C的平均值为7左右,即B,C的日需求量约为4.5和7。
在问题三中,通过程序,找出A,B,C中连续点或者是相邻差值非常大的点,再从中挑选出符合缺货条件的点,从而算出,A的缺货时间为93天,缺货量为301件。B缺货时间大约为62天,缺货量大约286件。C缺货时间大约为48天,缺货量大约为339天。
在问题四中,通过计算,A在每个周期内缺货大约为4.36件,确定B在每个周期内缺货大约4.14件,C在每个周期内大约缺货4.91件。由此,我们可以很容易得出当周期为11天时,A,B,C三种商品的缺货损失减半。
关键词:泊松分布 正态分布 傅里叶变换 假设检验
目 录
一 问题重述 4
1.1 4
1.2 4
二 问题分析 4
三 模型假设 4
四 符号说明 4
五 模型的建立与求解 5
六 模型的检验 12
七 模型的优缺点分析 12
八 模型的推广与改进 12
参考文献 12
附 录 13