随机顾客选择需求模型及其在库存管理中的应用

分析一种随机需求模型，它的不确定性由两个不确定因素同时引起；到达市场的顾客的数量的不确定性和每个顾客选择的数量的不确定性。根据顾客选择的数量服从贝努里分布及顾客数量服从离散型分布的情况下建立了随机顾客选择需求模型，并应用于库存管理决策Newsvendor模型中。     

概率统计在管理决策中的应用

一、离散型随机变量的概率分布及应用常见的离散型随机变量的概率分布有两点分布、二项分布和泊松分布。两点分布只适用于一次随机试验的简单情况,在决策管理中很少使用。二项分布是以贝努利(Bernouli)概型为背景的一     

概率论之古典概型研究探讨

古典概型作为《概率论与数理统计》中的一个基础模块,在其中占有至关重要的位置,因其抽象性常常成为学者在学习该课程中的一块绊脚石,以至于对接下来其他知识点的学习也进退两难,那么如何将问题简单化,具体化,便于学者的进一步学习,文章就教学上如何解决这个问题做了详细探讨。     

尾分布控制的若干注记

随机变量按其尾分布的轻重可以分为重尾分布和轻尾分布,其中重尾分布又可以细划为轻度重尾和 重度重尾。从控制的角度,可以证明重尾分布未必能控制所有轻尾分布、重度重尾分布未必能控制所有轻度重尾 分布。重尾分布间的归属与控制问题以及和的封闭性问题讨论也具有非常重要的意义。     

常用点估计的方法及比较

在概率论的许多问题中,概率分布通常总是已知的,而一切计算与推理就是在这已知的基础上得出来的.但是在实际中,情况往往并非如此.一个随机现象所服从的分布是什么概型可能完全不知道,或者由于现象的某些事实而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.譬如,在一段时间内某一公路上所行驶车辆的速度服从什么分布是完全不知道的.电视机的寿命服从什么分布也是不知道的.再譬如某一商业部门收购一批工业产品共N件,每一件产品不是合格品就是不合格品,从这一事实我们知道一件产品是合格品还是不合格品服从二点分布,但分布中参数P(不合格率)却是不知道的.如果我们要对这些问题或其它有关的问题进行研究,必须知道它们的分布或者分布所含的参数.那么怎样才能知道一个随机现象的分布或其参数呢?这是数理统计所要解决的一个首要问题.为了要掌握上述车辆速度的分布、电视机的寿命的分布、不合格品率P,我们必须对这一公路上所行驶的车辆速度、电视机的寿命以及工业产品的不合格品进行观测或试验一个时期或一部分.在数理统计学中我们总是从所要研究的对象全体中抽取一部分进行观测或试验以取得信息,     

基于复合分布需求模型的库存管理的研究

运用概率论相关理论,针对需求量为离散和连续的两类情况,深入研究了一般复合分布的需求模型;基于矩母函数特性,给出了需求总量的分布形式及库存最优解的算法;并结合实例,将其应用于库存管理决策问题中。     

基于刚性扩大基础基底应力重分布的研究

刚性扩大基础基底应力重分布的问题在许多书中已作了论述,但对基底应力重分布的发生背景、应力重分布后应力的大小和分布范围、应力重分布的工程意义介绍较少,现重点在这几方面作一些探讨。     

概率中的几何概型与古典概型的“误”与“悟”

本文在解决古典概型与几何概型求概率的问题上给出了详细的分析,从怎样区分所给问题是否为古典概型还是几何概型,以及对两种概型具体应如何解决问题求概率给出了详细的阐述。     

二维随机变量的分布函数

概率论与数理统计是学习现代科学技术的重要理论基础,同时它也是考研必考科目之一,在教学过程中,我遇到了这样一道题目,本文由这道概率习题联想到了几个问题:二维随机变量的分布函数是否唯一;三元三次方程组解的唯一性.     

海拉尔盆地贝尔凹陷基底岩石类型及分布研究

本论文重点开展了贝尔凹陷基底岩性的研究,并分析总结了基底岩性的垂向、平面分布规律。在贝中断隆带德4和德6井区,岩性分布具有类似的变化规律。垂向上,构造位置不同,基底岩性的垂向分布特征也有所差异。近火山口处,岩性垂向上以岩浆岩为主,夹极少量的火山碎屑岩;远离火山口,岩性垂向上以碎屑岩为主,夹少量的火山碎屑岩。     

Optimal designs for Cox regression

Optimal designs under a survival analysis framework have been rarely considered in the literature. In this paper, an optimal design theory is developed for the typical Cox regression problem. Failure time is modeled according to a probability distribution depending on some explanatory variables through a linear model. At the end of the study, some units will not have failed and thus their time records will be censored. In order to deal with this problem from an experimental design point of view it will be necessary to assume a probability distribution for the time an experimental unit enters the study. Then an optimal conditional design will be computed at the beginning of the study for any possible given time. Thus, every time a new unit enters the study, there is an experimental design to be determined. A particular and simple case is used throughout the paper in order to illustrate the procedure.     

概率分布设定风险与投资选择

从主客观概率之争入手,结合现实金融资产投资中概率分布的不可知性,讨论金融资产投资分析中的概率分布设定风险,同时借用贝叶斯学习过程与序贯决策策略,探讨概率分布设定风险的控制与投资决策的优化。分析结论认为,基于贝叶斯分析的序贯决策,无论在提升期望收益方面,还是在控制概率分布设定风险方面都是有效的。     

基于泊松分布的兰州冻品市场面积估算

预测在我们的日常生活中起着非常作用,长久以来人们总结并归纳出的定性定量的预测方法很多。文章根据调查方法的特殊性用运概率中的离散和连续型概率方法分别对调查数据进行拟合,进而找到符合数据分布的分布规律并进行预测。     

配送时间及配送成本研究

随着现代物流的发展,配送时间和配送成本是制约现代物流企业发展的瓶颈问题。作者通过对企业物流配送活动与配送绩效衡准的分析,建立了基于时间的企业物流配送成本的优化模型,探讨了时间—配送成本优化模型的效用问题。从一个较新颖的角度对配送时间及成本进行了研究。     

用PERT法求解不确定网络中活动时间参数的改进研究

基于计划评审技术(PERT)中β分布的假设,阐述了常规三时估计方法的不足,提出了相应解决对策,即采用限定概率三时估计法分别建立了β分布和Gamma分布拟合方差最小模型,用微粒群算法求解模型,并且将求解结果与常规三时估计方法进行了对比研究。实例证实,对于不同类型的活动,可以选择合理的分布类型并利用限定概率三时估计法,对各个活动的持续时间服从的分布密度函数进行拟合,从而提高PERT的精度和效率。     

A product Pareto distribution

The Pareto distributions are becoming increasing prominent in several applied areas. In this note, a new Pareto distribution is introduced. It takes the form of the product of two Pareto probability density functions. Various structural properties of this distribution are derived, including its cumulative distribution function, moments, mean deviation about the mean, mean deviation about the median, entropy, asymptotic distribution of the extreme order statistics, method of moments estimates, maximum likelihood estimates and the Fisher information matrix. The calculations involve the use of several special functions.     

最大熵模型在物流量分布预测中的应用

引入最大熵模型的原理和方法,对物流分布预测的“四阶段方法”中的重力模型做了一定的改进,可以将发生概率最大的物流分布视为预测的物流分布,使得模型参数容易标定。示例表明该方法在物流量分布预测中具有较好的应用前景。     

Limit theorems for multivariate discrete distributions

According to the usual law of small numbers a multivariate Poisson distribution is derived by defining an appropriate model for multivariate Binomial distributions and examining their behaviour for large numbers of trials and small probabilities of marginal and simultaneous successes. The weak limit law is a generalization of Poisson's distribution to larger finite dimensions with arbitrary dependence structure. Compounding this multivariate Poisson distribution by a Gamma distribution results in a multivariate Pascal distribution which is again asymptotically multivariate Poisson. These Pascal distributions contain a class of multivariate geometric distributions. Finally the bivariate Binomial distribution is shown to be the limit law of appropriate bivariate hypergeometric distributions. Proving the limit theorems mentioned here as well as understanding the corresponding limit distributions becomes feasible by using probability generating functions.     

基于GERT的非常规突发事件应急物流配送研究

针对非常规突发事件发生之后很难做出准确的预测和判断的问题,运用GERT随机网络构建了应急物流配送模型,并结合实例计算每条路线配送成功的概率、风险概率、配送时间和方差,分析模型中存在的缺陷和需要改进的地方等,进而提出改进的方案。     

ON THE DISTRIBUTIONS OF ORDER STATISTICS FOR A RANDOM SAMPLE SIZE*

The probability distribution of the i –th and j–th order statistics and of the range R of a sample of size n, taken from a population with probability density function f (x) have been obtained when the sample size n is a random variable N and has: (i) a generalized Poisson distribution; and (ii) a generalized negative bonimial distribution. Specific results are then obtained; (a) when f (x) is uniform over (0,1); and (b) when f(x) is exponential. All the results for N, being a Poisson, binomial and negative binomial rv follow as special cases.