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？

解：

(a)A模型MOD=

|A-F|/n=（44+10+26+22+108+53+15+30+58+12）/10=378/10

t1

=37.8

B模型MOD=

|B-F|/n=（14+20+4+22+46+23+10+55+28+18）/10=240/10

t1

=24

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

t1



=18

B模型的RSFE=

（B-F）=（-14+20+4+22-+46+23-10-55-28+18） 

t1

= 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SA0=100，=0.2时的一次指数平滑预测值并画图。（b）计算当SA0=100，=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。

解：

（a）由于SAt=At+（1-）SAt-1

SA1=0.2A1+0.8SA0=0.2104+0.8100=100.8 SA2,3,4,5……同上述方法

由于SFt+1=At+（1-）SFt SFt+1=0.2At+0.8SFt

当t=1时，SF2=0.2104+0.8100.8=101.44 其余年份同上述方法求解得如下图：

b=(na=(

xy-xy)/(nx

2（x）)

y-bx)/n

0.[1**********]

0.[1**********] 0.8134692074 1.1343516917 16 df 1 14 15 Coefficients 1.49975

Significance F

SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差观测值

方差分析

回归分析残差总计

Intercept X Variable 1

标准误差

t Stat P-value

0.[1**********]1 1.1030812237E-06

Lower 95%

Upper 95%

下限 95.0%

上限 95.0%

85.460622353 85.460622353 66.415677168 1.1030812237E-06 18.014552647 1.2867537605 103.475175

0.594852.[1**********] 54995 0.223902.[1**********] 57583 0.223902.[1**********] 57583

0.501350.061518.[1**********] 8857953 14106 0.369400.633290.369400.[1**********] 776836 811399 776836

所以y=1.49975+0.[1**********]x 所以得出