Ⅰ 数学建模---西部农村建设规划问题及最终的答案
本文从分析西部地区农村建设规划问题出发，通过运用线性规划的知识，以及LINGO软件进行了问题的求解。
对于第一个问题我们通过两个模型来进行说明问题。一个模型是在没有建立水库的情况下进行分析，计算出一个在规划期内的效益最大值为7696000元，然后在原有模型的基础上通过模型改进引入了建立水库这一条件，也计算出了一个在规划期内的效益最大值7481935元，由此可知，在此地区没有建水库的必要，要达到上述的结果只需将第II类土地和荒地全部转化为第I类土地。
对于第二问我们运用与第一问相同的分析方法，通过建立线性规划模型得到最大净产值为2116.875万元，为达到此收益需将I转II要转化3.5万亩，I转III不需要转化，II转IV要转化4.75万亩，III转IV要转1万亩。
通过对前两问具体问题的分析，我们将模型进行了一般性的推广，得到了一个在土地约束，水量约束，投资约束，需求量约束条件下的一个线性规划模型，将前两问的问题进一步进行了推广。
关键字：农田规划 线性规划 LINDO求解
Ⅱ 数学建模论文，求答案
不好意思，我可能解决不了这个问题，不过我可以告诉你数模论文的格式
重点：数模论文的格式及要求
难点：团结协作的充分体现
一、 写好数模论文的重要性
1. 数模论文是评定参与者的成绩好坏、高低、获奖级别的惟一依据.
2. 数模论文是培训(或竞赛)活动的最终成绩的书面形式。
3. 写好论文的训练，是科技论文写作的一种基本训练。
二、数模论文的基本内容
1，评阅原则：
假设的合理性；
建模的创造性；
结果的合理性；
表述的清晰程度
2，数模论文的结构
0、摘要
1、问题的提出：综述问题的内容及意义
2、模型的假设：写出问题的合理假设，符号的说明
3、模型的建立：详细叙述模型、变量、参数代表的意义和满足的条件，进行问题分析，公式推导，建立基本模型，深化模型，最终或简化模型等
4、模型的求解：求解及算法的主要步骤，使用的数学软件等
5、模型检验：结果表示、分析与检验，误差分析等
6、模型评价：本模型的特点，优缺点，改进方法
7、参考文献：限公开发表文献，指明出处
8、 附录：计算框图、计算程序，详细图表
三、需要重视的问题
0．摘要
表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法。
字数300-500字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。可以有公式，不能有图表
简单地说，摘要应体现：用了什么方法，解决了什么问题，得到了那些主要结论。还可作那些推广。
1、 建模准备及问题重述：
了解问题实际背景，明确建模目的，搜集文献、数据等，确定模型类型，作好问题重述。
在此过程中，要充分利用电子图书资源及纸质图书资源，查找相关背景知识，了解本问题的研究现状，所用到的基本解决方法等。
2、模型假设、符号说明
基本假设的合理性很重要
（1）根据题目条件作假设；
（2）根据题目要求作假设；
（3）基本的、关键性假设不能缺；
（4）符号使用要简洁、通用。
3、模型的建立
（1）基本模型
1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等
2) 基本模型：要求完整、正确、简明，粗糙一点没有关系
（2）深化模型
1）要明确说明：深化的思想，依据，如弥补了基本模型的不足……
2）深化后的模型，尽可能完整给出
3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、是要解决实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度）。
▲能用初等方法解决的、就不用高级方法；
▲能用简单方法解决的，就不用复杂方法；
▲能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只有少数人看懂、理解的方法。
4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异,数模创新可出现在
▲建模中：模型本身，简化的好方法、好策略等；
▲模型求解中；
▲结果表示、分析，模型检验；
▲推广部分。
5）在问题分析推导过程中，需要注意的：
▲分析要：中肯、确切；
▲术语要：专业、内行；
▲原理、依据要：正确、明确；
▲表述要：简明，关键步骤要列出；
▲忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱、繁琐，冗长。
4、模型求解
（1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，论证要尽可能严密；
（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，要说明采用此软件的理由，软件名称；
（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
（4）设法算出合理的数值结果。
5、模型检验、结果分析
（1） 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ；
（2）对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
当结果不正确、不合理、或误差大时，要分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；
（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论等，须一一列出；
（4）列数据是要考虑：是否需要列出多组数据，或额外数据；对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供可依赖的依据；
（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。（最好不要跨页）
▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。
▲求解方案，用图示更好 （6） 必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。 最后结论要明确。
6．模型评价
优点要突出，缺点不回避。若要改变原题要求，重新建模则可在此进行。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。
7、参考文献
限于公开发表的文章、文献资料或网页
规范格式：
[1] 陈理荣，数学建模导论（M），北京：北京邮电大学出版社，1999.
[2] 楚扬杰，快速聚类分析在产品市场区分中的应用（J）,武汉理工大学学报，2004，23(2)，20－23.
8、附录
详细的数据、表格、图形，计算程序均应在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出。
9、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据 每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数……
10、答卷要求的原理 ▲ 准确――科学性 ▲ 条理――逻辑性 ▲ 简洁――数学美 ▲ 创新――研究、应用目标之一，人才培养需要 ▲ 实用――建模。实际问题要求。
四、建模理念
1. 应用意识：要让你的数学模型能解决或说明实际问题，其结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。
2. 数学建模：用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。相同问题上要能够推广。
3. 创新意识：建模有特点，要合理、科学、有效、符合实际；要有普遍应用意义；不单纯为创新而创新
五、格式要求
参赛论文写作格式
论文题目（三号黑体，居中）
一级标题（四号黑体，居中）
论文中其他汉字一律采用小四号宋体，单倍行距。论文纸用白色A4，上下左右各留出2.5厘米的页边距。
首页为论文题目和作者的专业、班级、姓名、学号，第二页为论文题目和摘要，论文从第三页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字“1”开始连续编号。
第四页开始论文正文
正文应包括以下八个部分：
问题提出： 叙述问题内容及意义；
基本假设： 写出问题的合理假设；
建立模型： 详细叙述模型、变量、参数代表的意义和满足的条件及建模的思想；
模型求解： 求解、算法的主要步骤；
结果分析与检验：（含误差分析）；
模型评价： 优缺点及改进意见；
参考文献： 限公开发表文献，指明出处；
参考文献在正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等。参考文献按正文中的引用次序列出，其中
书籍的表述方式为：
[编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年
参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：
[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：出版年
参考文献中网上资源的表述方式为：
[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）
附录：计算框图，原程序及打印结果。
六、分工协作取佳绩
最好三人一组，这三人中尽量做到一人数学基础较好，一人应用数学软件和编程的能力较强，一人科技论文写作水平较好。科技论文的写作要求整篇论文的结构严谨，语言要有逻辑性，用词要准确。
三人之间要能够配合得起来。若三人之间配合不好，会降低效率，导致整个建模的失败。
在合作的过程中，最好是能够找出一个组长，即要能够总揽全局，包括任务的分配，相互间的合作和进度的安排。
在建模过程中出现意见不统一时，要尊重为先，理解为重，做到 “给我一个相信你的理由”和“相信我，我的理由是……”，不要作无谓的争论。要善于斗争，勇于妥协。
还要注意以下几点：
注意存盘，以防意外
写作与建模工作同步
注意保密，以防抄袭
数学建模成功的条件和模型:
有兴趣，肯钻研；有信心，勇挑战；有决心，不怕难；有知识，思路宽；有能力，能开拓；有水平，善协作；有办法，点子多；有毅力，轻结果。
Ⅲ 数学建模题目及答案
A题 数码相机定位
数码相机定位在交通监管(电子警察)等方面有广泛的应用。所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置就是关键,这一过程称为系统标定。
标定的一种做法是:在一块平板上画若干个点, 同时用这两部相机照相,分别得到这些点在它们像平面上的像点,利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。然而,无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。实际的做法是在物平面上画若干个圆(称为靶标),它们的圆心就是几何的点了。而它们的像一般会变形,如图1所示,所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到,标定就可实现。
图 1 靶标上圆的像
有人设计靶标如下,取1个边长为100mm的正方形,分别以四个顶点(对应为A、C、D、E)为圆心,12mm为半径作圆。以AC边上距离A点30mm处的B为圆心,12mm为半径作圆,如图2所示。
图 2 靶标示意图
用一位置固定的数码相机摄得其像,如图3所示。
图3 靶标的像
请你们:
(1) 建立数学模型和算法以确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标, 这里坐标系原点取在该相机的焦点,x-y平面平行于像平面;
(2) 对由图2、图3分别给出的靶标及其像,计算靶标上圆的圆心在像平面上的像坐标, 该相机的像距(即焦点到像平面的距离)是1577个像素单位(1毫米约为3.78个像素单位),相机分辨率为1024×786;
(3) 设计一种方法检验你们的模型,并对方法的精度和稳定性进行讨论;
(4) 建立用此靶标给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法。
Ⅳ 帮我讲一下这数学建模题目啊（有答案）
这个问题你要第一弄明白答案中，每一个未知因素如x和y所代表的含义，并且要注意其中一个Max后面的一个算式，这个算式是求的整个收益的问题，就是假设未知因素是已知的，在这种情况下，所得的利润。（如果这一块不明白可以发信息）
下面就是公式一：它来源于“原料丁的供应量最多为50吨”这句话，就是求的你的最多可以使用原料丁的量，这个不能超出50这个数的限制；
公式二：来源于“产品A、B的市场需求分别为100，200吨”这句话，因为有个市场的需求量，由于要求的你利润最大化，所以必须你所生产的不能超出市场的需求量，不能A产品超出了100，但是B产品又没有达到200这个数值，这样的话你就浪费了原料，不能使产品的生产最大化，因此这是一个限制项；
公式三：来源于“含硫量分别是3，1，2，1（%）”对含硫量的限制，由于两种产品的含硫量不同，限制分别需要使用两个公式，并且由于A、B产品的配置不同，因此对含硫量计算时分子和分母的各不相同，所以使用的未知因数不同，其中对于A产品的计算你应该很清楚，知道怎么计算出来的，对于B产品的那个式子是将B产品的不同参数带入，简化之后，换算出来的。
第四条：由于答案中设的x1、x2、x4是甲乙丁所占的比例，因此在混合池中的原料可以看成一个整体，所以，甲乙丁的比例之和是1，就有了x1+x2+x3=1这个式子，由于所有设置的因数均为实际中的使用或者是实际存在的，因此有了每个因数大于等于0这个限制。
对于LINGO这个东西我不是很明白，应该是一个软件，给你下了个这个东西的解释，你参考一下，看看能不能自学：
LINGO LINGO是Linear INteractive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等。其特色在于可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括 0-1 整数规划)，方便灵活，而且执行速度非常快。
一般地，使用LINGO 求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成：
1)根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；
2)根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO 软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。
例题：在线性规划中的应用max Z =5 X1+3 X2+6X3,
s.t. X1 +2 X2 + X3 ≤18
2 X1 + X2 +3 X3 =16
X1 + X2 + X3 =10
X1 ,X2 ≥0 , X3 为自由变量
应用LINGO 来求解该模型，只需要在 lingo窗口中输入以下信息即可：
max=5•x1 +3•x2 +6•x3 ;
x1 +2•x2 + x3 <=18 ;
2•x1 + x2+3•x3 =16 ;
x1 + x2 + x3 =10 ;
@free( x3) ;
然后按运行按钮，得到模型最优解，具体如下：
Objective value: 46.00000
Variable Value Reced Cost
x1 14.00000 0.000000
x2 0.000000 1.000000
x3 -4 .000000 0.000000
由此可知，当 x1 =14 , x2 =0 , x3 =-4 时，模型得到最优值，且最优值为 46。
说明：在利用LINGO 求解线性规划时，如自变量都为非负的话，在LINGO 中输入的信息和模型基本相同；如自变量为自由变量，可以使用函数 @free来把系统默认的非负变量定义自由变量，如实例一中的 x3。
LINGO
LINGO全称是Linear INteractive and General Optimizer的缩写---交互式的线性和通用优化求解器。它是一套设计用来帮助您快速,方便和有效的构建和求解线性,非线性,和整数最优化模型的功能全面的工具.包括功能强大的建模语言,建立和编辑问题的 全功能环境,读取和写入Excel和数据库的功能,和一系列完全内置的求解程序.
运行环境： Win9x/NT/2000/XP/2003
软件类别： 国外软件/工具软件/计算工具
软件语言： 英文
LINGO综述
Lingo 是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。Lingo 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。
1简单的模型表示
Lingo 可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。LINGO的建模语言允许您使用汇总和下标变量以一种易懂的直观的方式来表达模型，非常类似您在使用纸和笔。模型更加容易构建，更容易理解，因此也更容易维护。
2方便的数据输入和输出选择
Lingo 建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地，Lingo 可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。使得您能够在您选择的应用程序中生成报告.
3强大的求解器
LINGO拥有一整套快速的,内建的求解器用来求解线性的,非线性的(球面&非球面的),二次的,二次约束的,和整数优化问题.您甚至不需要指定或启动特定的求解器,因为LINGO会读取您的方程式并自动选择合适的求解器.
4交互式模型或创建Turn-key应用程序
您能够在LINGO内创建和求解模型,或您能够从您自己编写的应用程序中直接调用LINGO.对于开发交互式模型,LINGO提供了一整套建模环境来构建,求解和分析您的模型.对于构建turn-key解决方案,LINGO提供的可调用的DLL和OLE界面能够从用户自己写的程序中被调用.LINGO也能够从Excel宏或数据库应用程序中被直接调用.
Ⅳ 急求5条数学建模题目及答案
1992年全国大学生数学建模竞赛赛题- -
某地区作物生长所需的营养素主要是氮（N），钾（K），磷（P）。某作物研究所在该地区对薯仔与生菜做了一定数量的实验，实验数据如下列表格所示，其中ha表示公顷，t表示吨， 表示公斤，当一个营养素的施肥量变化时，总将另二个营养素的施肥量做实验晨，P与K 的施肥量分别取为196kg/ha与372kg/ha.
薯仔：N P K
施肥量
(kg/ha） 产量
（t/ha)
施肥量
（kg/ha） 产量
（t/ha) 施肥量
（kg/ha） 产量
（t/ha)
0
34
67
101
135
202
259
336
404
471
15.18
21.36
25.72
32.29
34.03
39.45
43.15
43.46
40.84
30.75
0
24
49
73
98
147
196
245
294
342
33.46
32.47
36.06
37.96
41.04
40.09
41.26
42.17
40.36
42.73
0
47
93
140
186
279
372
465
258
251
18.98
27.35
34.86
38.52
38.44
39.73
38.43
43.87
42.77
65.22
生菜：N P K
施肥量
(kg/ha） 产量
（t/ha)
施肥量
（kg/ha） 产量
（t/ha) 施肥量
（kg/ha） 产量
（t/ha)
0
28
56
84
112
168
224
280
336
392
11.02
12.70
14.56
16.27
17.75
22.59
21.63
19.34
16.12
14.11
0
49
98
147
196
294
391
489
587
685
6.39
9.48
12.46
14.33
17.10
21.94
22.64
21.34
22.07
24.53 0
47
93
140
186
279
372
465
558
651
15.75
16.76
16.89
16.24
17.56
19.20
17.97
15.84
20.11
19.40
试分析施肥量与产量之间关系，并对所得结果从应用价值与如何改进等方面作出估价。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
B题 实验数据分解
组成生命蛋白质的若干种氨基酸可形成不同的组合，通过质谱试验测定分子量来分析某个生命蛋白质分子的组成时，遇到的首要问题主是如何将它的分子量x分解为几个氨基酸的已知分子量a[i](i=1.2,......,n)之和。某实验室所研究的问题中：
n=18,
a[1:18]=57,71,87,97,99,101,103,113,114,115,128,129,131,137 ,147,156,163,186.
x为正整数≤1000,
针对该实验室拥有或不拥有微型计算机的情况，对上述问题提出你们的解答，并就所研讨的数学模型与方法在一般情形下进行讨论。
2005高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
（请先阅读 “对论文格式的统一要求”）
A题: 长江水质的评价和预测
水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。专家们呼吁：“以人为本，建设文明和谐社会，改善人与自然的环境，减少污染。”
长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。2004年10月，由全国政协与中国发展研究院联合组成“保护长江万里行”考察团，从长江上游宜宾到下游上海，对沿线21个重点城市做了实地考察，揭示了一幅长江污染的真实画面，其污染程度让人触目惊心。为此，专家们提出“若不及时拯救，长江生态10年内将濒临崩溃”（附件1），并发出了“拿什么拯救癌变长江”的呼唤（附件2）。
附件3给出了长江沿线17个观测站（地区）近两年多主要水质指标的检测数据，以及干流上7个观测站近一年多的基本数据（站点距离、水流量和水流速）。通常认为一个观测站（地区）的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水。一般说来，江河自身对污染物都有一定的自然净化能力，即污染物在水环境中通过物理降解、化学降解和生物降解等使水中污染物的浓度降低。反映江河自然净化能力的指标称为降解系数。事实上，长江干流的自然净化能力可以认为是近似均匀的，根据检测可知，主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数通常介于0.1~0.5之间，比如可以考虑取0.2 (单位：1/天)。附件4是“1995~2004年长江流域水质报告”给出的主要统计数据。下面的附表是国标(GB3838-2002) 给出的《地表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值，其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类为可饮用水。
请你们研究下列问题：
（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。
（2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?
（3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。
（4）根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？
（5）你对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。
附表: 《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）中4个主要项目标准限值 单位：mg/L
序号 分 类 标准值 项 目 Ⅰ类 Ⅱ类 Ⅲ类 Ⅳ类 Ⅴ类 劣Ⅴ类
1 溶解氧(DO) ≥ 7.5（或饱和率90%） 6 5 3 2 0
2 高锰酸盐指数(CODMn) ≤ 2 4 6 10 15 ∞
3 氨氮（NH3-N） ≤ 0.15 0.5 1.0 1.5 2.0 ∞
4 PH值（无量纲） 6---9
Ⅵ 急求数学建模的答案
牙膏的销售量统计回归模型问题某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查,
找出公司生产的牙膏销售量与销售价格、广告投入等因素之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费用下的销售量,下面是 30个销售周期 (4周为 1销售周期 )中收集到的资料,试根据这些数据建立一个数学模型,分析牙膏的销售量与其它因素的关系,为制订价格策略和广告投入提供决策依据,
销售周期 公司的销售价格
(元 )
其它厂家的平均价格 (元 )
广告费用
(百万元 )
价格差
(元 )
销售量
(百万支 )
1 3.85 3.80 5.50 -0.05 7.38
2 3.75 4.00 6.75 0.25 8.51
3 3.70 4.30 7.25 0.60 9.25
4 3.70 3.70 5.50 0 7.50
5 3.60 3.85 7.00 0.25 9.33
6 3.60 3.80 6.50 0.20 8.28
7 3.60 3.75 6.75 0.15 8.75
8 3.80 3.85 5.25 0.05 7.87
9 3.80 3.65 5.25 -0.15 7.10
10 3.85 4.00 6.00 0.15 8.00
销售周期 公司的销售价格
(元 )
其它厂家的平均价格 (元 )
广告费用
(百万元 )
价格差
(元 )
销售量
(百万支 )
11 3.90 4.10 6.50 0.20 7.89
12 3.90 4.00 6.25 0.10 8.15
13 3.70 4.10 7.00 0.40 9.10
14 3.75 4.20 6.90 0.45 8.86
15 3.75 4.10 6.80 0.35 8.90
16 3.80 4.10 6.80 0.30 8.90
17 3.70 4.20 7.10 0.50 9.26
18 3.80 4.30 7.00 0.50 9.00
19 3.70 4.10 6.80 0.40 8.75
20 3.80 3.75 6.50 -0.05 7.95
销售周期 公司的销售价格
(元 )
其它厂家的平均价格 (元 )
广告费用
(百万元 )
价格差
(元 )
销售量
(百万支 )
21 3.80 3.75 6.25 -0.05 7.65
22 3.75 3.65 6.00 -0.10 7.27
23 3.70 3.90 6.50 0.20 8.00
24 3.55 3.65 7.00 0.10 8.50
25 3.60 4.10 6.80 0.50 8.75
26 3.65 4.25 6.80 0.60 9.21
27 3.70 3.65 6.50 -0.05 8.27
28 3.75 3.75 5.75 0 7.67
29 3.80 3.85 5.80 0.05 7.93
30 3.70 4.25 6.80 0.55 9.26
分析与假设由于牙膏是小件生活必需品,对大多数顾客来说,在购买同类产品的牙膏时更多地会在意不同品牌中间的价格差异,而不是他们的价格本身,因此在研究各个因素对销售量的影响时,用价格差代替公司销售价格更为合适,
记牙膏销售量为 y,其它厂家平均价格和公司销售价格之差为 x1,公司投入的广告费用为 x2,其它厂家的平均价格为 x3,公司的销售价格为 x4,x1= x3 - x4.
基本模型先分别作出 y与 x1和 x2的散点图,
x1
y 方法,先在
matlab下分别输入列向量
x1,y.用命令
scatter(x1,y)
即可,然后将生成的图复制出来,
模型为,,110 为随机误差 xy
比较散
x2
y
用线性回归来做,发现不太合适,我们改用二次函数模型,
222210 xxy
22322110 xxxy
2221 3486.06956.33070.13224.17 xxxy
这样,我们得到如下回归模型,
利用 matlab统计工具箱中的 regress求解,可以得到模型为查表,F(3,30-3-1)=F(3,26)=2.98,而统计量 F的值为 82.9,
故我们认为这个模型可用,
但是,由于的置信区间包含零点,因此,我们可以认为回归变量 x2不是太显着,后面我们进一步修改模型,
销售量的预测由前我们得到销售量的预测方程为
2221 3 4 8 6.06 9 5 6.33 0 7 0.13 2 2 4.17? xxxy
这样,只要给定了 x1,x2,我们代入上式就可以进行预测,如
X1=0.2,x2=6时,y=7.9598;
X1=0.1,x2=7时,y=8.796;
注,公司只能控制本公司的牙膏销售价格,而不能控制所有的牙膏销售的平均价格,
回归模型的应用,
只要给定了 x1,x2,我们代入上式就可以进行预测,还可以进行一定的置信度下的区间预测,如当
X1=0.2,x2=6.5时,可以计算得到 95%的预测区间为
[7.8230,8.7638],在公司管理中,这个预测上限可以用来作为公司的生产和库存数量 ;而这个预测下限可以用来较好地把握公司的现金流,因为到时至少有 7.823万支牙膏可以有把握的卖出去,可以回来相应的销售款,
模型的改进凭直觉我们也可以判断出来,x1,x2这两个因素间会有交互作用,我们以二者的乘积来表示这个作用,模型为
21422322110 xxxxxy
利用 matlab可算得预测模型为
212221 4777.16712.0608.71342.111133.29? xxxxxy
较详细的结果见下表,
结果对比,相关系数 (前一个此处为 0.9054)有所提高,
表明现在的模型比前一个模型有所改进,即我们有理由相信,以这个模型来进行预测更符合实际,
参数 参数估计值 置信区间
β0 29.1133 [13.7013,44.5252]
β1 11.1342 [1.9778,20.2906]
β2 -7.6080 [-12.6932,-2.5228]
β3 0.6712 [0.2538,1.0887]
β4 -1.4777 [-2.8518,-0.1037]
R2=0.9209,F=72.7771,p=0.0000
完全二次多项式模型
22521421322110 xxxxxxy
既然出现了二次式子,我们完全可以试试二次完全模型,
利用 matlab我们可以得到这些系数的估计值分别为 32.0984,14.7436,-8.6376,-2.1038,1.1074,
0.7594.
评注建立回归模型往往先根据已知数据,画出散点图,
初步看看二者关系,结合常识和经验进行分析,以决定哪几个是回归变量以及他们的函数形式,往往要用软件求解,统计软件很多,