《数据、模型与决策 (第二版)》第十八章：参数估计

统计模型中的参数估计与模型选择方法统计模型是通过数据对现实世界的建模和描述的一种数学工具。

在构建统计模型时，我们通常需要估计模型中的参数，并根据估计结果选择最适合的模型。

本文将介绍统计模型中的参数估计方法和模型选择方法，并探讨它们在实际应用中的作用和限制。

一、参数估计方法在统计模型中，参数是描述和控制变量关系的重要因素。

参数估计的目标是通过观测数据对参数进行合理的估计。

常见的参数估计方法包括最大似然估计和贝叶斯估计。

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种常用的参数估计方法。

其基本思想是找到使得观测数据出现的概率最大的参数值。

具体而言，在给定模型的情况下，通过最大化似然函数来确定参数值。

似然函数表示观测结果出现的概率，最大似然估计通过调整参数值使得似然函数最大化。

贝叶斯估计（Bayesian Estimation）是另一种常用的参数估计方法。

与最大似然估计不同，贝叶斯估计引入了先验概率，通过贝叶斯定理计算后验概率。

贝叶斯估计利用观测数据和先验概率来计算模型参数的后验概率分布，进而对参数进行估计。

这两种参数估计方法各有优劣。

最大似然估计是一种无信息估计，根据观测数据本身进行参数估计，适用于样本量较大、样本分布满足某种特定性质的情况。

贝叶斯估计则是一种信息丰富的估计方法，能够利用先验概率提供的信息对参数进行估计，适用于样本量较小、先验概率可靠的情况。

二、模型选择方法在构建统计模型时，我们往往面临多个可选的模型。

模型选择的目标是从多个候选模型中选择最优的模型，以最好地拟合数据和解释现象。

常见的模型选择方法包括信息准则和交叉验证。

信息准则是一类用于模型选择的统计量，常用的信息准则有赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。

这些准则通过权衡拟合优度和模型复杂度，给出一个衡量模型好坏的指标。

一般而言，较小的信息准则值代表较好的模型。

交叉验证是一种通过将数据集分为训练集和验证集的方法来选择模型。

五种估计参数的方法在统计学和数据分析中，参数估计是一种用于估计总体的未知参数的方法。

参数估计的目标是通过样本数据来推断总体参数的值。

下面将介绍五种常用的参数估计方法。

一、点估计点估计是最常见的参数估计方法之一。

它通过使用样本数据计算出一个单一的数值作为总体参数的估计值。

点估计的核心思想是选择一个最佳的估计量，使得该估计量在某种准则下达到最优。

常见的点估计方法有最大似然估计和矩估计。

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种常用的点估计方法。

它的核心思想是选择使得样本观测值出现的概率最大的参数值作为估计值。

最大似然估计通常基于对总体分布的假设，通过最大化似然函数来寻找最优参数估计。

矩估计（Method of Moments，简称MoM）是另一种常用的点估计方法。

它的核心思想是使用样本矩和总体矩之间的差异来估计参数值。

矩估计首先计算样本矩，然后通过解方程组来求解参数的估计值。

二、区间估计点估计只给出了一个参数的估计值，而没有给出该估计值的不确定性范围。

为了更全面地描述参数的估计结果，我们需要使用区间估计。

区间估计是指在一定的置信水平下，给出一个区间范围，该范围内包含了真实参数值的可能取值。

常见的区间估计方法有置信区间和预测区间。

置信区间是对总体参数的一个区间估计，表示我们对该参数的估计值的置信程度。

置信区间的计算依赖于样本数据的统计量和分布假设。

一般来说，置信区间的宽度与样本大小和置信水平有关，较大的样本和较高的置信水平可以得到更准确的估计。

预测区间是对未来观测值的一个区间估计，表示我们对未来观测值的可能取值范围的估计。

预测区间的计算依赖于样本数据的统计量、分布假设和预测误差的方差。

与置信区间类似，预测区间的宽度也与样本大小和置信水平有关。

三、贝叶斯估计贝叶斯估计是一种基于贝叶斯理论的参数估计方法。

它将参数看作是一个随机变量，并给出参数的后验分布。

贝叶斯估计的核心思想是根据样本数据和先验知识来更新参数的分布，从而得到参数的后验分布。

第一章（管理科学简介）Ｐ５（１）管理科学介绍管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科．管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题：１．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学３．管理科学研究提供给管理者什么？对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ第二章（线性规划：基本概念）Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型１．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题：要做出的决策是什么？在做出这些决策上有哪些约束条件？这些决策的全部绩效测度是什么？２．以下各个单元格的作用数据单元格：显示数据的单元格可变单元格：需要做出决策的单元格输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一个ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数，这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积Ｐ３３（４）电子表格的数学模型１．电子表格模型与代数模型相同的初始步骤：收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式２．用代数形式建立线性规划模型时，模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量？用来表示绩效测度与决策４．模型的一个可行解是什么意思？决策变量的任何一个取值Ｐ４１（５）求两问题变量的图解法１．图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题？只有两个２．什么是约束边界线？形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程？形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域？比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解，可行解所在的区域成为可行域会作图求解Ｐ４４（６）应用Ｅｘｃｅｌ求解线性规划问题(solver)１．用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么？目标单元格：set target cell 可变单元格：by changing cells２．具体化模型的函数约束的对话框是什么？ｓｕｂｊｅｃｔｔｏｔｈｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ３．在ｓｏｌｖｅｒ中，哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型？采用线性模型，假定非负Ｐ４８（７）一个最小化的例子——利博公司广告组合问题３. 利博公司的目标？在达到市场份额的前提下，确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告４．在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么？目标单元格：？可变单元格：？Ｐ５０（８）管理视角的线性规划１．管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么？不深，没有必要２．一般问题有两个以上决策变量看，那么研究两个决策变量问题的图解法的意义？实际意义中没有价值，但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值３．开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项？需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章（电子表格建模的艺术）（多简答和选择）Ｐ７６（２）电子表格建模程序的概述１．当你不知道从哪里开始时，帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么？设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格２．手工计算可从那两方面帮助你？首先，它能帮助理清输出单元格公式的形式其次，它可以帮助检验表格３．描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系，将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和／或利用ｓｏｌｖｅｒ优化４．哪些数值应被输入数据单元格以测试模型？试着输入一些我知道输出单元格结果的数值５．单元格绝对坐标：当被填入其它单元格时，坐标不会改变的坐标，如＆Ｅ＆１１单元格相对坐标：公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置Ｐ８１（３）建立一个好的电子表格模型的几个原则１．模型的哪个部分最先输入电子表格？在建立电子表格之前，先输入和仔细编排所有数据２．数据应包含在公式中，还是被单独输入数据单元格？单独３．区域名称是如何使公式和模型在Ｓｏｌｖｅｒ对话框中更易于理解？如何选择区域名称？？１：用区域名称取代单元格地址写入公式中，使得公式更容易说明？２：选择“插入”菜单中“名称／定义”，然后输入一个名称，获得区域名称４．区分数据单元格，可变单元格，输出单元格，目标单元格有哪些方法？对不同类型的单元格使用不同的边框，单元格阴影５．在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格？３Ｐ８６（４）调试电子表格模型１．调试电子表格模型的第一个步骤是什么？在你预知输出单元格正确结果的情况下，将不同的数值输入可变单元格，然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致２．如何输出单元格在数值和公式中的切换？ｐｃ上同时按ｃｏｎｔｒｏｌ和～键（Ｍａｃ上同时按Ｃｏｍｍａｎｄ和～键）３．对于一个给定的单元格，哪一个Ｅｘｃｅｌ工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格？“工具”——“审核／追踪从属单元格”，会显示出箭头，以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则：●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章（线性规划：建模与应用）Ｐ９７（１）案例研究——超级食品公司的广告混合问题４．在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时，要做出的假设条件有哪些？允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数以数据单元格和可变单元格表示（有时候只是可变单元格的加总）Ｐ１０６（２）资源分配问题１．资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制，并且，每一种资源都可以表现为如下的形式：使用的资源数量＜＝可用的资源数量２．资源限制的形式如何？使用的数量＜＝可获得的数量３．为解决资源分配问题，必须收集哪三类数据？每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量，对于每一种资源约活动的组合，单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献Ｐ１１３（３）成本收益平衡问题１．资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么？资源分配问题：各种资源是受限制的因素（包括财务资源），问题的目标是（根据特定的总绩效测度）最有效的利用各种资源成本收益问题：管理层采取更为主动的姿态，他们指定哪些收益必须实现（不管如何使用资源），并且要以最低的成本实现所指明的收益２．成本收益平衡问题的共性是什么？所有的函数约束均为收益约束，并具有如下的形式：完成的水平＞＝最低可接受的水平３．收益限制的形式如何？完成的水平＞＝最低可接受的水平４．为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些？每种收益的最低可接受水平（管理决策）每一种活动对每一种收益的贡献（单位活动的贡献）每种活动的单位成本Ｐ１１７（４）网络配送问题１．为什么这类问题为网络配送问题？这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送，所以称之为网络配送问题２．网络配送问题的共性是什么？确定需求的约束，提供的数量＝需要的数量３．确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么？确定需求的约束：提供的数量＝需要的数量资源约束：使用的资源数量＜＝可用的资源数量收益约束：完成的水平＞＝最低可接受的水平Ｐ１２９（７）管理视角的建模１．为什么ｗｈａｔ－ｉｆ分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分？尽管可能使用许多变异的模型，但是对于一个特定版本的模型，一次只能求得一个解，但是在求得一个解以后，管理层会有很多问题：如果模型的参数估计有误怎么办？如果做出不同的似是而非的假设，问题的将会如何变化？如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内，会产生怎样的结果？Ｗｈａｔ－ｉｆ分析有助于解决上述等相关问题Ｐ１３１（８）线性规划应用经典回顾１．比较三种线性规划的应用，注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型（资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题）第五章（线性规划的Ｗｈａｔ－ｉｆ分析）Ｐ１５８（３）只有一个目标函数系数变动１．目标函数系数允许变化范围的含义是什么？能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围２．如果目标系数的估计值不是实际值，并且不在允许变化范围之内，会有怎样的影响？最优解不正确３．在Ｅｘｃｅｌ的灵敏度分析报告中，目标函数系数一栏该如何解释？允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释？目标函数系数一栏：目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏：是这些系数在最优的范围内，允许增加和减少的量（１Ｅ＋３０）：１０的三十次方的缩写，表示无穷大Ｐ１６５（４）目标函数系数同时变动的影响１．目标系数变动百分比法则中，变动的百分比指什么？各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和（有方向）２．在百分百法则中，如果变动的百分比之和不超过100%，最初的最优解将如何？不会改变３．在百分百法则中，如果变动的百分比之和超过100%，是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解？不能确定最优解是否改变Ｐ１７２（５）单个约束条件变化的影响１．为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响？因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的２．为什么函数约束的右端值可能改变？这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的，因此，在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益３．影子价格的含义是什么？约束常数增加微小的量1，使得目标函数增加的量４．用电子表格如何找到影子价格？用Ｓｏｌｖｅｒ表格呢？用灵敏度报告呢？电子表格：改变某一约束条件的值，重新按下Solver键，尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Ｓｏｌｖｅｒ表格：？灵敏度报告:Shadow price栏５．为什么管理者会对影子价格感兴趣？管理者可以用影子价格评价，在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策６．影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况？是７．影子价格０对管理者来说是什么意思？该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响８．为什么管理层会对可行域感兴趣？？１７６（６）约束右端值同时变动的情形１．为什么要研究约束条件同时发生变化的情况？经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。

江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。

数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。

《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。

管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。

数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。

既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。

这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。

前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。

有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。

数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。

从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。

管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。

尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。

因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。

对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。

参数模型估计算法参数模型估计算法是指根据已知的数据样本，通过其中一种数学模型来估计模型中的参数值。

这些参数值用于描述模型中的各种特征，例如均值、方差、回归系数等。

参数模型估计算法在统计学和机器学习等领域中有着广泛的应用，可以用来解决预测、分类、回归等问题。

常见的参数模型估计算法包括最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯估计等。

下面将逐一介绍这些算法的原理和实现方法。

1. 最小二乘法（Least Squares Method）：最小二乘法是一种常见的参数估计方法，用于拟合线性回归模型。

其思想是选择模型参数使得观测数据与预测值之间的差平方和最小。

通过最小化误差函数，可以得到方程的最优解。

最小二乘法适用于数据符合线性关系的情况，例如回归分析。

2. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）：最大似然估计是一种常见的参数估计方法，用于估计模型参数使得给定观测数据的概率最大。

其基本思想是找到一组参数值，使得给定数据产生的可能性最大化。

最大似然估计适用于数据符合其中一种概率分布的情况，例如正态分布、泊松分布等。

3. 贝叶斯估计（Bayesian Estimation）：贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，用于估计模型参数的后验分布。

其思想是先假设参数的先验分布，然后根据观测数据来更新参数的后验分布。

贝叶斯估计能够将先验知识和数据信息相结合，更加准确地估计模型参数。

除了以上提到的算法，还有一些其他的参数模型估计算法，例如最小二乘支持向量机（LSSVM）、正则化方法（如岭回归和LASSO）、逻辑回归等。

这些算法在不同的情境下具有不同的应用。

例如，LSSVM适用于非线性分类和回归问题，正则化方法用于解决高维数据的过拟合问题，逻辑回归用于二分类问题。

无论是哪种参数模型估计算法，都需要预先定义一个合适的模型以及其参数空间。

然后，通过选择合适的损失函数或优化目标，采用数值优化或迭代方法求解模型参数的最优解。

参数估计中的常用公式总结参数估计是统计学中重要的一部分，用于通过样本数据对总体参数进行估计。

在参数估计中，有一些常用的公式被广泛应用。

本文将总结这些常用的参数估计公式，帮助读者更好地理解和应用这些公式。

一、最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）最大似然估计是一种常见的参数估计方法，用于通过最大化似然函数来估计参数。

在最大似然估计中，常用的参数估计公式如下：1. 似然函数（Likelihood Function）:似然函数L(θ)定义为给定参数θ下的样本观测值的联合概率密度函数或概率质量函数。

在连续型分布的情况下，似然函数可以表示为：L(θ) = f(x₁; θ) * f(x₂; θ) * ... * f(xₙ; θ)其中x₁, x₂, ..., xₙ为样本观测值。

2. 对数似然函数（Log-Likelihood Function）:对数似然函数l(θ)定义为似然函数的对数：l(θ) = log(L(θ))3. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）:最大似然估计通过最大化对数似然函数l(θ)来估计参数θ，常用的公式为：θ̂= argmaxₐ l(θ)其中θ̂表示参数的最大似然估计值。

二、最小二乘估计（Least Squares Estimation）最小二乘估计是一种常见的参数估计方法，用于对线性回归模型中的参数进行估计。

在最小二乘估计中，常用的参数估计公式如下：1. 残差平方和（Sum of Squares of Residuals）:残差平方和定义为观测值与回归直线（或曲线）之间的差异的平方和。

最小二乘法通过最小化残差平方和来估计参数。

2. 最小二乘估计（Least Squares Estimation）:最小二乘估计通过最小化残差平方和来估计参数。

对于简单线性回归模型，估计参数b₀和b₁的公式分别为：b₁ = Σ((xᵢ - x)(yᵢ - ȳ)) / Σ((xᵢ - x)²)b₀ = ȳ - b₁x其中xᵢ为自变量的观测值，yᵢ为因变量的观测值，x和ȳ分别为自变量和因变量的样本均值。

模型参数的估计和推断方法模型参数的估计和推断方法是统计学中的重要内容，它通过对样本数据进行分析，从而对总体模型的参数进行估计和推断。

在实际应用中，模型参数的估计和推断方法可以帮助我们更好地了解数据背后的规律，为决策和预测提供依据。

二、模型参数估计模型参数估计是指利用样本数据来估计总体模型参数的方法。

常用的估计方法有：1.点估计：用一个具体的数值来估计参数，如用样本均值来估计总体均值。

2.区间估计：给出参数估计的一个范围，如给出总体均值的95%置信区间。

三、模型参数推断模型参数推断是指利用样本数据对总体模型参数进行假设检验和置信区间的估计。

常用的推断方法有：1.假设检验：通过设定零假设和备择假设，利用样本数据判断总体参数是否显著不同于某个假设值。

2.置信区间：给出总体参数的一个估计范围，并计算出该估计的置信概率。

四、估计和推断方法的选择在进行模型参数的估计和推断时，需要根据具体问题、数据特点和需求来选择合适的估计和推断方法。

常用的方法有：1.最小二乘法：适用于线性回归模型参数的估计。

2.最大似然估计：适用于概率模型参数的估计。

3.贝叶斯估计：根据先验知识和样本数据来估计参数。

模型参数的估计和推断方法是统计学中的重要内容，通过对样本数据进行分析，可以对总体模型的参数进行估计和推断。

在实际应用中，需要根据具体问题、数据特点和需求来选择合适的估计和推断方法。

掌握这些方法可以帮助我们更好地了解数据背后的规律，为决策和预测提供依据。

习题及方法：1.习题：对于一个正态分布的总体，已知均值为10，标准差为2，从该总体中随机抽取一个容量为100的样本，样本均值为12，求样本标准差的最小二乘估计值。

解题方法：首先计算样本方差，样本方差 = (样本均值 - 总体均值)^2 / (样本容量 - 1) = (12 - 10)^2 / (100 - 1) = 4 / 99。

然后求样本标准差，样本标准差= √样本方差= √(4 / 99) ≈ 0.2。

《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（D．模型实施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。

统计学中的统计模型与参数估计统计学是一门应用数学的学科，它通过收集、分析、解释和推断数据，帮助我们了解事物之间的关系和规律。

在统计学中，统计模型和参数估计是两个重要的概念。

本文将探讨统计学中的统计模型和参数估计的基本原理和应用。

一、统计模型的概念与意义统计模型是对观察数据所做的某种假设或者推断。

它可以用来描述数据背后的概率分布和数据间的关系，从而帮助我们解释和预测现象。

统计模型的选择取决于我们对数据和问题的理解，常见的统计模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、时间序列模型等。

统计模型有助于我们理解数据的生成机制和变量之间的关系。

通过对统计模型的推断，我们可以对未来数据做出预测，也可以对数据进行解释和推断。

因此，统计模型为我们提供了一种理解和探索数据的工具。

二、参数估计的基本原理参数估计是统计学中的一项重要任务，它通过对样本数据进行分析，来估计总体参数的未知值。

参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。

由于总体参数无法直接获得，我们必须通过样本数据来进行估计。

常见的参数估计方法包括最大似然估计和最小二乘估计。

最大似然估计是通过选择使得样本观测到的概率最大的参数值来进行估计。

最小二乘估计是通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来进行估计。

这些方法都是基于样本数据的统计属性来推断总体参数的。

参数估计的过程中，我们需要考虑样本的数量和质量，样本大小对参数估计的准确性有一定的影响。

此外，我们还需要注意估计结果的可靠性和置信区间的确定，以评估估计的精确度和可信度。

三、统计模型和参数估计的应用统计模型和参数估计在各个领域都有广泛的应用。

在经济学中，统计模型和参数估计可以用于预测经济指标的变动趋势和对政策影响的评估。

在医学研究中，统计模型和参数估计可以用于分析疾病的发病率、病因和治疗效果等。

在市场营销中，统计模型和参数估计可以用于客户行为分析和市场定位等。

总之，统计模型和参数估计是统计学的核心内容，它们为我们理解和解释数据提供了理论与方法的支持。

《数据、模型与决策基于Excel的建模和商务应用（第二版）》《数据、模型与决策:基于Excel的建模和商务应用(第二版)》这本书主要内容是关于Excel建模，简而言之就是建立数学模型，解决实际问题。

通过学习，同时结合实际工作用途，个人感觉以下功能较实用：★基础工具应用：1）常用快捷键:ctrl+f 查找；ctrl+tab 切换；ctrl+a 全选；ctrl+z 返回操作；alt+enter 单元格内换行；CTRL+C复制选定区域；CTRL+X剪切选定区域；CTRL+V粘贴选定区域；Ctrl+S 保存；2）分类汇总；3）分列；4）条件格式；5）筛选（自定义筛选）；6）打印标题；7）冻结窗口；8）数据有效性设置。

9）空格填充：选中全列.F5定位>空值..然后在FX里输入=A1..(假设你A1是开始位).按CTRL+回车★基础函数的应用：1）最大max 最小min ：求一系列数值的最大值最小值2）平均average：求一系列数值的平均值3）求和SUM：求一系列数值的和4）匹配VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_looku p)：Lookup_value为需要在数据表第一列中进行查找的数值。

Lookup_value 可以为数值、引用或文本字符串。

Table_array为需要在其中查找数据的数据表。

使用对区域或区域名称的引用。

col_index_num为table_array 中待返回的匹配值的列序号。

col_index_num 为 1 时，返回table_array 第一列的数值，col_index_num 为2 时，返回table_array 第二列的数值，以此类推。

Range_lookup为false或0 ，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值#N/A。

如果为TRUE或1，函数VLOOKUP 将查找近似匹配值，也就是说，如果找不到精确匹配值，则返回小于lookup_value的最大数值。

数据模型与决策概念简述数据模型与决策中理论主要有线性规划及其数学模型，线性规划的单纯行法，整数规划、运输问题、动态规划、网络计划技术、库存问题、预测与决策、博弈论等。

一、 线性规划与单纯形法确定影响决策问题的变量，进行分析，做具体方案，用线性函数进行表述。

确定目标函数最大或最小。

求解。

解决现实中实际问题，诸如合理下料问题、运输问题、生产的组织与计划问题、投资证券组合问题、分派问题、生产工艺优化问题。

解决问题是先建摸，设置决策变量，选择方案，确定目标函数，确定约束条件，约束条件一般为不等式或等式，最后确定决策变量的取值范围。

决策变量因为是现实中问题，一般不能为负，且是连续的，中间会有系数和等式约束值的限定。

问题的解决分为两类，一是在条件限定下，使得某一目标达到最大化，如何安排和计划，另一类是任务确定后，如何计划和安排，用最少的人力、物力和财力去实现任务，使成本最小。

函数表现式为：∑==nj j j X C Z 1max (min)),,2,1(0),,2,1(1n j X m i b X aj i n j j ij =≥=∑=≤=≥二维线性规划问题，图解法。

在平面直角坐标系上做图，将决策变量进行绘制，根绝约束条件找出可行域，进行平移，确定最优值。

变量都非负，所以图像在第一象限内。

求解过程中会有有可行解、无可行解的情况。

可行解中有最优解（有唯一最优解或无穷多最优解）或无最优解（无界解或无可行解）。

线性规划问题的标准形式分一般式、矩阵式、向量式、化标准形式。

化标准式，（1）目标函数，目标函数一般以最大值表示，当时求最小值时，转化为最大值，minz=max （-z ）（2）约束条件，将不等式变为等式，中间加入松弛变量，当不等式为小于等于时，左端加入非负松弛变量，当不等式为大于等于时，左端减去非负松弛变量。

（3）变量，变量无非负约束，对变量进行转换。

（4）右端项系数，右端项必须非负，在等式变换时进行变形。

参数模型法参数模型法（Parameter Modeling）是一种在科学研究中常用的分析方法。

它通过对各种参数进行建模和分析，帮助研究者理解和解释复杂的现象和问题。

本文将介绍参数模型法的基本概念和应用场景，并通过具体案例加以阐述。

一、参数模型法的基本概念参数模型法是一种建立参数与观测结果之间关系的方法。

在研究过程中，我们常常需要通过实验或观测来获取数据，然后通过建立模型来分析和解释这些数据。

参数模型法就是通过构建参数模型来描述和预测数据的变化规律。

参数模型通常由两个部分组成：参数和函数。

参数是变量，用来表示研究对象的某种特性或属性。

函数则是描述参数与观测结果之间关系的数学公式。

通过调整参数的取值，我们可以观察到观测结果的变化情况。

参数模型法的核心思想是通过对参数进行建模和分析，来揭示参数与观测结果之间的关系。

参数模型法在科学研究中有着广泛的应用。

它可以用来解释和预测各种现象和问题，包括物理、化学、生物、经济等领域。

下面我们将通过一个具体案例来说明参数模型法的应用。

假设我们研究的是一个生态系统中的物种数量与环境因素之间的关系。

我们可以选择多个环境因素作为参数，比如温度、湿度、光照等。

然后我们通过实验或观测，记录不同环境因素下的物种数量数据。

接下来，我们通过建立参数模型来分析这些数据。

一种常用的参数模型是线性模型，即假设物种数量与环境因素之间存在线性关系。

我们可以通过最小二乘法来估计模型的参数，得到物种数量与环境因素之间的线性关系。

然而，在实际研究中，物种数量与环境因素之间的关系可能并不是线性的。

为了更好地描述这种关系，我们可以选择其他类型的参数模型，比如多项式模型、指数模型等。

通过比较不同模型的拟合效果，我们可以选择最合适的模型来描述物种数量与环境因素之间的关系。

三、参数模型法的优势和局限性参数模型法具有以下几个优势。

首先，它能够帮助我们理解和解释复杂的现象和问题。

通过建立参数模型，我们可以揭示参数与观测结果之间的关系，从而深入分析问题的本质。