快递需求由两部分组成,一部分为固定需求为常数,另一部分为非固定需求服从某概率分布,如何求固定需求
时间: 2024-05-21 15:14:44 浏览: 12
如果你已经有一定的历史数据,可以通过统计学方法来估计固定需求。首先,你可以计算历史数据中每个时期的总需求量,然后将这些总需求量求平均,得到平均需求量。接着,你可以计算历史数据中每个时期的非固定需求量(即总需求量减去平均需求量),将这些非固定需求量求平均,得到平均非固定需求量。最后,你可以用历史数据中任意一个时期的总需求量减去平均非固定需求量,得到该时期的固定需求量。这个方法的假设是历史数据中每个时期的非固定需求量的平均值等于未来的非固定需求量的平均值,因此计算出来的固定需求量可以用来作为未来的固定需求量的估计。
如果你没有历史数据,可以考虑做市场调研,收集相关数据,分析得出固定需求。另外,你也可以采用专业的市场研究机构,他们可以提供相关的市场调研报告和数据分析服务,以帮助你确定固定需求。
相关问题
某组数据中的每个值都由一个固定常数a和一个满足某概率分布的非固定常数b的和组成,如何建模求以及b服从的概率分布呢?
如果某组数据中的每个值都由一个固定常数 $a$ 和一个满足某概率分布的非固定常数 $b$ 的和组成,我们可以假设 $b$ 服从某个概率分布 $f_b(\theta_b)$,然后使用最大似然估计或贝叶斯推断等方法求解 $f_b(\theta_b)$。
具体而言,对于最大似然估计,我们需要给定数据 $x_i$ 和固定常数 $a$,然后求解 $f_b(\theta_b)$ 的参数使得数据的似然函数最大。假设 $x_i$ 是由 $a$ 和 $b_i$ 组成的,因此 $b_i = x_i - a$。数据的似然函数为:
$$L(\theta_b) = \prod_{i=1}^n f_b(x_i - a; \theta_b)$$
其中 $n$ 是数据点的个数,$f_b(x_i - a; \theta_b)$ 是 $b_i$ 取值为 $x_i - a$ 时的概率密度函数或概率质量函数。
对于贝叶斯推断,我们需要给定先验分布 $p(\theta_b)$ 和数据 $x_i$,然后求解后验分布 $p(\theta_b|x_i, a)$。根据贝叶斯定理,后验分布可以表示为:
$$p(\theta_b|x_i, a) = \frac{p(x_i, a|\theta_b)p(\theta_b)}{p(x_i, a)}$$
其中 $p(x_i, a|\theta_b)$ 是似然函数,$p(\theta_b)$ 是先验分布,$p(x_i, a)$ 是边缘分布,可以表示为:
$$p(x_i, a) = \int p(x_i, a|\theta_b)p(\theta_b)d\theta_b$$
需要注意的是,对于某些分布,可能无法直接求解概率密度函数或概率质量函数。在这种情况下,我们可以采用数值积分方法(如蒙特卡洛积分)或数值优化方法来求解。
最后,通过得到的 $f_b(\theta_b)$,我们可以得到 $a+b$ 的概率分布 $f_{a+b}(x)$,即:
$$f_{a+b}(x) = \int f_a(a)f_b(x-a)da$$
这个式子表示 $a+b$ 的取值为 $x$ 的概率,是 $a$ 和 $b$ 取值的所有可能性的积分求和。因此,我们可以通过求解上述积分得到 $f_{a+b}(x)$ 的表达式。
需要注意的是,在求解概率分布时,也需要进行统计显著性检验,以确定估计结果的可靠性。
一组数据,每个数据都由一个固定常数a和一个服从某概率分布的非固定常数b的和组成,怎么估计a,怎么求b的概率分布呢?
对于第一个问题,可以考虑使用最小二乘法来估计常数a。具体来说,对于给定的数据集,我们可以将每个数据表示为a+b,然后将所有数据的平方误差最小化,即
argmin(a) ∑(a+b - data)^2
对于第二个问题,可以考虑使用参数估计的方法来求解b的概率分布。具体来说,我们可以假设b服从某个已知的概率分布,例如高斯分布或者均匀分布等等,然后使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法来估计分布的参数。在具体实现时,可以使用一些常见的统计工具,例如极大似然估计、EM算法、MCMC等。
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