制造企业生产产品需要物料A，对A物料预测值和实际销售值的标准差为21.4。 库存服务水平为90%、95%和98%的安全库存表达式分别为1.28、1.65和2.05，在设置安全库存时，为了保证库存服务水平的基本要求，物料A的安全库存应设置为（ ）。

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相关问题

有48个预测值和对应实际值采用蒙特卡洛法进行区间预测的MATLAB代码置信区间为90%和95%评价指标为覆盖度和平均宽度

以下是一个基于MATLAB的示例代码，用于使用蒙特卡洛法进行给定48个预测值和对应实际值的区间预测：

% 设置预测值和实际值
predictions = [101, 92, 87, 105, 98, 99, 100, 103, 94, 106, 97, 86, 107, 96, 90, 102, 104, 93, 95, 85, 108, 89, 91, 109, 88, 84, 110, 83, 82, 111, 81, 80, 112, 79, 113, 78, 77, 114, 76, 75, 115, 74, 116, 73, 117, 72];
actual_values = [100, 90, 85, 95, 100.5, 98.5, 101.2, 102.3, 92.7, 109.8, 96.5, 86.5, 108.2, 95.8, 89.5, 100.7, 103.4, 94.2, 97.1, 85.9, 107.6, 89.3, 91.4, 111.1, 87.8, 84.6, 109.9, 83.4, 82.1, 112.5, 81.3, 80.2, 110.3,...
    ,79.7 ,113.9 ,78.2 ,77.5 ,114.6 ,76.1 ,75.8 ,115.2, 74.3, 116.8, 73.1, 117.5, 72.7];

% 定义蒙特卡洛模拟次数
num_simulations = 10000;

% 初始化结果向量
upper_bounds_90 = zeros(num_simulations, 1);
upper_bounds_95 = zeros(num_simulations, 1);

% 进行蒙特卡洛模拟
for i = 1:num_simulations
    % 从预测值中随机采样
    sampled_predictions = datasample(predictions, numel(predictions));
    
    % 计算预测值和实际值的差异
    differences = abs(sampled_predictions - actual_values);
    
    % 计算百分位数
    percentile_90 = prctile(differences, 90);
    percentile_95 = prctile(differences, 95);
    
    % 存储置信区间上界
    upper_bounds_90(i) = median(differences) + percentile_90;
    upper_bounds_95(i) = median(differences) + percentile_95;
end

% 计算覆盖度
coverage_90 = sum(actual_values <= upper_bounds_90) / numel(actual_values);
coverage_95 = sum(actual_values <= upper_bounds_95) / numel(actual_values);

% 计算平均宽度
average_width_90 = 2 * median(upper_bounds_90 - actual_values);
average_width_95 = 2 * median(upper_bounds_95 - actual_values);

% 显示结果
fprintf('90%% 置信区间：覆盖度 = %.2f%%, 平均宽度 = %.2f\n', coverage_90*100, average_width_90);
fprintf('95%% 置信区间：覆盖度 = %.2f%%, 平均宽度 = %.2f\n', coverage_95*100, average_width_95);

请确保将预测值和实际值替换为您的数据，并根据您的需求进行相应的修改。这段代码将使用蒙特卡洛法进行90%和95%置信区间的区间预测，并计算覆盖度和平均宽度，并输出结果。

拟合值与实际观测值之间的差异，这些差异即为残差？不是说是预测值和真实值的差么

对不起，我之前的回答有误。你是正确的，残差是指模型预测值与真实观测值之间的差异，而不是拟合值与实际观测值之间的差异。非常抱歉给你带来了困惑。

在进行时间序列建模时，首先需要将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用训练集建立模型，并使用该模型对测试集进行预测。预测值与测试集中的真实观测值之间的差异就是残差。

对于输入自变量的值进行预测，在建立了模型后，可以将新的自变量值代入模型中，得到预测值。这些预测值与真实观测值之间的差异也可以被视为残差。请注意，在时间序列建模中，我们通常更关注对未来观测值的预测，而不仅仅是对已有观测值的拟合。