【摘 要】
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本文研究基于历史销售数据的商品最优订购量问题.以报童模型为背景,在需求分布未知的情况下,利用非参数统计中的Bootstrap方法给出样本分位数估计的方法,该方法可以改善小样
【机 构】
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哈尔滨理工大学应用数学系,哈尔滨150080
【出 处】
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第十三届全国数学建模教学与应用会议
论文部分内容阅读
本文研究基于历史销售数据的商品最优订购量问题.以报童模型为背景,在需求分布未知的情况下,利用非参数统计中的Bootstrap方法给出样本分位数估计的方法,该方法可以改善小样本条件下的分位数估计精度,引入分位数自回归模型并进行仿真计算,将估计结果与理论分位数和样本分位数进行比较,发现在分位水平取值较为极端的情况下,分位数自回归估计具有更高的精度.,根据汽车销售数据建立分位数自回归模型,进行实证分析,验证分位数自回归模型具有较好的预测能力.
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