wangpeng692
现有一家公司的日接单量的数据(每天接了多少张订单),本人想对这些数据进行概率分布的模拟,一般情况下,我们知道这类数据
是服从泊松分布的,如果我们确实做出了这样的一个模型来说明每天可接到订单的数量,这样的数据对一个公司而言有什么用呢?
如何让这些数据为企业创造应有的价值?
yihui
问题是个好问题,我喜欢这种问模型实际价值的问题,但我个人对这个问题给不出什么好答案……
如果这个数量脱离了与时间的关系,那么剩下的价值恐怕仅仅只是一个泊松分布(弄不好还不服从Poisson分布),告诉你P{数量=几}这个概率,让你大致有个把握,比如知道订单数量超过10000000的概率几乎为零,等等
如果能和时间变量结合,甚至与更多其它变量结合,那么也没准做出好的预测模型来,无论是普通回归,还是广义线性模型(Poisson回归等),还是时间序列(ARMA等),都是可能有使用价值的。
xifan
我的感觉是首先这个是个什么订单,比如工业产品的订单和食品的订单可能就是不同的规律,需要就事论事。有时候考虑一个星期的订单量或者是一个月的订单量对决策者更能把握大方向。如果确实做出了这样的一个模型来说明每天可接到订单的数量,当然会有用,我能想到的对库存、生产管理肯定有用,更详细的答案不是学统计学的可以回答的。