Mallinna

Lineaarinen yhden selittäjän regressio

Voit tarkastella kahden määrällisen muuttujan riippuvuutta hajontakaavion avulla. Lisäksi voit laskea lineaarisen riippuvuuden voimakkuutta mittaavan korrelaatiokertoimen. Jos haluat kuvailla tarkemmin riippuvuuden luonnetta tai hyödyntää riippuvuutta ennustamistarkoituksiin, niin voit mallintaa riippuvuutta lineaarisen regressiomallin avulla. Lue lisää artikkelista Lineaarinen malli.

Lineaarinen useamman selittäjän regressio

Lineaarisen regressiomallin avulla voit mallintaa yhden tai useamman selittävän muuttujan ja yhden selitettävän muuttujan välistä riippuvuutta. Mallissa mukana olevien muuttujien täytyy olla määrällisiä, mutta selittävien muuttujien joukossa voi olla myös dikotomisia (kaksiarvoisia) muuttujia. Lue lisää pdf-dokumentista regressio.pdf. Dokumenttiin liittyvät SPSS- ja Excel-esimerkit:

Logistinen regressio

Jos selitettävä muuttuja on kategorinen, esimerkiksi ostaa – ei osta, maksuhäiriö – ei maksuhäiriötä, paranee – ei parane jne., niin lineaarisen regression sijasta voidaan käyttää logistista regressiota. Lue lisää artikkelista Logistinen regressio.

Aikasarjaennustaminen

Aikasarjaennustamisessa oletetaan, että toteutuneiden havaintojen muodostama aikasarja sisältää informaatiota, joka auttaa tulevien havaintojen ennustamisessa. Käytettävä ennustusmenetelmä riippuu siitä, minkälaista systemaattista vaihtelua aikasarjassa havaitaan. Lue lisää pdf-dokumentista ennus.pdf. Dokumenttiin liittyvät Excel-esimerkit: aikasarjae.xlsx

Todennäköisyyslaskentaa ja -jakaumia

Satunnaisilmiöt ovat ilmiöitä, joiden lopputulokseen sattuma vaikuttaa. Tällaisten ilmiöiden lopputulosta ei voida varmuudella ennustaa. Sen sijaan monien satunnaisilmiöiden kohdalla voidaan selvittää todennäköisyydet eri lopputuloksille. Joillekin satunnaisilmiöille lopputulosten todennäköisyydet ovat tarkkaan laskettavissa (esimerkiksi ruletti ja monet muut uhkapelit). Joillekin satunnaisilmiöille taas voidaan arvioida eri lopputulosten todennäköisyydet historiatiedoista (tilastollinen todennäköisyys). Monien satunnaisilmiöiden voidaan olettaa noudattavan likimain jotain mallia (todennäköisyysjakaumaa). Lue lisää pdf-dokumentista toden.pdf. Dokumenttiin liittyvät Excel-esimerkit:

Lineaarinen optimointi

Päätöksentekotilanteessa on usein taustalla tarve päästä asetettuun tavoitteeseen huomioiden toimintaympäristön asettamat rajoitteet. Varsinainen päätös kohdistuu nk. päätösmuuttujiin, joiden arvoihin päätöksentekijä voi tiettyjen rajojen puitteissa vaikuttaa. Tavoitteena voi olla esimerkiksi voiton maksimointi tai kustannusten minimointi. Rajoitteina voivat olla esimerkiksi rajalliset resurssit (aika, työ, materiaali, raha, jne.), rajoittavat ohjeistukset (tuotteen täytyy täyttää tietyt laatuvaatimukset jne.) tai kysyntää koskevat rajoitukset. Lue lisää pdf-dokumentista optim.pdf. Dokumentin Excel-esimerkit optimointi.xlsx

Toimitusketjun hallinnan työkaluja

Pdf-dokumentin toimitusketju.pdf aiheina ovat tilastollinen laadunvalvonta, kysynnän ennustaminen, varaston hallinta ja lineaarinen optimointi. Dokumentin Excel-esimerkit:

Mainokset

Vastaa

Täytä tietosi alle tai klikkaa kuvaketta kirjautuaksesi sisään:

WordPress.com-logo

Olet kommentoimassa WordPress.com -tilin nimissä. Log Out / Muuta )

Twitter-kuva

Olet kommentoimassa Twitter -tilin nimissä. Log Out / Muuta )

Facebook-kuva

Olet kommentoimassa Facebook -tilin nimissä. Log Out / Muuta )

Google+ photo

Olet kommentoimassa Google+ -tilin nimissä. Log Out / Muuta )

Muodostetaan yhteyttä palveluun %s