实战统计学-梁斌炜的统计经验谈

实战统计学-梁斌炜的统计经验谈

  • 首页
  • 机器学习
  • 分析师教程
  • 实战案例
  • 库存管理
  • scikit-learn
  • 关于

为什么需求波动(标准差)后面要乘以LT+T的开方根

12月12日 物流 2条评论 lead time,LT,到达时间,变换,安全库存,库存管理,标准差,波动,物流计划,量纲,需求

    物流计划中订货的标准简易计算公式     但为什么 后面还会乘以LT+T的开方根呢?要解释这个,就要用到比较复杂的统计学了。     首先前提是这里的变动只考虑销售(需求)的变动,不考虑供货的波动,需求...

物流调拨计划中的平均需求D的确定

12月10日 物流 1条评论 平均需求,库存管理,案例,模拟,订货周期

在物流计划中,需补货量是根据的基于统计学的标准公式来计算的 \((LT+T)D+Z_aσ\sqrt{LT+T}-I_0\) Z是指服务水平,这是一个人为定义的数,LT是到达时间,T是订货周期,I0是当库存存+在途,这些数都很容易定下来...

平方根法则在物流计划中的应用

12月01日 物流 2条评论 周期库存,安全库存,平方根法则,库存管理,库存设置,案例,物流计划

    作为一个仓库,在保证不断货的前提下,尽量保持合理的库存,这个库存量的计算方法很多,一般会考虑到仓库的出货量(销售),只要保证销售的波动就可以把库存设置在一个合理的水平。我们这里按固定时间间隔T供...

平方根法则在仓库合并中的应用

11月29日 物流 2条评论 仓库,合并仓库,周期库存,平方根法则,库存管理,库存设置,案例

平方根法则:如果随机变量之间是独立的,那么随机变量和的方差等于随机变量方差之和。用公式表示Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y),Var(X)表示对X求它的方差。这里之所以叫平均根法则,是因为我们平时使用的都是标准差而不...

服务水平的统计学意义及库存管理应用

11月24日 物流 没有评论 周期库存,安全库存,库存管理,显著性水平,服务水平,正态分布,物流

    在物流的库存管理中,有一个叫服务水平的名词,这个名词与统计学哪个名词有关系呢?本文章将从服务水平与统计学的关系、服务水平在物流库存管理中的应用这两方面来探讨这个问题。     服务水平,是指补货期...

相关系数在新产品上市物流铺货中的应用

11月23日 物流,相关系数 没有评论 仓库,协方差,可决系数,库存管理,新产品,案例,物流,相关,相关系数,铺货

相关系数是描述两个随机变量之间的相关程度的指标。两个随机变量的关系可分为独立和相依,在相依中,又可以分为线性和非线性相依,非线性的种类非常多,至今无实用指标来区分它们,但线性相依可以用线性相关系数...

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5(current)

博主公众号

技术交流、最新案例学习

请关注我的微信公众号

作者推荐

  • 利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析
  • 制造业生产质量业务大数据设计方案分享
  • 质量工具统计过程控制SPC的python实现及跨系统调用
  • 供应链流程体系建设的系统化创新应用案例分享
  • 深入分析电子商务网站的流量、订单转化率及应对方法
  • 服务水平的统计学意义及库存管理应用
  • Python大规模建模的特征值选择和性能评估方法详解

热门文章

随机推荐

  • 为什么需求波动(标准差)后面要乘以LT+T的开方根
  • 机器学习实战之训练模型-深入分析线性回归
  • 相关系数在新产品上市物流铺货中的应用
  • 基于BOM的总供应周期分析
  • 原来SPC应用如此简单,有了它工作不再困难
  • 深入分析电子商务网站的流量、订单转化率及应对方法
  • 服务水平的统计学意义及库存管理应用
  • 机器学习的种类介绍
  • 利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析
  • Python大规模建模的特征值选择和性能评估方法详解

标签云

K均值 python ruby R语言 scikit-learn sklearn spc SVM 交叉检验 仓库 决策树 分类 分类回归 可视化 周期库存 回归 图解 多项式回归 大数据 学习曲线 安全库存 实施SPC 平均需求 平方根法则 库存管理 库存设置 性能评估 支持向量机 数据分析师教程 显著性水平 服务水平 机器学习 标准差 案例 模型训练 正态分布 流程体系 流程系统 物流 物流计划 统计过程控制 聚类 调参 质量分析 随机森林

友情链接

  • SPC软件
  • 德庆皇帝柑

2019 统计爱好者@梁斌炜

Powered by WordPress. Theme by JieStyle Two | 粤ICP备19100798号