新零售目标产品的精准需求分析与预测

首先,借助SPSS软件、R软件,结合单因素方差分析法和深层次回归分析法研究了零售商品单款单色(SKC)销售量的影响因素及其作用效力;然后,借助R软件灰色预测了某目标小类的销售量,借助Excel软件结合平均绝对百分比误差法得到了预测数据的精准度;最后,将预测模型用于预测某目标小类未来的销售量和库存量.结果 表明,销售方式对零售商品SKC销售量具有显著影响;零售商品SKC销售量各影响因素按影响程度由大到小排序为库存、折扣和售价;目标小类各用平均绝对百分比误差大多小于1,最小为0,可认为模型的预测精度较高.对某目标小类未来的销售量和库存量的预测结果显示,该小类存来明显的供大于求现象,需要适当调整库存管理策略.     

基于非参数检验对运动员反应时间的相关性分析

短距离比赛中,运动员的起跑反应与比赛成绩紧密关联.针对关联分析,通过构建Kendall相关模型计算运动员比赛成绩和反应时间的相关系数,结果显示运动员的比赛成绩与相应的起跑反应时间有着显著的低相关关系.针对差异分析,首先构建Mann-Whitney U检验对运动员反应时间在性别上的差异进行分析,而针对运动员的反应时间在比...     

基于EMD的中国股票市场分形特征研究

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。     

基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究

准确的旅游客流量预测对旅游风景区有着决定性的意义.受多种原因影响，旅游客流量预测不仅呈现复杂非线性特点，而且显示出典型的季节性趋势，尤其在旅游旺季.文章提出一种季节支持向量回归（seasonal support vector regression，SSVR）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）结合模型，即SSVR-PSO，实现对旅游客流量的预测.来自国内著名5A级风景区黄山2008-2011年最新月客流量数据仿真结果显示，SSVR-PSO模型预测精度明显高于SVR-PSO、SVR-GA、BPNN、ARIMA等方法，是进行旅游客流量预测的有效工具.