-《全面库存管理数学分析》知识点与供应链管理的对应关系-
程晓华
2021-11-6
【马克思说：一门科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步】
第四章：与估计、假设检验有关的几个关键概念：
1.
大数定律（Law of Large Numbers，LLN）：尽管客户的需求上蹦下跳的，但其实都是围绕着一个平均值在那里折腾，所谓“万变不离其宗”，我的理解是，这个“宗”就是这个“大数”。大数定律是所谓“点估计”的理论基础；
2.
点估计：简单粗暴地理解点估计就是，过去历史出货的周平均值是100，那我估计，下周的客户需求也是在“100左右”，这个100 就是点估计，而那个“左右”则是个区间；
3.
中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）：或左，或右，“100左右”到底是多少呢？中心极限定理可以比较精确地帮你计算出来，这就是所谓的区间估计。
4.
假设检验（Hypothesis Testing）：你要老板给你升职加薪，你说你的绩效（KPI）有改善，譬如说你提高了UPH（Unit
Per Hour，每小时产出量）5%，或者说你的OTDC（On-time Delivery to Commitment，承诺及时达成率）也提升了几个点。这看起来很有道理，但问题是，这个所谓的改善到底是真的呢，还是靠的是运气？怎么去验证呢？假设检验的理论基础是小概率事件
– 先假设你没有真正的改善，结果发现“没有改善”是小概率事件，那么你就是真改善，否则，假的。
5.
Z检验：已知总体或过去状态的均值μ及标准差σ，再加上你所说的改善后的样本均值
及标准差s，我们来做个对比；
6.
T检验：跟Z检验相比，只是不知道那个μ；
7.
X2检验与Z、T略有不同，它比较的是“实际（Actual）”与“应该（Theory）”，与之有的案例就是那个著名的啤酒与尿布的故事，它可以与第二章提到的相关系数结合起来理解
– 看似无关的东西之间可能冥冥之中存在着某种联系；
8.
F检验：它的检验思想是比较组间差异与组内差异的显著性，如果嫌麻烦，可以直接用Excel的单因素方差分析替代；
9.
同一个样本可以用上述方法进行交叉验证；
10.
极大似然估计（Maximum Liklihood Estimation，MLE）：就是最大可能估计、很有可能估计，有点像俗话说的“三岁看大”的意思，也有“有了第一次就有第二次”的意思，其基本思想还是样本推断总体，其理论基础是，小概率事件不可能在一次抽样试验中就发生。我的理解，这个MLE与后面提到的贝叶斯后验概率差不多，都是通过对抽样的认识而不断地提高对总体认识的过程 – 这个客户上周甩单了，估计这个周或者下周还可能甩单；类似供应商违约交付也是一样；
11.
近似值与估计：把看似无法估计的东西做个大概的但也是有理有据地推断，其思想在供应链管理上意义重大。
-
未完待续 –
作者程晓华（John
Cheng），全面库存管理（TIM）咨询独立顾问，《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师，《制造业库存控制技巧》、《首席物料官（网络）》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》、《全面库存管理数学分析（预计2021年12月出版上市）》著作者，邮箱：johnchengbj@126.com TIM订阅号：ITOOTD
发表于：
2021-11-05 12:34 阅读(106)
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