供应链从业者怎样通俗地理解和掌握《全面库存管理数学分析》-连载-4
第3章 心中有数
程晓华
2021-11-27
为什么这一章叫“心中有数”呢？
我在这里考虑了两条，一是做供应链管理的人必须做到心中有“数”，这里重点是突出数字、数据的数，因为其实大多数做供应链管理的人心里“没数”；二是这一章讲到的几个不等式的确是能够比较简单地让你做到心中有数。
如果我们说上一章的正态分布让你感觉理解起来还是比较困难的话，那么，本章的内容则是简单的多；如果说你认为正态分布太理想的话，那么，我们现在导入几个非正态分布条件下也成立的不等式。
第一个就是所谓的切比雪夫不等式。
对于很多人来讲，理解切比雪夫不等式的原始数学公式是件比较困难的事情，但进一步引申一下或许就容易理解的多：
对于任何分布，其数据落在平均值±k个标准差之外的概率为1/k2，这里的k必须>=2。
怎么理解呢？
假设有任意一组数X（譬如前面提到的100个数），其平均值为100，标准差为50，其中数据落在100±2×50
0~200之外的概率为1/22=25%；同理，落在±3个标准差之外的概率为1/32=11%。
但即使这么简单，可能还会有人说，是否存在着一种更简单的判断方法呢？
好吧，我们让马尔科夫不等式上场吧。
同样一个任意分布X，其平均值为100，其中的数据有大于200, 250的可能性分别是多大呢？
100/200=50%
100/250=25%
这个简单吧？
当然，还有更简单的，那就是大数定律。
大数定律说的是在大量的随机试验中，测量值（样本）的算术平均值无限地逼近总体均值，啥意思呢？
抛一枚硬币，抛几次、甚至是几十次，你可能发现不了规律，但几百次、几千次之后，你就会发现，硬币落地后是正反面的次数都在50%左右。
大数定律为后续的点估计奠定了理论基础。
但是，从供应链管理角度，我们必须清醒地认识到，概率其实是人类无知的产物。
为什么这么说呢？
结合着本章的数学理论，通过本章后面的两篇拓展阅读，你或许明白这是什么意思。
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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》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》、《全面库存管理数学分析》著作者，邮箱：johnchengbj@126.com TIM订阅号：ITOOTD
发表于：
2021-12-25 16:22 阅读(27)
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