管理決策模型與軟件

1、班級：信管082 姓名：羅濤 學(xué)號：2008021327管理決策模型與軟件期末大作業(yè)課 程： 管理決策模型與軟件院 （部）： 管理工程學(xué)院班 級： 信息管理與信息系統(tǒng)082班學(xué)生姓名： 羅濤學(xué) 號： 2008021327指導(dǎo)教師： 劉學(xué)理完成日期： 2011.6.16目 錄大學(xué)生網(wǎng)購支付方式研究背景21 計算支付方式的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布42 繪制支付方式頻數(shù)分布的條形圖和相對頻數(shù)分布的餅圖43 計算每一支付方式下花費(fèi)金額的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布54 描述各種支付方式的集中趨勢65 描述各種支付方式的離中趨勢66 描述各種支付方式的分布形態(tài)67 討論引入會員卡支付方式后顧客購買額的變化78

2、一元回歸方程分析79 多元回歸方程分析810 給定顧客的年會員卡支付數(shù)額預(yù)測911 兩部分資料的描述統(tǒng)計與初步預(yù)測912 方差分析與假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果1013 用推斷法說明單個處理均值的合理性1114 研究推廣和其他分析11附錄 統(tǒng)計調(diào)查原始數(shù)據(jù)13管理決策模型與軟件期末大作業(yè)大學(xué)生網(wǎng)購支付方式研究背景1、網(wǎng)上購物作為一種新興的購物模式，與傳統(tǒng)的購物模式有很大的差別。這種全新的消費(fèi)模式傳入我國的時間并不長，網(wǎng)上購物在我國高校學(xué)生中流通也僅僅只有幾年的時間。至此，網(wǎng)上購物在各大高校掀起熱潮，本次研究著重從大學(xué)生入手，研究大學(xué)生網(wǎng)上購物的行為。2、目前已有不少關(guān)于“大學(xué)生網(wǎng)上購物行為的調(diào)查研究”，但結(jié)果

3、往往都局限于大學(xué)生本身以及對商家營銷策略的單方面研究，但對于引導(dǎo)大學(xué)生合理網(wǎng)上購物和對商家營銷策略未給出相應(yīng)的結(jié)論性證明，而這些空缺正是我們此次研究的針對性課題。3、大學(xué)生思維活躍，接受新事物的能力強(qiáng)，網(wǎng)上購物作為一種新型的購物模式，具有很大的研究價值。我們的研究從大方向上出發(fā)，以大學(xué)生網(wǎng)上購物的整體下手，涉及大學(xué)生網(wǎng)上購物的各個方面，并對此作出詳細(xì)的介紹說明。4、淘寶、支付寶、商家信譽(yù)、旺旺這些詞語如今是大學(xué)生的常用語，在校園里、在宿舍里，怎樣買到物美價廉的好東西，也是每天都能聽到的討論，再看看那些快遞公司每天中午就像開展銷會一樣，在宿舍樓下擺開一長串各式各樣的郵件。但是還有許多同學(xué)不懈于或

4、者不愿嘗試網(wǎng)上購物，阻礙他們的原因是什么？那些熱衷于網(wǎng)上購物的學(xué)生，他們的購物動機(jī)、購買物品特點(diǎn)又是什么？男女大學(xué)生在網(wǎng)上購物有什么樣的區(qū)別？帶著這些問題，在老師的指導(dǎo)下，借助本次的機(jī)會，開始對這一問題進(jìn)行研究，我隨機(jī)調(diào)查了宿舍附近的60名有過網(wǎng)購經(jīng)歷的同學(xué)的網(wǎng)購信息，記錄他們的網(wǎng)購付費(fèi)方式和所付金額等，構(gòu)成付款方式數(shù)據(jù)樣本。根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)整理和描述方法，對學(xué)生付款方式進(jìn)行分析，分析所付金額的變化及其數(shù)量特征，以此來研究影響付款方式和支付金額的因素。為了證明學(xué)生網(wǎng)購消費(fèi)與他們的月消費(fèi)有關(guān)。通過數(shù)據(jù)分析來預(yù)測月消費(fèi)對網(wǎng)購消費(fèi)是否有影響，要證明分析的是否正確，隨機(jī)抽取了40名學(xué)生組成一個

5、樣本進(jìn)行調(diào)查，采集了有關(guān)月生活費(fèi)、網(wǎng)購次數(shù)和網(wǎng)購金額的統(tǒng)計資料。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，函數(shù)和分析工具進(jìn)行回歸分析，建立估計網(wǎng)購支付額的回歸方程，分析生活費(fèi)的變化時，網(wǎng)購金額的變化及其數(shù)量特征。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，分別利用圖表、函數(shù)和分析工具進(jìn)行回歸分析，建立估計所付車費(fèi)的回歸方程，進(jìn)行方差分析，提交研究報告，在報告中需要回答以下問題：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，分別利用圖表、函數(shù)和分析工具進(jìn)行回歸分析，建立估計會員卡年支付額的回歸方程，進(jìn)行方差分析，提交研究報告，在報告中需要回答以下問題： 1. 計算支付方式的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布；2. 繪制支付方式頻數(shù)分布的條形圖和相對頻數(shù)分布的餅圖；3. 計算每一支付方式下花費(fèi)金額

6、的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布；4. 描述各種支付方式的集中趨勢；5. 描述各種支付方式的離中趨勢；6. 描述各種支付方式的分布形態(tài)；7. 以月生活費(fèi)為自變量建立估計的回歸方程，分析結(jié)果。8. 以網(wǎng)購次數(shù)為自變量，建立估計的回歸方程，討論結(jié)果。9. 以月生活費(fèi)和網(wǎng)購次數(shù)為自變量，建立估計的回歸方程。討論結(jié)果。10. 預(yù)測一名學(xué)生的消費(fèi)金額為600元，網(wǎng)購次數(shù)為5次，該學(xué)生的使用貨到付款方式的每次支付網(wǎng)購費(fèi)用金額約為多少?11. 使用方差分析方法，陳述每種情況下被檢驗(yàn)的假設(shè)，你的結(jié)論是什么?12. 討論這個研究的推廣和你認(rèn)為有用的其他分析。13. 研究一下與大學(xué)生網(wǎng)購有關(guān)的其他因素，并對以后網(wǎng)購的方面

7、給予一定的建議。大學(xué)生網(wǎng)購支付方式研究報告1計算支付方式的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布答：為方便統(tǒng)計，先將原始數(shù)據(jù)改成縱向陳列，然后得到數(shù)據(jù)透視表（如表1）。表1 數(shù)據(jù)透視表計數(shù)項(xiàng):金額計數(shù)項(xiàng):金額支付方式匯總支付方式匯總貨到付款27貨到付款45.00%網(wǎng)銀19網(wǎng)銀31.67%第三方平臺14第三方平臺23.33%總計60總計100.00%根據(jù)數(shù)據(jù)透視表得到支付方式的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布表（如表2）。表2 支付方式的頻數(shù)和相對頻數(shù)分布支付方式頻數(shù)頻率貨到付款270.45網(wǎng)銀190.316666667第三方平臺140.233333333總計6012繪制支付方式頻數(shù)分布的條形圖和相對頻數(shù)分布的餅圖答：繪

8、制支付方式的頻數(shù)分布的條形圖。點(diǎn)擊工具欄中的“插入”，選擇“圖表”，選擇“條形圖”，擊“下一步”，數(shù)據(jù)區(qū)域選中支付方式的頻數(shù)分布表，點(diǎn)擊“下一步”，圖表標(biāo)題寫為“支付方式條形圖”，數(shù)據(jù)標(biāo)志中選擇“值”，圖例不選，點(diǎn)擊“完成”，即可得到支付方式的頻數(shù)分布條形圖，如圖1所示。圖1 支付方式的頻數(shù)分布條形圖繪制支付方式的相對頻數(shù)分布的餅圖。點(diǎn)擊工具欄中的“插入”，選擇“圖表”，選擇“餅圖”中的“三維餅圖”，點(diǎn)擊“下一步”，數(shù)據(jù)區(qū)域選中支付方式的頻數(shù)分布表，點(diǎn)擊“下一步”，圖表標(biāo)題寫為“支付方式餅形圖”，數(shù)據(jù)標(biāo)志中選擇“類別名稱”和“百分比”，點(diǎn)擊“完成”， 即可得到支付方式的相對頻數(shù)分布餅形圖，如圖

9、2所示。圖2 支付方式的相對頻數(shù)分布餅形圖3.計算每一支付方式下花費(fèi)金額的頻數(shù)分布和相對頻數(shù)分布答： 將貨到付款支付分為7組，在單元格a78中輸入“貨到付款分組”，在a79到a85中依次輸入50、100、150、200、250、300、350，在單元格b78、c78中依次輸入“頻數(shù)”，“頻率”，選擇單元格b79:b85，點(diǎn)擊“插入”中選擇“函數(shù)”，在選擇類別中選擇“統(tǒng)計”，從中選擇frequency，在date_array中輸入a2:a61，在bins_array中輸入a79:a85為接受區(qū)域，按住ctrl+shift點(diǎn)擊“確定”，在單元格b79:b85中依次出現(xiàn)1、6、2、4、6、6、1，此

10、時的相對頻數(shù)為占該支付方式的相對百分比，在單元格c78中輸入b79/b86，計算結(jié)果為0.038461538。網(wǎng)銀支付方式和第三方平臺支付方式分組的頻數(shù)頻率的計算，如貨到付款方式。得到三中支付方式的頻數(shù)及相對頻數(shù)分布表，如表3所示：表3 三種支付方式的頻數(shù)及相對頻數(shù)分布表貨到付款分組頻數(shù)頻率5010.03703703710060.22222222215030.11111111120040.14814814825060.22222222230060.22222222235010.037037037合計271網(wǎng)銀支付分組頻數(shù)頻率5020.10526315810050.26315789515010.

11、05263157920040.21052631625010.05263157930050.26315789535010.052631579合計191第三方支付分組頻數(shù)頻率50001000015040.28571428620040.28571428625010.07142857130050.35714285735000合計1414描述各種支付方式的集中趨勢答：在“工具”下拉菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”，在分析工具中選定“描述統(tǒng)計”一項(xiàng)；在數(shù)據(jù)輸入?yún)^(qū)選定四種支付方式的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)擊確認(rèn)，得到四種支付方式的均值、中位數(shù)和眾數(shù)。運(yùn)行插入函數(shù)中的trimmean函數(shù)，將所要除去的數(shù)據(jù)點(diǎn)的比例定為5%，分別計算四

12、中支付方式的切尾均值。得到描述支付方式集中趨勢的各參數(shù)，最終結(jié)果如表4所示：表4 3種支付方式的集中趨勢三種支付方式的集中趨勢貨到付款網(wǎng)銀支付第三方支付平均224.8148148184.3684211212.8571429標(biāo)準(zhǔn)誤差22.051935423.1700061417.014169中位數(shù)240200200眾數(shù)300200200切尾均值224.8148148184.3684211212.8571429根據(jù)表格的數(shù)據(jù)可以得出：三種支付方式的均值分別為：224.8148148、184.3684211、212.8571429；三種支付方式的中位數(shù)分別為：240、200、200；眾數(shù)：300、2

13、00、200；以5%的比例去除數(shù)據(jù)點(diǎn)得到四者的切尾均值分別為：224.8148148、184.3684211、212.8571429。5描述各種支付方式的離中趨勢。答：在“工具”下拉菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”，在分析工具中選定“描述統(tǒng)計”一項(xiàng)。在數(shù)據(jù)輸入?yún)^(qū)選定四種支付方式的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)擊確認(rèn)，得到四種支付方式的標(biāo)準(zhǔn)差和方差。運(yùn)行quartile函數(shù)，分別計算三種支付方式。在quart中分別輸入0、1、2、3、4得到最大值、第1四分位數(shù)、第2四分位數(shù)、第3四分位數(shù)和最2值。用第3四分?jǐn)?shù)與第1四分位數(shù)的差得到四分位距。得到描述支付方式離中趨勢的各參數(shù)，最終結(jié)果如表5所示：表5 三種支付方式的離中趨勢三種

14、支付方式的離中趨勢貨到付款網(wǎng)銀支付第三方支付標(biāo)準(zhǔn)差114.5852175100.995715363.6611911方差13129.7720810200.13454052.747253最小值5050130第1四分位數(shù)137.595152.5第2四分位數(shù)240200200第3四分位數(shù)295268270最大值600400300四分位距0.4661016950.3544776120.564814815通過統(tǒng)計分析，我們可以明顯地看出，選擇網(wǎng)銀支付的同學(xué)付款額較大，同樣付款額度的差距相對較大。選擇貨到付款和第三方平臺的支付的客戶付款額度差距較小，并且其離散程度也現(xiàn)對較小。6描述各種支付方式的分布形態(tài)答：

15、 在工具下拉菜單中選擇數(shù)據(jù)分析，在分析工具中選定描述統(tǒng)計一項(xiàng)。在數(shù)據(jù)輸入?yún)^(qū)選定三種支付方式的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)擊確認(rèn)，得到三種支付方式的偏度和峰度。最終結(jié)果如表6所示：表6 三種支付方式的分布形態(tài)三種支付方式的分布形態(tài)貨到付款網(wǎng)銀支付第三方支付峰度3.103251814-0.746415138-1.612051681偏度1.0951469190.3484366430.144729713通過以上的數(shù)據(jù)分析可以得出，貨到付款方式、網(wǎng)銀的支付方式和第三方的支付方式的分布形態(tài)為右偏，且第三方平臺的支付方式基本接近對稱分布。網(wǎng)銀支付方式和第三方平臺的峰度小于0，說明其分布形態(tài)趨勢平緩；而貨到付款的支付方式峰度均

16、大于0，說明其分布形態(tài)趨勢陡峭。7、利用月生活費(fèi)作自變量建立估計的回歸方程，分析結(jié)果？答： 在“工具”菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，在“分析工具”列表中選擇“回歸”選項(xiàng)，單擊“確定”按鈕，打開“回歸”對話框，y值輸入$a$2:$a$20，x值輸入$b$2:$b$20，選擇“標(biāo)志”，置信度95%，在“輸出選項(xiàng)”中選擇“輸出區(qū)域”，在其右邊的位置輸入e2，單擊 “確定”按鈕。得到如表7所示的結(jié)果:表7以月生活費(fèi)作自變量得到的回歸分析表回歸方程為y=-131.885 +0.7048128*x,其中y代表網(wǎng)購支付費(fèi)用，x代表該同學(xué)的月生活費(fèi)。通過以上的數(shù)據(jù)分析結(jié)果分析，我們可以得

17、出：調(diào)整復(fù)測定系數(shù)為0.7048128，這說明月生活費(fèi)的影響因素只能解釋網(wǎng)上購物支付方式轉(zhuǎn)變的0.7048128，大約29.6%要由其他因素的變動來解釋網(wǎng)上購物的支付方式不同。方差分析的目的是進(jìn)行回歸方程的回歸效果檢驗(yàn)，f統(tǒng)計量的p值為7.20273e-07，小于顯著水平0.05，說明方程回歸效果顯著，方程中至少有一個回歸系數(shù)顯著不為零。消費(fèi)金額的回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量的p值為7.20273e-07，小于0.05， 說明月生活費(fèi)對網(wǎng)購支付的方式的費(fèi)用影響較明顯。8. 利用網(wǎng)購次數(shù)作自變量，建立估計的回歸方程，討論結(jié)果。答：在“工具”菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，在“分析工具”

18、列表中選擇“回歸”選項(xiàng)，單擊“確定”按鈕，打開“回歸”對話框，y值輸入$a$2:$a$19，x值輸入$c$2:$c$19，選擇“標(biāo)志”，置信度95%，在“輸出選項(xiàng)”中選擇“輸出區(qū)域”，在其右邊的位置輸入e23，單擊 “確定”按鈕。得到如表8所示的結(jié)果：表8 以網(wǎng)購次數(shù)作自變量得到的回歸分析表回歸方程為y=432.40541-53.51051*x，其中，y代表貨到付款方式支付的金額，x代表網(wǎng)購次數(shù)。通過以上的數(shù)據(jù)結(jié)果我們可以分析得到以下結(jié)論：調(diào)整復(fù)測定系數(shù)為0.5353432，這說明自習(xí)時間的影響因素只能解釋公交卡方式車費(fèi)的變動的0.5353432，大約46.5%要由其他因素的變動來解釋。方差分

19、析的目的是進(jìn)行回歸方程的回歸效果檢驗(yàn)，f統(tǒng)計量的p值約等于1.30563e-05，小于顯著水平0.05，說明方程回歸效果顯著。網(wǎng)購次數(shù)的回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量的p值為1.30563e-05，小于0.05， 說明同學(xué)們的網(wǎng)購次數(shù)對貨到付款的支付數(shù)額影響較為明顯。9. 以生活費(fèi)和網(wǎng)購次數(shù)為自變量，建立估計的回歸方程。討論結(jié)果。答： 在“工具”菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，在“分析工具”列表中選擇 “回歸”選項(xiàng)，單擊“確定”按鈕，進(jìn)入“回歸”對話框。在“y值輸入?yún)^(qū)域”中輸入$a$2:$a$28，它代表公交卡方式車費(fèi)的數(shù)據(jù)范圍，在“x值輸入?yún)^(qū)域”中輸入$b$2:$c$28，這里包括“

20、生活費(fèi)”與“網(wǎng)購次數(shù)”兩個自變量，回歸工具要求自變量之間必須是相鄰的，不能隔開。選中標(biāo)志，選擇95%的置信度，在“輸出區(qū)域”中輸入e44單元格，表示輸出結(jié)果的起點(diǎn)，單擊“確定”按鈕。得到如表9所示結(jié)果：表9 以生活費(fèi)和網(wǎng)購次數(shù)為自變量的回歸分析表回歸方程y=95.601066+0.5105187*x1-33.64168*x2，其中，y代表貨到付款方式支付金額，x1代表生活費(fèi)，x2代表網(wǎng)購次數(shù)。結(jié)果分析：調(diào)整復(fù)測定系數(shù)為0.8014396，這說明這兩種影響因素能解釋信用卡支付數(shù)額變動的0.8014396，大約19.9%要由其他因素的變動來解釋。估計標(biāo)準(zhǔn)誤差為51.275345，說明實(shí)際值與估計值

21、之間的誤差 。方差分析的目的是進(jìn)行回歸方程的回歸效果檢驗(yàn)，f統(tǒng)計量的p值約等于3.23091e-09，小于顯著水平0.05，說明方程回歸效果顯著，方程中至少有一個回歸系數(shù)顯著不為零。 月生活費(fèi)的回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量的p值為7.20273e-07，網(wǎng)購次數(shù)的回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量的p值為1.30563e-05，都小于0.05，說明兩者的回歸系數(shù)較顯著，即兩種因素對公交卡方式車費(fèi)有較顯著的影響。10. 預(yù)測一名學(xué)生的消費(fèi)金額為600元，網(wǎng)購次數(shù)為5次，該學(xué)生的使用貨到付款方式的每次支付網(wǎng)購費(fèi)用金額約為多少?答： 帶入第三個線性回歸方程，即可得到生活費(fèi)金額為600元，網(wǎng)購次數(shù)為5次的學(xué)生的使用貨到付款的網(wǎng)

22、購付款金額為：y=95.601066+0.5105187*x1-33.64168*x2 =95.601066+0.5105187*600-33.64168*5 = 233.72188611.使用方差分析方法，陳述每種情況下被檢驗(yàn)的假設(shè)，你的結(jié)論是什么?答：顯著性水平為0.05時：對消費(fèi)金額數(shù)據(jù)的單因素方差分析，如表11所示。表11 以月生活費(fèi)數(shù)據(jù)的單因素方差分析p值=1.31568e-11<0.05，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為月消費(fèi)對網(wǎng)購貨到付款方式的支付金額有顯著影響。對網(wǎng)購次數(shù)的數(shù)據(jù)的單因素方差分析，如表12所示。表12 以網(wǎng)購次數(shù)數(shù)據(jù)的單因素方差分析p值=9.61754e-14<0

23、.05,所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為同學(xué)的網(wǎng)購次數(shù)對網(wǎng)購的貨到付款方式的支付金額有顯著影響。對所有數(shù)據(jù)的雙因素方差分析，如表13所示。表13 對所有數(shù)據(jù)的雙因素方差分析通過表中信息可以知道，樣本p值<0.05，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為月生活費(fèi)對網(wǎng)購的貨到付款方式的支付金額有顯著影響。 列p值<0.05，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為網(wǎng)購次數(shù)對網(wǎng)購的貨到付款方式的支付金額有顯著影響。交互p值<0.05，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為對于月生活費(fèi)和網(wǎng)購付款方式的不同交互作用對網(wǎng)購的貨到付款方式的支付金額有顯著影響。綜合以上信息可以得到以下結(jié)論：生活費(fèi)對貨到付款的方式的支付金額有顯著影響，同樣網(wǎng)購的次數(shù)對貨到付款的支付的支付金額也有顯著的影響。12.討論這個研究的推廣和你認(rèn)為有用的其他分析。 答：通過以上單因素方差分析和可重復(fù)雙因素方差分析，我們得出此研究的結(jié)論：生活費(fèi)對貨到付款方式的支付金額有著顯著影響，同樣網(wǎng)購的次數(shù)對貨到付款的支付方式也有著顯著的影響。不同的學(xué)生的消費(fèi)能力和需求水平是不一樣的，而且對于新興的網(wǎng)購行業(yè)還有很多同學(xué)保持著比較保守的態(tài)度，所以面對各種不同層面的學(xué)生商家應(yīng)該采取不同的策略，來促進(jìn)網(wǎng)購的支付方式的支付。比如說，可以為一些初次網(wǎng)購的同學(xué)提供一些優(yōu)惠政策，也可以為集體網(wǎng)上訂購的同學(xué)減免一部分。其次，網(wǎng)上購物對于很多同學(xué)來說，還是比較新穎的一種