解决问题1的三种方法如下:

方法1:统计分析法

  1. 对附件2中的销售流水明细数据进行统计分析,计算每个蔬菜品类及单品的销售量。
  2. 统计分析销售量的分布规律,可以使用直方图、箱线图等方法进行可视化分析,找出销售量的分布特点。
  3. 通过相关性分析,计算各蔬菜品类及单品之间的相关系数,判断它们之间的关联关系。

方法2:回归分析法

  1. 将附件2中的销售流水明细数据转化为时间序列数据,按照日期进行排序。
  2. 对每个蔬菜品类及单品的销售量进行回归分析,建立销售量与时间的数学模型。
  3. 分析回归模型的拟合程度和回归系数的显著性,判断销售量与时间的关系。

方法3:聚类分析法

  1. 对附件2中的销售流水明细数据进行聚类分析,将蔬菜品类及单品划分为若干个类别。
  2. 每个类别内的蔬菜品类及单品具有较高的相似性,可以通过计算类别内的平均销售量来分析销售量的分布规律。
  3. 分析不同类别之间的差异性,判断蔬菜品类及单品之间的关联关系。

以上三种方法可以综合运用,通过统计分析、回归分析和聚类分析的结果,得出蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。

你现在要担任一个数学建模的学员的身份独自完成以下问题附件 1 给出了某商超经销的 6 个蔬菜品类的商品信息;附件 2 和附件 3 分别给出了该商超 2020 年 7 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日各商品的销售流水明细与批发价格的相关数据;附件 4 给出了各商品近期的损耗率数据。请根据附件和实际情况建立数学模型解决以下问题:问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关

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