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R语言 SCperf包 SSL()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 23:00:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
SSL(SCperf)
SSL()所属R语言包:SCperf

                                        Safety stock over lead-time
                                         安全库存量超过交货时间

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

SSL computes the safety stock level over lead-time for three forecasting methods: Minimum Mean Square Error (MMSE), Simple Moving Average (SMA) and Exponential Smoothing (ES) when the demand follows a stationary AR(1) stochastic process.
SSL计算的需求遵循一个固定的AR(1)随机三种预测方法的安全库存水平超过交货时间:最小均方误差(MMSE),简单移动平均线(SMA),指数平滑法(ES)的过程。


用法----------Usage----------


SSL(method = c("MMSE", "SMA", "ES"), phi, L, p, alpha, SL)



参数----------Arguments----------

参数:method
character string specifing which forecasting method to use,
字符的字符串specifing的使用预测方法,


参数:phi
a vector of autoregressive parameters,
一个向量的自回归参数,


参数:L
a positive lead-time,
一个积极的交货时间,


参数:p
the order to be used in the SMA method,
的SMA方法中要使用的顺序,


参数:alpha
smoothing factor to be used in the ES method (0 < alpha < 1),
中要使用的ES法(0 <α<1)的平滑因子,


参数:SL
service level.
服务水平。


Details

详细信息----------Details----------

SSL is calculated using an estimate of the standard deviation of forecasting error for lead-time demand &radic;{Var(D_t^L-\hat{D}_t^L)} where \hat{D}_t^L is an estimate of the mean demand over L periods after period t.
SSL交货时间需求预测误差的标准差的估计计算&radic;{Var(D_t^L-\hat{D}_t^L)}其中\hat{D}_t^L是一个估计值后,在L时期t期的平均需求。


值----------Value----------

The safety stock level over the lead-time.
安全库存水平超过所需的时间。


(作者)----------Author(s)----------


Marlene Silva Marchena <a href="mailto:marchenamarlene@gmail.com">marchenamarlene@gmail.com</a>




参考文献----------References----------


effect, International Journal of Production Economics.l, v.88, n.1, p. 15-27, 2004a.

参见----------See Also----------

SCperf
SCperf


实例----------Examples----------


SSL("MMSE",0.15,2,4,0.7,0.95)

SSL("SMA",0.15,2,4,0.7,0.95)

SSL("ES",0.15,2,4,0.7,0.95)

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注:
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注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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