Задача оптимизации

13

Мой друг продает k моделей блендеров. Некоторые из блендеров очень простые и дешевые, другие очень сложные и более дорогие. Его данные за каждый месяц состоят из цен каждого блендера (которые он устанавливает) и количества проданных единиц для каждой модели. Чтобы установить некоторые обозначения, он знает в течение месяцев векторы где - цена модели блендера за месяц , а - количество проданных единиц модели блендера за месяц .j=1,,n

(p1j,,pkj)and(n1j,,nkj),
pijijnijij

Учитывая данные, он хочет определить цены которые максимизируют стоимость его ожидаемых будущих продаж.(p1,,pk)

У меня есть некоторые идеи о том, как начать моделировать эту проблему с помощью некоторой регрессии Пуассона, но я действительно не хочу изобретать велосипед. Также было бы неплохо доказать, что желаемый максимум существует при определенных условиях. Кто-нибудь, пожалуйста, дайте мне указатели на литературу такого рода проблемы?

Zen
источник
3
Я действительно хотел бы услышать обоснование понижения по этому вопросу! Единственная возможность, которую я могу себе представить в настоящее время, заключается в том, что существует некоторая обеспокоенность в отношении статистической природы этого вопроса. Однако мне кажется очевидным, что существует статистическая составляющая, учитывая, что данные о продажах можно рассматривать как случайные числа из некоторого базового распределения. Я полагаю, что редактирование, в котором эта точка зрения прояснится, может помочь. Но мои комментарии здесь весьма умозрительны. (+1)
кардинал
Ткс, кардинал. Я отредактирую его в ближайшие несколько дней и добавлю информацию, которая прояснит аспекты вывода решения.
Дзен

Ответы:

2

Предположим, есть функция которая берет цены, , всех блендеров и возвращает количество продаж,f()pkn . Тогда проблема заключается в следующем:

argmaxppTf(p)

Решение этой проблемы будет зависеть от предположений, которые вы хотите сделать. Сначала я бы выбрал самую простую модель, которая приходит мне в голову. Давайте предположим, что количество продаж блендера зависит только от его собственной цены, а не от цен других. То есть количество продаж каждого блендера не зависит. Это предположение позволяет разбить векторную функцию на скалярных функций. У нас естьf()kfi:pn,i=1,,12 , и проблема становится такой:

argmaxpi=1kpifi(pi)

Теперь мы должны принять модель для . Мы можем снова попробовать простую (линейную) форму: . Для каждого блендера вы можете оценить параметры ( ) этой функции, используя исторические данные о продажах. После того, как они будут оценены, оптимизация функции затрат, приведенная выше, должна быть простой и даст вам оптимальные цены, которые вы ищете.fi()fi(p)=αip+βiαi,βi

Как вы упомянули в своем посте, вы можете принять пуассоновскую модель для .f()

То, что продажи блендеров независимы друг от друга, вероятно, является наивным предположением (потому что клиенты будут смотреть на многие блендеры, сравнивать их, а затем покупать один). Итак, я бы выбрал вектор с значением и начал с линейного моделирования. Оптимизация не должна быть слишком сложной.f()

emrea
источник