import numpy as np from scipy.stats import norm # 定义成本结构 p_s 10 # 缺货成本 w 5 # 积压成本 # 计算最优订货量对应的分位数 tau p_s / (p_s w) # 假设需求分布为正态分布 mu 100 # 均值 sigma 20 # 标准差 # 计算最优订货量Q Q norm.ppf(tau, locmu, scalesigma) print(f最优订货量 Q {Q})数学等价性分析概念描述引用校准分位数预测预测系统输出的分位数τ与真实分布的τ分位数一致最优报童解在报童问题的标准假设下给定需求分布F和成本结构缺货成本p_s积压成本w最优订货量Q满足F(Q) p_s/(p_s w)数学等价性经过校准的分位数预测在数学上等价于最优报童解决策兼容性设计原则设计原则描述引用误差方向性兼容预测系统根据决策成本结构选择最优的分位数策略分布特征兼容预测系统输出关于需求分布尾部行为的准确信息响应模式兼容预测系统在分布偏移时保持鲁棒性删失需求恢复与处方公平性概念描述引用删失需求当商品缺货时观测到的销售数据被“删失”预测-决策解耦原则预测层的目标是恢复潜在需求的无偏估计决策层的目标是最小化运营成本处方公平性处方智能系统在删失需求恢复中建立机制确保不同品类上的预测偏差分布可辩护性阶梯框架层级描述引用记录层系统能够记录决策的输入、输出和上下文解释层系统能够解释为什么在给定输入下生成了特定建议比较层系统能够证明在给定的约束条件下其建议优于或等于所有可行的替代方案规范层系统能够证明其建议符合独立于历史决策的规范性标准参考来源从预测智能到处方智能销量预测科学的范式跃迁与理论重构四——决策兼容性、处方公平性与可审计智能的系统框架从预测智能到处方智能销量预测科学的范式跃迁与理论重构从预测智能到处方智能销量预测科学的范式跃迁与理论重构四——决策兼容性、处方公平性与可审计智能的系统框架