经 营 管 理
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四、结束语
随着经济全球化进程的加快．企业间的竞争将更加激烈。中国企
业要生存、发展．并跻身世界500强的行列．必须研究，培育企业核
心竞争力。核心竞争力是企业市场竞争成败的关键．更是企业能否控
制未来．掌握未来竞争主动权的根本。
参考文献：
[1]胡建波：基于供应链管理的成都统一企业核心竞争力研 D]．[工
商管理硕士学位论文]，成都 ：电子科技大学，2005
[2]胡建波 王东平 ：企业核心竞争力的关键构成要素及分析M．华
东经济管理，2006
[5]胡建波 ：高职学院核心竞争力及培育研 J]．职业技术教育，
2005
[4]胡建波 王东平 ：供应链管理能力的提升策略[J]．企业改革与管
理 ，2006
[5]赵国浩：企业核心竞争力理论与实 M]．北京：机械工业出版
社 ．2005
则参数p的估计值为p=∑ ／∑ 。合理利用商品销售数量的
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概率分布规律．有助于统筹安排销售岗位．提高服务质量．优化企业
管理，提高管理效益。
二、泊松 (Poisson)分布
若随机变量X的所有可能的取值为0．1．2．⋯，而取值为k的概率
^ 七
为P{ )= e～，其中 >0为常数．则X服从参数为 的泊松分布．
K!
记为 X～P( )。
下面的定理可以说明泊松分布与二项分布的重要联系。
定理 在n次贝努利试验中．用P 表示事件A在每次试验中发生
的概率．它的取值与试验的次数n有关。当试验的次数n无限增大时．
如果np 无限接近于一个确定的常数 (此时记为 =np )．则当n无
“商场现代化》2007年7月 (中旬刊)总第509期
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限增大时．对于自然数k．有⋯limC．⋯p；；(1一 ) =丢e～·
根据定理的条件np = ．说明n很大时p 必定很小，由定理可知．
当x—B(n，p)．且n很大而p很小时．可令 np．则有P(x： ) 等e～。
实际计算中，当n≥20且p≤o．05 ，用等e— 计算c p (1一p)
的近似值效果较好；而当n≥1 O0且np≤1 o时．用等e一 计算
c (1一p) 的效果会更好。菩e“的取值可查泊松分布表。
根据二项分布与泊松分布的关系可知．只要每次独立试验的结果
有两个．并且试验的次数又很多．则最终的结果是一个随机变量．它
的取值由很多次试验共同作用所决定．此时的随机变量服从泊松分
布。因此．在产品的销售过程中，泊松分布是一种极为常见的重要分
布。例如 在单位时间 (长度相同的时间段)内电话交换机收到的呼
叫次数；商店每天接待的顾客人数 单位时间内商店销售非紧俏商品
的销件数等等．它们取值都是服从泊松分布的。
例如．某商场销售 9O种不同的商品．各种商品的销售情况是相
互独立的，每种商品有人购买的概率都是0 01．且每位购买商品的顾
客只由一个服务员服务。配备服务员的方法有两种，一种是由三人分
别销售．每人负责3O种；另一种是由三个人共同销售9O种。在这两种
情况下，因顾客人数多于服务员的人数而排队等待服务的概率是不同
的。如果设X为购买商品的顾客人数，那么在不同情况下顾客排队的
概率可计算如下：
第一种情况：X近似服从参数 =30 X 0．01=O．3的泊松分布，此
时顾客排队的概率为 { ll】= {x≥：)= 。3=。．。s 。
第二种情况：X近似服从参数 =90 X 0．01=O 9的泊松分布，此
时顾客排除的概率为 {x)s，= {x≥ )=砉 。 s，。
通过计算对比，可以看出，共同协作销售比分组销售的服务效率
提高了，使顾客排队的概率大为减少，因此，后者的管理效益更好。
利用泊松分布不仅能够合理安排岗位设置，而且可以进行科学的
进货管理。在市场经济条件下，非紧俏商品在单位时间 (可以是天，
也可以是周或月)内的销售数量服从参数不同的泊松分布，而如何确
定进货的数量，安排进货的周期，则是经营管理中最常见的问题。要
科学合理地组织进货，则要利用泊松分布计算库存或缺货的概率。例
如，某商店出售某种高档商品，如果每月的销售量x服从参数为 =3
的泊松分布，要在一个月内以至少8O％的概率满足顾客的需要，那么
在月初进货时要库存多少件这种商品7要解决这～问题，不能只凭感
觉进行决策。因为高档商品的价值高，进货费用和库存的成本较高，
如果进货太多，就提高了经营成本，如果进货太少，则不能满足客户
的需要，同时也会失去一次难得的商机，因此科学的决策方法是利用
泊松分布的规律 ，合理确定进货量。假设进货量为K，则 “满足客户
需要”这一随机事件可以表示为{X≤K】l则进货量满足P{X≤K：≥
0．8， 通过逆事件的概率转换公式．有P{X>K：<0 2．对照泊松分布
表，由于荟丽31：e。=o sszs，而砉 e。=o e
因此当K=5时．满足P{X>K：<0 2．P{X≤5}≥0．8．因此进
货量K=5的决策是最为科学合理的。
《商场现代化》2007年7月 (中旬列)总第509期
在实际的经营管理中，要灵活运用泊松分布进行科学合理的决
策．必须确定泊松分布中的参数 。如果随机变量X服从参数为 的
泊松分布．则根据概率论的相关结论可知．X的数学期望E(X)和方差
D(X)均为 ，即E(X)=D(X)= 。一般情况下，可利用数理统计中
参数估计的方法来确定参数 的值。例如．若某种商品每天的销售量
x服从参数为 的泊松分布．则将以往各日的销售量记为X ．X ⋯一，
X ． 由于X的数学期望E(X)表示随机变量X在无限多次试验中取值的
平均状况，由数理统计中的矩估计法或极大似然估计法，均可得到
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。
三、正态分布
在自然现象和社会经济现象中．有许多随机变量的取值是连续型
的．如商品的销售量按长度、重量或其它连续的单位来计量时，其单
位时间内的销售量都是服从或近似服从正态分布的。一般正态分布的
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密度函数为／ )= l_ z ，(一*c c+一 ，其中参数 为正态分布
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的均值．表示随机变量取值的平均状况，a为正态分布的方差，表示
随机变量取值的分散程度。
在实际应用中．如果影响随机变量取值的因素很多．而其中的每
个因素都不起决定性的作用．并且这些因素的影响可以叠加，那么这
个随机变量就服从正态分布。许多各产品的质量指标，如零件尺寸、
材料强度、包装重量、灯泡的使用寿命、产品的销售量等等都服从或
近似服从正态分布。在概率论及数理统计的理论研究和实际应用中，
正态随机变量更是起着特别重要的作用．因此正态分布是概率论中最
重要的分布之一。
正态分布的概率计算通常用标准正态分布函数来计算。即：
若X ( ， )，贝0 P{x< )：。(a-／5),而P{n<x<6)：垂(~-／1)
一 垂(!： )。
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正确地利用正态分布．可以丰富或改善经营管理手段．也可以根
据概率的数值进行科学的决策。例如．某商场每个销售员每天的销售
金额X服从正态分布N(4000，60 )．若商场经理希望能有5％的销
售员获得销售奖，则销售员每天需完成多少销售额才能获得奖金。如
果设获奖底限为D，则D满足P{X≥DI=O 05，即P{X<D}=O．95，
利用标准化变换，可得。(D~ooo)：0 95,查标准正态分布表，可得
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D -4
—
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：1．645,即 D-4098．7。
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正态分布的两个参数可利用它们的无偏估计量进行估计，即
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随机变量的概率分布在经营管理中的应用是非常广泛的，以上只
是通过部分实例说明了常见分布的应用背景和使用方法。对于商业企
业的经营管理者来说，掌握一些常见随机现象的概率分布规律，恰当
地运用相应的概率分布分析和解决实际问题，对于提高企业的管理水
平，提高科学的决策能力，都有极其重要的意义。如果在经营过程中
能够随时观察和研究随机现象的规律性．并运用这些规律改善企业的
经营状况．就能够为企业带来更多的经济效益。
参考文献 ：
方晓华：高等数学．北京：机械工业出版社、2004，240～241
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