决策分析基础概述.ppt

按状态优于 为什么要研究随机优势决策规则 为什么要研究随机优势决策规则（续） 由于决策人的认识偏差及量化误差，确定唯一的较准确的决策收益 或成本 存在较大困难。 如果存在某种决策函数的类VC 符合条件C ，可以得到行动方案的偏序，可避免确定唯一的决策函数的困难。 删除非优势 被支配 行动，缩减有效行动集。 更深入了解决策问题的特点 。 第二步，预测分析。要计算调查后的各个时期值，必须计算 ）、中（ 社会经济实际中的决策问题，情况都比较复杂，可适当地将决策分析的全过程划分为若干阶段，每一个阶段都包括先验分析、预验分析和后验分析等步骤。这样多阶段互相连接，前阶段决策结果是后阶段决策的条件，形成决策分析全过程，称之为序贯决策。序贯决策属于多阶段决策。 例 某工厂计划生产一种新产品，产品的销售情况有好 （ ）、和差（ ）三种，据以往的经验 ，估计 三种情况的概率分布和利润如表所示。 3.3 贝叶斯决策分析 为进一步摸清市场对这种产品的需求情况，工厂通过调查和咨询等方式得到一份市场调查表。销售情况也有好 （ ）、中（ ）、差（ ）三种，其概率列在表3-9中。 3.3 贝叶斯决策分析 假定得到市场调查表的费用为万元，试问： （1）补充信息（市场调查表）价值多少？ （2）如何决策可以使利润期望值最大？ 表3-9 销 售 情 况 概 率 3.3 贝叶斯决策分析 如何，都要生产，最大期望收益值为 万元。 中 、坏 ，状态 的先验概率为 产方案 、不生产方案 ，产品市场有三种状态，即好 、 于是， 由风险型决策的期望值准则得到验前最满意方案：无论市场结果 解：第一步，验前分析。该厂生产新产品有两种方案，即生 3.3 贝叶斯决策分析 概 率 和后验概率 。计算概率 ，可把先验概率 和条件概率 代入全概率公式，求得 3.3 贝叶斯决策分析 结果如表3-10所示 计算后验概率 ，用贝叶斯公式 3.3 贝叶斯决策分析 将上述有关概率值代入贝叶斯公式得表3-11 表3-11 计 算 结 果 3.3 贝叶斯决策分析 由以上可以求得：当市场调查为 时 最大期望收益值 当 时 最大期望收益值 当 时 最大期望收益值 3.3 贝叶斯决策分析 这个策略获得的期望利润为 万元。 市场调查表这个补充信息的费用是 万元，因此取得补充信 该企业通过市场调查所得的期望收益值 由上可知，补充信息的价值是 （万元），取得 取得最大利润期望值的最优策略是进行市场调查，如果调 息是值得的。 查结果是新产品销路好或中等，则进行生产，否则就不生产。 3.3 贝叶斯决策分析 练习 某公司拟投资一家电项目，预计市场状态和利润如右表 投资前可向市场调查机构咨询，结果有好、中、差三种，咨询机构信誉表如右，若咨询费用0.5万元，如何决策？ 状态θj 好θ1 中θ2 差θ3 概率P θj 0.45 0.30 0.25 利润 15 8 -10 P（Hi/θj） θ1 θ1 θ1 好H1 中H2 差H3 0.75 0.15 0.10 0.15 0.70 0.15 0.10 0.15 0.75 . 解：先计算后验概率 P（Hi/θj） P θj P Hi P θ1 P θ2 P θ3 0.45 0.3 0.25 P H1 ＝0.4075 P H2 ＝0.3150 P H3 ＝0.2775 0.75 0.15 0.10 0.15 0.70 0.15 0.10 0.15 0.75 P（θj/Hi） θj θj θj H1 H2 H3 0.8282 0.1104 0.0613 0.2143 0.6667 0.1190 0.1622 0.1622 0.6757 画决策树，填写后验概率，计算、决策 . 1 2 3 4 7 6 5 8 9 10 不咨询 咨询 -0.5 6.65 投资 不投资 好 0.45 中 0.30 差 0.25 好 0.4075 中 0.3150 差 0.2775 投资 不投资 好 0.8282 中0.1104 差 0.0613 投资 不投资 投资 不投资 好0.2143 中 0.6667 差 0.1190 好 0.1622 中 0.1622 差 0.6757 15 8 -10 0 15 8 -10 15 8 -10 15 8 -10 0 0 0 6.65 12.69 12.69 7.36 7.36 0 -3.03 7.49 6.99 3.5.5.2 贝叶斯决策信息的价值 完全信息价值（EVPI）的意义 将能够提供状态变量真实情况的补充信息称为完全信息。掌握了完全信息的风险决策就转化为确定型