第2章统计决策方法1.pptx
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统计预测与决策PPT课件
（1）可以加快预测速度和节约预测费用。 （2）可以获得各种不同但有价值的观点和意见。 （3）适用于长期预测和对新产品的预测，在历
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
回总目录 回本2章7 目录
德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据； • 经济理论是预测的基础； • 数学模型是预测的手段。
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 德尔菲法
2.3 主观概率法
2.4 定性预测的其他方法
2.5 情景预测法
回总目录
19
2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点
定性预测的概念： 是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富 经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌 握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和 分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和 程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各 方面的的意见，作为预测未来的主要依据。
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
回总目录 回本2章7 目录
德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据； • 经济理论是预测的基础； • 数学模型是预测的手段。
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 德尔菲法
2.3 主观概率法
2.4 定性预测的其他方法
2.5 情景预测法
回总目录
19
2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点
定性预测的概念： 是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富 经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌 握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和 分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和 程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各 方面的的意见，作为预测未来的主要依据。
决策方法概论(PPT-61张)
（第四步）
18
重复进行，在第三次预测中，大多数专家 又一次修改了自己的看法。第四次预测时， 所有专家都不再修改自己的意见。因此， 专家意见收集过程在第四次以后停止
最终预测结果为最低销售量26万册，最高 销售量6O万册，最可能销售量46万册
19
德尔菲法的优点
1、能发挥各位专家的作用，集思广益， 准确度高
增长率 3、根据其在企业中占有资产的比例来衡量
各个经营单位的相对规模 4、绘制企业的经营单位组合图 5、根据每个经营单位在图中的位置，确定
应选择的活动方向
33
相对竞争地位 它反映为企业的市场占有率，决定了企业
获取现金的能力和速度，因为较高的市场占有率 可以带来较高的销售量和销售利润，从而能使企 业得到较多的现金流量
2
头脑风暴法
头脑风暴法（Brain Storm，简称BS法），它实际 上是一种智力激励方法，这种方法的英文直译为 “精神病人的胡言乱语”，它的提出者美国创造学 家奥斯本，他借用这个词来形容它的特点——让所 有参会者踊跃发言，没有障碍，使各种思想在相互 碰撞中产生创造性“风暴”
适用范围：解决那些比较简单、严格确定的问题 （研究产品名称、广告口号、销售方法、产品的多 样化研究等，以及需要大量的构思、创意的行业， 如广告业）
他马上提出“用直升机扇雪”的新设想， 顿时又引起其他与会者的联想，有关用飞 机除雪的主意一下子又多了七八条。不到 一小时，与会的10名技术人员共提出90多 条新设想
11
会后，公司组织专家对设想进行分类论证。 专家们认为设计专用清雪机，采用电热或 电磁振荡等方法清除电线上的积雪，在技 术上虽然可行，但研制费用大，周期长， 一时难以见效
7
第一，自由思考。即要求与会者尽可能解 放思想，无拘无束地思考问题并畅所欲言， 不必顾虑自己的想法或说法是否“离经叛 道”或“荒唐可笑”
18
重复进行，在第三次预测中，大多数专家 又一次修改了自己的看法。第四次预测时， 所有专家都不再修改自己的意见。因此， 专家意见收集过程在第四次以后停止
最终预测结果为最低销售量26万册，最高 销售量6O万册，最可能销售量46万册
19
德尔菲法的优点
1、能发挥各位专家的作用，集思广益， 准确度高
增长率 3、根据其在企业中占有资产的比例来衡量
各个经营单位的相对规模 4、绘制企业的经营单位组合图 5、根据每个经营单位在图中的位置，确定
应选择的活动方向
33
相对竞争地位 它反映为企业的市场占有率，决定了企业
获取现金的能力和速度，因为较高的市场占有率 可以带来较高的销售量和销售利润，从而能使企 业得到较多的现金流量
2
头脑风暴法
头脑风暴法（Brain Storm，简称BS法），它实际 上是一种智力激励方法，这种方法的英文直译为 “精神病人的胡言乱语”，它的提出者美国创造学 家奥斯本，他借用这个词来形容它的特点——让所 有参会者踊跃发言，没有障碍，使各种思想在相互 碰撞中产生创造性“风暴”
适用范围：解决那些比较简单、严格确定的问题 （研究产品名称、广告口号、销售方法、产品的多 样化研究等，以及需要大量的构思、创意的行业， 如广告业）
他马上提出“用直升机扇雪”的新设想， 顿时又引起其他与会者的联想，有关用飞 机除雪的主意一下子又多了七八条。不到 一小时，与会的10名技术人员共提出90多 条新设想
11
会后，公司组织专家对设想进行分类论证。 专家们认为设计专用清雪机，采用电热或 电磁振荡等方法清除电线上的积雪，在技 术上虽然可行，但研制费用大，周期长， 一时难以见效
7
第一，自由思考。即要求与会者尽可能解 放思想，无拘无束地思考问题并畅所欲言， 不必顾虑自己的想法或说法是否“离经叛 道”或“荒唐可笑”
统计决策方法概论(共 56张PPT)
2019/2/3
错误率分析
• 对待分类模式的特征我们得到一个观察值 x ， 合 理的决策规则：
软件工程专业
• 决策错误的条件概率（随机变量x 的函数）：
2019/2/3
18
平均错误率 •
软件工程专业
(连续情况)
(离散情况)
如果我们把作出w1决策的所有观测值区域称为R1， 则在R1区内的每个x值，条件错误概率为p(w2|x)。 另一个区R2中的x,条件错误概率为p(w1|x) 因此平均错误率P(e)可表示成
– 样本空间到决策空间的一个映射 – 采用不同的标准会得到不同意义下的 “最优”的决策 最小错误率贝叶斯决策
2019/2/3
8
基于最小错误率的贝叶斯决策 软件工程专业 • 基本思想
– 使错误率为最小的分类规则 – 称之为基于最小错误率的贝叶斯决策
例子：挑选西瓜
软件工程专业
编号 敲声 好瓜
1
2 3 4 5 6 7 8 9
模式识别
软件工程专业 计算机与通信工程学院 计算机与通信工程学院
第二章 统计决策方法
课前思考 • • • • • • • 机器自动识别分类，能不能避免错分类 ? 怎样才能减少错误？ 不同错误造成的损失一样吗？ 先验概率，后验概率，概率密度函数？ 什么是贝叶斯公式？ 正态分布？期望值、方差？ 正态分布为什么是最重要的分布之一？
2019/2/3
• 理解本章的关键 软件工程专业
– 要正确理解先验概率，类概率密度函数，后验 概率这三种概率 – 对这三种概率的定义，相互关系要搞得清清楚 楚 – Bayes公式正是体现这三者关系的式子，要透彻 掌握。
2019/2/3
软件工程专业
• 统计决策理论
决策决策方法PPT课件
练习题一：
为了适应市场的需要，某地准备扩大电视机生产。市场预测 表明：产品销路好的概率为0.7；销路差的概率为0.3。备选方案 有三个：第一个方案是建设大工厂，需要投资600万元，可使用 10年；如销路好，每年可赢利200万元；如销路不好，每年会亏 损40万元。第二个方案是建设小工厂，需投资280万元；如销路 好，每年可赢利80万元；如销路不好，每年也会赢利60万元。第 三个方案也是先建设小工厂，但是如销路好，3年后扩建，扩建 需投资400万元，可使用7年，扩建后每年会赢利190各方案期望值： ∵ 33.6＞30＞28 ∴中批量生产方案为优。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
决策树法
决策树(Decision Tree）是在已知自然状 态发生概率的基础上，通过构成决策树来求 取净现值的期望值，评价项目风险，判断其 可行性的决策分析方法，是直观运用概率分 析的一种图解法。由于这种决策分支画成图 形很像一棵树的枝干，故称决策树。
自然状态 方案
高需求
方案1：甲产品 60－60＝0
中需求
30－30＝0
低需求
11-（- 2）＝13
最大 后悔
值
13 ※
方案2：乙产品 60－30＝30 30－20＝10 11－10＝1
30
方案3：丙产品 60－40＝20 30－25＝5 11－11＝0
20
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
－1
2
3
6
方案三
3
为了适应市场的需要，某地准备扩大电视机生产。市场预测 表明：产品销路好的概率为0.7；销路差的概率为0.3。备选方案 有三个：第一个方案是建设大工厂，需要投资600万元，可使用 10年；如销路好，每年可赢利200万元；如销路不好，每年会亏 损40万元。第二个方案是建设小工厂，需投资280万元；如销路 好，每年可赢利80万元；如销路不好，每年也会赢利60万元。第 三个方案也是先建设小工厂，但是如销路好，3年后扩建，扩建 需投资400万元，可使用7年，扩建后每年会赢利190各方案期望值： ∵ 33.6＞30＞28 ∴中批量生产方案为优。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
决策树法
决策树(Decision Tree）是在已知自然状 态发生概率的基础上，通过构成决策树来求 取净现值的期望值，评价项目风险，判断其 可行性的决策分析方法，是直观运用概率分 析的一种图解法。由于这种决策分支画成图 形很像一棵树的枝干，故称决策树。
自然状态 方案
高需求
方案1：甲产品 60－60＝0
中需求
30－30＝0
低需求
11-（- 2）＝13
最大 后悔
值
13 ※
方案2：乙产品 60－30＝30 30－20＝10 11－10＝1
30
方案3：丙产品 60－40＝20 30－25＝5 11－11＝0
20
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
－1
2
3
6
方案三
3
统计决策分析
二、后验概率分布的计算
• 后验概率分布的计算公式为：
P( Ai / B) P
n
Ai P(B / A )
i
P Aj
j 1
P( B / A )
j
• 主观概率：在有些决策问题中，客观环境可能状 态的先验概率分布不能被客观的确定，这时就可 以用决策者对客观环境的各种状态出现可能性大 小的主观判断作为先验概率。 • 举例见P311-312。
E[Q( , a )] min E[Q( , a )]
aA *
或
E[ L( , a )] min E[ L( , a )]
aA *
（二）最大可能准则 • 期望损失准则是进行重复性决策的一个 不错的准则，但是在很多经济活动中， 也有许多决策问题并不能重复出现，而 只有一种一次性决策问题。而在一次性 决策中，一个可用的准则就是最大可能 准则。 • 最大可能准则—选择在最可能出现的客 观状态下收益最大或损失最小的行动方 案作为最终选定的行动方案。
（三）折中准则（赫维茨准则） 对客观环境状态的判断既不能盲目乐观，也不能 过分悲观，决策者不应该按照某种极端的准则行 事，而是应该在两种极端之间寻求平衡。 （四）大中取小准则（萨维奇准则） 从损失函数的角度出发给出的决策准则。
• 举例见P302。
10.3 先验概率型决策
• 先验概率型决策的条件 • 先验概率型决策的准则 • 决策树技术
一、先验概率型决策的条件
• 如果决策者除了掌握客观环境的可能状态 集、决策者的可行行动集和决策行动的收 益函数或损失函数这三个进行决策分析的 基本要素之外，还掌握客观环境各种可能 状态出现的先验概率分布，那么就可以使 用先验概率型决策分析方法进行分析。
统计决策培训课件(PPT 54页)
在状态θj下的后悔值，可按下式计算：
rij
Max i
Q(ai
,
j
)
qij
(9.4)
式中，Q (ai ,θj )是在第j种状态下，正确决策有可
能得到的最大收益，qij是收益矩阵的元素。
如果实际选择的方案正好是这种状态下的最优方案,
则后悔值为0；如果实际选择的方案不如最优方案，决
策者就会感到后悔。后悔值越大表明所选的方案与最
案二的期望值虽有差别，但差别不是很大，所以再计算变
异系数，帮助判断。将有关数据代入(9.11)式和(9.12）式，
可得：
Var(a1) = (450-168)2×0.5+(0-168)2×0.3+(-285-168) 2×0.2=89271
Var(a2) = (200-143)2×0.5+(200-143)2×0.3+(-85-143) 2×0.2=12996
不应过分悲观。主张根据经验和判断确定一个乐观系
数δ（0≤δ≤1），以δ和1-δ分别作为最大收益值
和最小收益值的权数，计算各方案的期望收益E(Q(ai))
E(Q(ai
))
Max i
qij
(1
)
Min i
qij
(9.6)
以期望收益值最大的方案作为所要选择的方案。该
准则的数学表达式为：
a*
Max i
悲观准则。实际应用该准则时，应根据风险的大小、
对未来状态的预计以及对决策失误的承受力，调整δ
的赋值。 （五）等可能性准则事实上是假定各种状态出现
的概率相等。该准则只适用于对未来各种状态发生的 可能性完全心中无数的场合。
23
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 第三节 一般风险型决策
统计预测和决策概述(PPT 42张)
普通教育“十一五”国家级规划教材
统计预测和决策
徐国祥主编： 《统计预测和决策》
目 录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 趋势外推法
9 景气预测法
10 灰色预测法
11 状态空间模型和卡尔曼滤波 12 预测精度测定与预测评价 13 统计决策概述
5 时间序列平滑预测法
14 风险型决策方法 15 贝叶斯决策方法 16 不确定型决策方法 17 多目标决策法
在的发展没有什么根本的不同。
事物的发展变化与其过去的行为总有或大或小的联系，过去的行为影 响现在，也影响未来，这种现象称之为“惯性现象”。 回总目录 回本章目录
类推原则，指事物必须有某种结构，其 升降起伏变动不是杂乱无章的，而是有章
可循的。事物变动的这种结构性可用数学
方法加以模拟，根据所测定的模型，类比 现在，预测未来。
一元线性回归 预测法
3
计算器
多元线性回归 预测法
3
短、中期
因变量与两个或两个 以上自变量之间存在 线性关系
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机 在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机 与非线性回归预测 法相同
非线性回归预 测法
3
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系 当被预测项目的有关 变量用时间表示时， 用非线性回归
回总目录 回本章目录
三、统计预测的作用 • 在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企 业或行业内部的行动计划和决策来实现的; • 统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的 效益的多少。
回总目录 回本章目录
影响预测作用大小的因素主要有： 预测费用的高低；
统计预测和决策
徐国祥主编： 《统计预测和决策》
目 录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 趋势外推法
9 景气预测法
10 灰色预测法
11 状态空间模型和卡尔曼滤波 12 预测精度测定与预测评价 13 统计决策概述
5 时间序列平滑预测法
14 风险型决策方法 15 贝叶斯决策方法 16 不确定型决策方法 17 多目标决策法
在的发展没有什么根本的不同。
事物的发展变化与其过去的行为总有或大或小的联系，过去的行为影 响现在，也影响未来，这种现象称之为“惯性现象”。 回总目录 回本章目录
类推原则，指事物必须有某种结构，其 升降起伏变动不是杂乱无章的，而是有章
可循的。事物变动的这种结构性可用数学
方法加以模拟，根据所测定的模型，类比 现在，预测未来。
一元线性回归 预测法
3
计算器
多元线性回归 预测法
3
短、中期
因变量与两个或两个 以上自变量之间存在 线性关系
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机 在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机 与非线性回归预测 法相同
非线性回归预 测法
3
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系 当被预测项目的有关 变量用时间表示时， 用非线性回归
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三、统计预测的作用 • 在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企 业或行业内部的行动计划和决策来实现的; • 统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的 效益的多少。
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影响预测作用大小的因素主要有： 预测费用的高低；
统计决策ppt文档
P 375-377 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5
各种准则的特点和适用场合
最大的最大收益值准则：一般只有在客观情况确实很乐观， 或者即使决策失误，也完全可以承受损失的场合才采用。
最大的最小收益值准；适用于对未来的状态非常没有把握， 或者难以承受决策失误损失的场合。
最小的最大后悔值准则：适用于不愿放过较大的获利机会， 同时又对可能出现的损失有一定承受力的场合。
决策准则：应在求出后悔矩阵的基础上，先选出各 种状态下每个方案的最大后悔值，然后再从中选择最 小者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
完全不确定型决策的准则（续）
（四）折衷准则
根据经验和判断确定一个乐观系数α(0≤α≤1)， 以α和1－α分别作为最大收益值和最小收益值的权数, 计算各方案的期望收益值E(Q(ai))
…
q1n
方 A2
q21
q22
…
q2n
案…
…
…
…
…
Am
qm1
qm2
…
qmn
收益矩阵的元素qij反映在状态θj下，采用行
动方案 Ai 得到的收益值。 这里所说的收益是广义收益指标。 收益是行动方案和自然状态的函数，可用下
式表示：
qij ＝ Q (Ai , θj ) i =1,2,…,m; j=1,2,…n
Vi Var(Ai) EQ(Ai)
i1,2, ,m
风险型决策的准则（续）
（三）最大可能准则(P 382 11.7)
在最可能状态下，可实现最大收益值的方案为最佳方案。 最大可能准则是将风险条件下的决策问题，简化为确定条件下 的决策问题。只有当最可能状态的发生概率明显大于其他状态 时，应用该准则才能取得较好效果。
各种准则的特点和适用场合
最大的最大收益值准则：一般只有在客观情况确实很乐观， 或者即使决策失误，也完全可以承受损失的场合才采用。
最大的最小收益值准；适用于对未来的状态非常没有把握， 或者难以承受决策失误损失的场合。
最小的最大后悔值准则：适用于不愿放过较大的获利机会， 同时又对可能出现的损失有一定承受力的场合。
决策准则：应在求出后悔矩阵的基础上，先选出各 种状态下每个方案的最大后悔值，然后再从中选择最 小者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
完全不确定型决策的准则（续）
（四）折衷准则
根据经验和判断确定一个乐观系数α(0≤α≤1)， 以α和1－α分别作为最大收益值和最小收益值的权数, 计算各方案的期望收益值E(Q(ai))
…
q1n
方 A2
q21
q22
…
q2n
案…
…
…
…
…
Am
qm1
qm2
…
qmn
收益矩阵的元素qij反映在状态θj下，采用行
动方案 Ai 得到的收益值。 这里所说的收益是广义收益指标。 收益是行动方案和自然状态的函数，可用下
式表示：
qij ＝ Q (Ai , θj ) i =1,2,…,m; j=1,2,…n
Vi Var(Ai) EQ(Ai)
i1,2, ,m
风险型决策的准则（续）
（三）最大可能准则(P 382 11.7)
在最可能状态下，可实现最大收益值的方案为最佳方案。 最大可能准则是将风险条件下的决策问题，简化为确定条件下 的决策问题。只有当最可能状态的发生概率明显大于其他状态 时，应用该准则才能取得较好效果。
统计预测和决策讲义课件.pptx
预测值为： 11656 11098 10788 11181(台) 3
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第四节 定性预测的其他方法
[解答] • 加权平均法：根据各部门负责人对市场情况的熟悉程
度以及他们在以往预测判断中的准确程度，分别给予 不同部门负责人不同的评定等级，在综合处理时，采 用不同的加权系数。如定销售部门负责人的加权系数 为2，其他两个部门负责人的加权系数为1，从而下一 年度笔记本电脑的销售预测值为：
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长（经理）评判意见法
• 优点：迅速、及时和经济；集中了各个方面有经验人 员的意见，使预测结果比较准确可靠；不需要大量的 统计资料，适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测；如果市场发生了变化，可以立即进行修正。
• 缺点：预测结果容易受主观因素的影响；对市场变化、 顾客的愿望等问题了解不细，因此预测结果一般化。
房产需求量（套）
1
2111 2144 2156 2200 2222 2244 2267 2278 2311
2
1978 2100 2133 2156 2200 2222 2267 2278 2500
3
2044 2100 2133 2144 2244 2267 2289 2311 2444
回总目录 回本章目录
415 570 770 585(千件) 3
回总目录 回本章目录
第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高
销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预 测平均销售量为：
570 0.50 415 0.20 770 0.30 599(千件)
回总目录 回本章目录
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第四节 定性预测的其他方法
[解答] • 加权平均法：根据各部门负责人对市场情况的熟悉程
度以及他们在以往预测判断中的准确程度，分别给予 不同部门负责人不同的评定等级，在综合处理时，采 用不同的加权系数。如定销售部门负责人的加权系数 为2，其他两个部门负责人的加权系数为1，从而下一 年度笔记本电脑的销售预测值为：
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长（经理）评判意见法
• 优点：迅速、及时和经济；集中了各个方面有经验人 员的意见，使预测结果比较准确可靠；不需要大量的 统计资料，适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测；如果市场发生了变化，可以立即进行修正。
• 缺点：预测结果容易受主观因素的影响；对市场变化、 顾客的愿望等问题了解不细，因此预测结果一般化。
房产需求量（套）
1
2111 2144 2156 2200 2222 2244 2267 2278 2311
2
1978 2100 2133 2156 2200 2222 2267 2278 2500
3
2044 2100 2133 2144 2244 2267 2289 2311 2444
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415 570 770 585(千件) 3
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第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高
销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预 测平均销售量为：
570 0.50 415 0.20 770 0.30 599(千件)
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统计决策方法概论
统计决策方法概论统计决策方法概论统计决策方法是一种重要的决策分析方法，它利用统计学原理和方法对决策问题进行建模、分析和决策。
统计决策方法依据数据的统计特性和规律，通过量化分析和数值计算，帮助决策者做出最优的决策。
统计决策方法的基本思想是基于数据和概率的决策理论。
它首先收集、整理和分析与决策问题相关的数据，然后根据统计学原理和方法，构建数学模型，并对模型中的各种因素进行定量分析，得出相关的统计指标和决策依据。
最后，根据统计结果和决策目标，进行综合评价，确定最优的决策方案。
统计决策方法包括很多种，下面对其中几种常用的方法进行介绍。
第一种方法是检验与推断。
这种方法通过收集样本数据，并利用统计学的假设检验和参数估计等方法，对总体的各种特征和关系进行推断和判断。
例如，在市场营销决策中，可以通过抽取样本数据，来检验产品价格与销量之间的关系，以及不同市场策略对销售额的影响等。
第二种方法是回归分析。
回归分析用于研究和解释变量之间的函数关系。
通过回归分析，可以确定自变量对因变量的影响程度，并建立预测模型。
在金融风险管理中，回归分析可用于预测资本市场的变动，并为投资决策提供预警和参考。
第三种方法是决策树分析。
决策树是一种图形化的决策模型，它通过将决策问题分解为一系列选择和结果的判定过程，帮助决策者找到最优的决策路径。
决策树分析广泛应用于医学、金融、市场营销等领域。
例如，在医学诊断中，决策树分析可以根据患者的症状和检查结果，帮助医生判断疾病类型和选择最合适的治疗方案。
第四种方法是时间序列分析。
时间序列分析用于研究和预测随时间变化的数据。
它通过分析和建立时间序列的模型，识别出时间序列的趋势、周期、季节性等特征，并进行预测和决策。
时间序列分析广泛应用于经济、气候、环境等领域。
例如，在销售预测中，可以利用时间序列分析来预测产品的未来销售量，从而调整生产和库存策略。
除了上述方法，统计决策还包括多元分析、优化方法、决策模型评价等。
统计决策方法概论PPT(56张)
事件ω1出现的可能性大
– 类条件概率: P(x|ω1)和P(x|ω2)
• 是在不同条件下讨论的问题 • 即使只有两类ω1与ω2，P(x|ω1)+P(x|ω1)≠1 • P(x|ω1)与P(x|ω2)两者没有联系
问题
• 为什么软先件验工程概专率业和类条件概率密度函数可以作为 已知，而后验概率需要通过计算获得？
等价
(3)g(x)
P(x P(x
1) 2)
P(2),(似然比形)式 P(1)
(4)g(x)
lnPP((xx
1) 2)
lnPP((12)),(取对数方)法
决策规则：
2020/9/5
(1) P ( 1
x)
P ( 2
x)
x 1 2
(2) P ( x 1) P ( 1) P ( x 2) P ( 2)
具有一定的合理性 但是没有考虑先验概率 不满足最小错误率要求
2020/9/5
问题
• 类条软件件工概程率专业和后验概率区别？
– 后验概率: P(ω1|x)和P(ω２|x)
• 同一条件x下，比较ω1与ω2出现的概率 • 两类ω1和ω2，则有P(ω1|x)+P(ω2|x)=1 • 如P(ω1|x)> P(ω2|x)则可以下结论，在x条件下，
癌细胞筛查：是癌细胞但是判断为正常细胞的风险应该比正 常细胞判断为癌细胞的风险大得多
2020/9/5
21
软件工程专业
2 最小风险贝叶斯决策
2020/9/5
22
基本思想
• 使错误软率件最工小程并专不业一定是一个普遍适用的最佳选择。
例如：癌细胞分类，两种错误的代价(损失)不同 • 两种错误:
– 癌细胞→正常细胞 – 正常细胞→癌细胞
– 类条件概率: P(x|ω1)和P(x|ω2)
• 是在不同条件下讨论的问题 • 即使只有两类ω1与ω2，P(x|ω1)+P(x|ω1)≠1 • P(x|ω1)与P(x|ω2)两者没有联系
问题
• 为什么软先件验工程概专率业和类条件概率密度函数可以作为 已知，而后验概率需要通过计算获得？
等价
(3)g(x)
P(x P(x
1) 2)
P(2),(似然比形)式 P(1)
(4)g(x)
lnPP((xx
1) 2)
lnPP((12)),(取对数方)法
决策规则：
2020/9/5
(1) P ( 1
x)
P ( 2
x)
x 1 2
(2) P ( x 1) P ( 1) P ( x 2) P ( 2)
具有一定的合理性 但是没有考虑先验概率 不满足最小错误率要求
2020/9/5
问题
• 类条软件件工概程率专业和后验概率区别？
– 后验概率: P(ω1|x)和P(ω２|x)
• 同一条件x下，比较ω1与ω2出现的概率 • 两类ω1和ω2，则有P(ω1|x)+P(ω2|x)=1 • 如P(ω1|x)> P(ω2|x)则可以下结论，在x条件下，
癌细胞筛查：是癌细胞但是判断为正常细胞的风险应该比正 常细胞判断为癌细胞的风险大得多
2020/9/5
21
软件工程专业
2 最小风险贝叶斯决策
2020/9/5
22
基本思想
• 使错误软率件最工小程并专不业一定是一个普遍适用的最佳选择。
例如：癌细胞分类，两种错误的代价(损失)不同 • 两种错误:
– 癌细胞→正常细胞 – 正常细胞→癌细胞
02 决策与决策方法-PPT文档资料
察 觉 和 分 析 问 题
明 确 决 策 目 标
制 订 可 行 方 案
分 析 比 较 方 案
选 择 满 意 方 案
实 施 决 策 方 案
• 决策目标是指在一 定的环境和条件下， 根据预测，所能希 望得到的结果 • 同样的问题，由于 目标不同，所可采 用的决策方案也会 大不相同。
各 种 目 标 的 综 合 平 衡
1
决策过程 决策的影响因 素 决策方法
人是有限理性的
2
思考题
决策者容易受知觉偏差的影响
决策者选择的理性是相对的 决策者往往厌恶风险 决策者往往只求满意结果，而不是最佳方案
16
3 4 5
决策是管理者从事管理工作的 基础
决策贯 穿于管 理过程 始终
决策正 确与否 直接关 系到组 织生存 与发展
决策是一 项创造性 的思维活 动，体现 了高度的 科学性和 艺术性。
26
环境的稳定性
市场结构
环境因素
买卖双方在市场的地位
…………
组织文化 组织信息化程度
组织自身的因素 决策的影响因素 决策问题的性质
组织对环境的应变模式
…………
问题的紧迫性
问题的重要性
…………
决策主体的因素
个人对待风险的态度 个人能力 个人价值观
决策群体的关系融洽程度
…………
决策与决策理 论 决策过程 决策的影响因 素
管理者在决策时离不开信息
数量和质量的要求 进行成本－收益分析
适量的信息是决策的依据
14
决策与决策理 论
决策的定义 决策的原则 决策的依据 决策理论
决策的理论
古典决策理论
基于“经济人”假设提出的 主张应该从经济的角度来看待决策问题 忽视了非经济因素在决策中的作用
统计与决策技巧
90%
6806 1702 756 425 272 189 139
95%
9604 2401 1067 600 384 267 196
99%
16641 4160 1849 1040 666 462 340
Company Logo
3、抽样的方式； 4、抽样的方法； 5、对出现回答情况的估计； 6、所具备的人力、时间和经费等条件。
1、由平均数计算平均数
某企业从不同地区购进三批价格不同的相同材料，资料要求计算该单位购进 该种材料的平均价格。
某企业从不同地区购进某种材料的资料
各地区名称 甲地区
价格（元/件） X 8
购进额（千元 ）M
160
乙地区
10
250
丙地区
12
360
合计
—
770
4-38
由相对数计算平均数
某工业公司所属12个企业，总产值计划完成情况如下表所示。求该工业公 司12个企业的平均计划完成程度。
找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数Me 和两个四分位数(下四分位数QL和上四分位数QU） 连接两个四分（位）数画出箱子，再将两个极值点与箱
子相连接
X最小值 QL 中位数 QU X最大值
4 6 8 10 12
IQR Q3 Q1
绘制方法二：各种数据分析软件绘制箱线图方法
第二节现象发展变化分析
一、基本方法—动态指标分析和时间数列构成 分析。
动态指标分析：即通过计算一组动态指标反映现象随时 间推移所表现出来的变动或发展特征。 主要指标： 1.发展水平与平均发展水平； 2.增减量与平均增减量； 3.发展速度与平均增长速度； 4.平均发展速度与平均增长速度
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基于最小错误率的贝叶斯决策
类条件概率密度函数直接用来分类 是否合理？
具有一定的合理性 没有考虑先验概率 不满足最小错误率要求
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
后验概率含义
P (ω1 |X )
当观测向量为X值时, 该细胞属于正常细胞的概
率。
P (ω2 |X )
当观测向量为X值时, 该细胞属于异常细胞的概
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
例：癌细胞的识别
假设每个要识别的细胞已作过预处理，并抽 取出了d个特征描述量，用一个d维的特征向 量X表示，
识别的目的是要依据该X向量将细胞划分为 正常细胞或者异常细胞。
这里我们用ω１表示是正常细胞，而ω２则 属于异常细胞。
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
正常细胞特征的概率分布 异常细胞特征的概率分布 salmon的概率分布 sea bass的概率分布
分类中如何使用类条件概率？ 什么是先验概率？
长沙理工大学
条件概率
P(*|#)是条件概率的通用符号
即在某条件#下出现某个事件*的概率 P(ωK|X):X出现条件下,样本为ωK类的概率
P(*|#)与P(*)不同
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
先验概率
根据先验概率决定
这种分类决策没有意义 表明由先验概率所提供的信息太少
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
概率密度函数
利用对细胞作病理分析所观测到的信息，也 就是所抽取到的d维观测向量。
为简单起见，我们假定只用其一个特征进行 分类，即d=1
率。
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
后验概率
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
“ salmon” or “sea bass”判别中的后验概 率
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
类条件概率和后验概率区别
后验概率: P(ω1|x)和P(ω２|x)
同一条件x下，比较ω1与ω2出现的概率 两类ω1和ω2，则有P(ω1|x)+P(ω2|x)=1 如P(ω1|x)> P(ω2|x)则可以下结论，在x条件下，
事件ω1出现的可能性大
类条件概率: P(x|ω1)和P(x|ω2)
是在不同条件下讨论的问题 即使只有两类ω1与ω2，P(x|ω1)+P(x|ω1)≠1 P(x|ω1)与P(x|ω2)两者没有联系
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
贝叶斯公式
先验概率，后验概率，概率密度函数之间关 系
根据先验概率和概率密度函数可以计算出后 验概率
先验概率
P(ω1)和P(ω2) 含义: 每种细胞占全部细胞的比例 P(ω1)+P(ω2)=1 一般情况下正常细胞占比例大，即
P(ω1)>P(ω2)
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
salmon” or “sea bass”判别中的先验概率
P(ωsalmon) P(ωsea bass)
模式识别
模式识别
长沙理工大学
课前思考
机器自动识别分类，能不能避免错分类 ? 怎样才能减少错误？ 不同错误造成的损失一样吗？ 先验概率，后验概率，概率密度函数？ 什么是贝叶斯公式？ 正态分布？期望值、方差？ 正态分布为什么是最重要的分布之一？
长沙理工大学
学习指南
理解本章的关键
要正确理解先验概率，类概率密度函数，后 验概率这三种概率
问题: 如何对某一样本按其特征向量分类
已知d维特征空间的统计分布，如何对某一样 本分类最合理
长沙理工大学
§2.2 几种常用的决策规则
基于最小错误率的贝叶斯决策 基于最小风险的贝叶斯决策 在限定一类错误率条件下使另一类错误
率为最小的两类别决策 最小最大决策 序贯分类方法
长沙理工大学
2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策
得到两类的类条件概率密度函数分布
P(x|ω1)是正常细胞的属性分布 P(x|ω2)是异常细胞的属性分布
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
类条件概率密度函数
概率密度函数性质
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
salmon” or “sea bass”判别中的类条件概 率密度函数
长沙理工大学
对这三种概率的定义，相互关系要搞得清清 楚楚
Bayes公式正是体现这三者关系的式子，要 透彻掌握。
长沙理工大学
2.1引言
统计决策理论
是模式分类问题的基本理论之一
贝叶斯决策理论
是统计决策理论中的一个基本方法
长沙理工大学
物理对象的描述
在特征空间中讨论分类问题
假设一个待识别的物理对象用其d个属性观
长沙理工大学
几个重要概念
先验概率
P(ω1)及P(ω2)
概率密度函数
P(x|ωi)
后验概率
P(ωi|X)
长沙理工大学
贝叶斯决策理论
先验概率，后验概率，概率密度函数
假设总共有c类物体，用ωi (i=1,2,…,c)标记
每个类别，x = [x1, x2, …, xd]T，是d维特征
空间上的某一点，则 P(ωi )是先验概率 p(x| ωi )是ωi类发生时的条件概率密度函数 P(ωi|x)表示后验概率
分类识别中为什么会有错分类？
当某一特征向量值X只为某一类物体所特有， 即
对其作出决策是容易的，也不会出什么差错
问题在基于最小错误率的贝叶斯决策
基本思想
使错误率为最小的分类规则 称之为基于最小错误率的贝叶斯决策
长沙理工大学
例
两类细胞识别
特征-后验概率-分类
两类鱼识别
特征-后验概率-分类
天气预报中的后验概率
特征 后验概率 分类
长沙理工大学
例
细胞识别，加入更多类别? 鱼识别，加入更多种类? 存在问题
后验概率直接用来分类 后验概率不易直接得到 后验概率不易联合考虑 ……
长沙理工大学
例
另一种概率:类条件概率
察值描述，称之为d个特征，记为x = [x1, x2, …, xd]T
这组成一个d维的特征向量，而这d维待征所 有可能的取值范围则组成了一个d维的特征 空间。
长沙理工大学
贝叶斯决策理论方法讨论的问题
讨论的问题
总共有c类物体 已知各类在这d维特征空间的统计分布，
各类别ωi=1,2,…,c的先验概率P(ωi) 类条件概率密度函数p(x|ωi)
类条件概率密度函数直接用来分类 是否合理？
具有一定的合理性 没有考虑先验概率 不满足最小错误率要求
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
后验概率含义
P (ω1 |X )
当观测向量为X值时, 该细胞属于正常细胞的概
率。
P (ω2 |X )
当观测向量为X值时, 该细胞属于异常细胞的概
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
例：癌细胞的识别
假设每个要识别的细胞已作过预处理，并抽 取出了d个特征描述量，用一个d维的特征向 量X表示，
识别的目的是要依据该X向量将细胞划分为 正常细胞或者异常细胞。
这里我们用ω１表示是正常细胞，而ω２则 属于异常细胞。
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
正常细胞特征的概率分布 异常细胞特征的概率分布 salmon的概率分布 sea bass的概率分布
分类中如何使用类条件概率？ 什么是先验概率？
长沙理工大学
条件概率
P(*|#)是条件概率的通用符号
即在某条件#下出现某个事件*的概率 P(ωK|X):X出现条件下,样本为ωK类的概率
P(*|#)与P(*)不同
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
先验概率
根据先验概率决定
这种分类决策没有意义 表明由先验概率所提供的信息太少
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
概率密度函数
利用对细胞作病理分析所观测到的信息，也 就是所抽取到的d维观测向量。
为简单起见，我们假定只用其一个特征进行 分类，即d=1
率。
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
后验概率
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基于最小错误率的贝叶斯决策
“ salmon” or “sea bass”判别中的后验概 率
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
类条件概率和后验概率区别
后验概率: P(ω1|x)和P(ω２|x)
同一条件x下，比较ω1与ω2出现的概率 两类ω1和ω2，则有P(ω1|x)+P(ω2|x)=1 如P(ω1|x)> P(ω2|x)则可以下结论，在x条件下，
事件ω1出现的可能性大
类条件概率: P(x|ω1)和P(x|ω2)
是在不同条件下讨论的问题 即使只有两类ω1与ω2，P(x|ω1)+P(x|ω1)≠1 P(x|ω1)与P(x|ω2)两者没有联系
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基于最小错误率的贝叶斯决策
贝叶斯公式
先验概率，后验概率，概率密度函数之间关 系
根据先验概率和概率密度函数可以计算出后 验概率
先验概率
P(ω1)和P(ω2) 含义: 每种细胞占全部细胞的比例 P(ω1)+P(ω2)=1 一般情况下正常细胞占比例大，即
P(ω1)>P(ω2)
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
salmon” or “sea bass”判别中的先验概率
P(ωsalmon) P(ωsea bass)
模式识别
模式识别
长沙理工大学
课前思考
机器自动识别分类，能不能避免错分类 ? 怎样才能减少错误？ 不同错误造成的损失一样吗？ 先验概率，后验概率，概率密度函数？ 什么是贝叶斯公式？ 正态分布？期望值、方差？ 正态分布为什么是最重要的分布之一？
长沙理工大学
学习指南
理解本章的关键
要正确理解先验概率，类概率密度函数，后 验概率这三种概率
问题: 如何对某一样本按其特征向量分类
已知d维特征空间的统计分布，如何对某一样 本分类最合理
长沙理工大学
§2.2 几种常用的决策规则
基于最小错误率的贝叶斯决策 基于最小风险的贝叶斯决策 在限定一类错误率条件下使另一类错误
率为最小的两类别决策 最小最大决策 序贯分类方法
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2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策
得到两类的类条件概率密度函数分布
P(x|ω1)是正常细胞的属性分布 P(x|ω2)是异常细胞的属性分布
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基于最小错误率的贝叶斯决策
类条件概率密度函数
概率密度函数性质
长沙理工大学
基于最小错误率的贝叶斯决策
salmon” or “sea bass”判别中的类条件概 率密度函数
长沙理工大学
对这三种概率的定义，相互关系要搞得清清 楚楚
Bayes公式正是体现这三者关系的式子，要 透彻掌握。
长沙理工大学
2.1引言
统计决策理论
是模式分类问题的基本理论之一
贝叶斯决策理论
是统计决策理论中的一个基本方法
长沙理工大学
物理对象的描述
在特征空间中讨论分类问题
假设一个待识别的物理对象用其d个属性观
长沙理工大学
几个重要概念
先验概率
P(ω1)及P(ω2)
概率密度函数
P(x|ωi)
后验概率
P(ωi|X)
长沙理工大学
贝叶斯决策理论
先验概率，后验概率，概率密度函数
假设总共有c类物体，用ωi (i=1,2,…,c)标记
每个类别，x = [x1, x2, …, xd]T，是d维特征
空间上的某一点，则 P(ωi )是先验概率 p(x| ωi )是ωi类发生时的条件概率密度函数 P(ωi|x)表示后验概率
分类识别中为什么会有错分类？
当某一特征向量值X只为某一类物体所特有， 即
对其作出决策是容易的，也不会出什么差错
问题在基于最小错误率的贝叶斯决策
基本思想
使错误率为最小的分类规则 称之为基于最小错误率的贝叶斯决策
长沙理工大学
例
两类细胞识别
特征-后验概率-分类
两类鱼识别
特征-后验概率-分类
天气预报中的后验概率
特征 后验概率 分类
长沙理工大学
例
细胞识别，加入更多类别? 鱼识别，加入更多种类? 存在问题
后验概率直接用来分类 后验概率不易直接得到 后验概率不易联合考虑 ……
长沙理工大学
例
另一种概率:类条件概率
察值描述，称之为d个特征，记为x = [x1, x2, …, xd]T
这组成一个d维的特征向量，而这d维待征所 有可能的取值范围则组成了一个d维的特征 空间。
长沙理工大学
贝叶斯决策理论方法讨论的问题
讨论的问题
总共有c类物体 已知各类在这d维特征空间的统计分布，
各类别ωi=1,2,…,c的先验概率P(ωi) 类条件概率密度函数p(x|ωi)