统计决策
第八章 统计决策
137.5
162.5 187.5 212.5 237.5 262.5 287.5
0.5
0.68 0.8 0.89 0.95 0.98 1
0.25
0.18 0.12 0.09 0.06 0.03 0.02
190
220 245
3/4
7/8 15/16
300
1
(三)行动方案初步筛选 1 优势筛选法:按优势原则淘汰那些明显处于劣势 的方案
第一步:向有经验的专家了解对该种产品的最低最高需求 量,得到变化区间,如 50, 300 第二步:通过询问得到 d 使需求量落入 50, xd , xd , 300 两个区间的可能性相等,如 50,150 , 150, 300
x
第三步:通过询问获得 50,150 , 150, 300 的等概率分割点 第四步:依次不断询问,直到能够确定一条累计概率分布曲 线图 第五步:绘出曲线图 第六步:去定需求量的概率分布 第七步:整个变动区间进行等距分组,并求出各组概率
收益 状态
方案
1
3 4 4 5 1
2
6 4 1 4 2
3
1 8 8 7 3
a1 a2 a3 a4 a5
收益
状态
方案
1
3 4
2
6 4
3
1 8
a1 a2 a4
5
4
7
2 满意水准筛选法 规定各个方案必须达到的限额,达不到的予以淘汰
收益 方案
状态
1
0.3 80
2
0.4 40
3
0.2 -10
可能的需求量 需求量的累计概率
需求量 分组 50-75
组中 值 62.50
管理统计学12 第十二章 统计决策
❖
原概率修改为P(A1)P(a2/ A1)=0.6×0.1=0.06;
❖ 当新产品销路不好时,采用新产品就要亏损X21=-3万元;不采用新产 品,就有可能用更多的资金来发展老产品,获利X22=10万元。
❖ 现确定销路好(A1)的概率为P(A1)=0.6,
❖
销路差(A2)的概率为P(A2)=0.4。
方案 ❖
新产品销路好 A1
P(A1)概率 0.6
新产品销路差 A2
P(A1)概率 0.4
管理统计学 [第四版]
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第十二章 统计决策
• §12.1 统计决策概述 • §12.2 以期望值为准则的决策方法 • §12.3 以最大可能性为准则的决策方法 • §12.4 决策树方法 • §12.5 贝叶斯决策方法
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案例导入
1981年3月30日,一个大学退学生Hinckley企图对里根总统行刺。他打伤了里根、 里根的新闻必输以及两个保安人员。在1982年审判他时,Hinckley以精神病为理由 作为其无罪的辩护。在18个医师中作证的医师是Daniel R.Weinberger,他告诉法院 当给被诊断为精神分裂症的人以CAT扫描(计算机辅助层析扫描)时,扫描显示 30%的案例为脑萎缩,而给正常人以CAT扫描时,只有2%的扫描显示脑萎缩。 Hinckley的辩护律师试图拿Hinckley的CAT扫描结果为证据,争辩说因为Hinckley的 扫描展示了脑萎缩,他极有可能患有精神病,从而免于受到法院的起诉。一般地, 在美国精神分裂症的发病率大约为1.5%。利用以上数据,运用贝叶斯公式,我们 可以算出即使Hinckley的扫描展示了脑萎缩,他也只有18.6%的可能性患有精神分 裂症,因此CAT扫描无法作为其无罪的证据。
统计决策理论在应用统计学中的方法与实际应用
统计决策理论在应用统计学中的方法与实际应用统计决策理论是应用统计学中重要的理论框架之一,它通过统计方法和决策分析技术,帮助决策者在不确定的条件下做出最佳决策。
本文将从统计决策理论的基本原理、常用方法以及实际应用案例等方面进行论述。
一、统计决策理论基本原理统计决策理论的基本原理是建立在概率论和决策分析基础之上的,它强调了信息的不完全性和不确定性对决策结果的影响。
在统计决策理论中,决策者通过搜集数据、分析数据,并将概率和风险引入决策过程中,以获得最优决策结果。
二、统计决策理论的常用方法1. 决策树分析:决策树是一种图形化的方法,用于描述决策的各种可能性和效果。
它将决策者的选择和结果以树状结构表示,并通过统计分析和概率计算,评估每个决策路径的风险和收益。
决策树分析能够帮助决策者直观地了解不同决策选项之间的风险和效益,从而做出最优决策。
2. 随机模拟:随机模拟是一种基于概率的计算方法,它通过建立概率模型,模拟大量的随机实验来评估决策的风险和收益。
通过进行多次随机模拟试验,可以获取各种可能的决策结果,并对决策方案进行评估和比较。
随机模拟能够在现实决策环境中考虑各种不确定因素,提供决策参考和风险管理的依据。
3. 正态分布分析:正态分布是统计学中常见的概率分布,具有许多重要的统计特性。
决策者可以根据已有数据对所研究对象的特征进行正态分布分析,建立起关于决策对象的概率模型。
通过对正态分布的分析,可以评估决策结果的风险和收益,并做出相应的决策。
三、统计决策理论的实际应用案例1. 风险投资决策:在金融领域,统计决策理论被广泛应用于风险投资决策中。
通过分析市场数据、评估资产价格和波动等因素,投资者可以利用统计决策理论来优化投资组合,降低风险并提高收益。
2. 质量控制决策:在生产制造领域,统计决策理论被应用于质量控制决策中。
通过对生产过程的数据进行统计分析,可以评估产品的质量状况,并采取相应的质量改进措施,提高产品质量并降低不良率。
教学课件第九章统计决策
最小的最大后悔值准则的数学表达式为:
a*M i M ijna rij x
(9.5)
E(Q(ai)) qi,jPj
(i =1,2,---,m) (9.10)
(二)变异系数准则 j1
当出现两个方案收益的期望值相差不大的情况时,可以进一
步用变异系数作为选择方案的标准,以变异系数较低的方案
作为所要选择的方案。变异系数准则必须在期望值达到一定 数额的前提下,才能运用,否则可能得出不正确的结论。
9-14
表 9-3 某项投资的后悔矩阵表 单位:万元
状态 方 方案一
方案二 案 方案三
需求大 0
250 450
需求中 200
0 200
需求小 285 85
0
9-15
(四)折衷准则
该准则认为,对未来的形势既不应该盲目乐观,也 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值
9-13
【例9-3】 假设例9-1中,有关市场状态的概率完全不知道,试 求出后悔矩阵并根据最小的最大后悔值准则进行决策。
解:
(1)在市场需求大的情况下,采用方案一可获得最大收益,故有:
Mi aQ(xai,1)450
在市场需求中的情况下,采用方案二可获得最大收益,故有:
Mi aQ(xai,2)200
试编制该问题的收益矩阵表。
9-7
解:首先分别计算不同状态下采用不同方案可能带来的收益。
统计决策
第二节 确定型决策 一、微分极值决策法 二、盈亏平衡分析决策法 三、线性规划决策法
统计决策 一、微分极值决策法
微分极值决策法就是根据决策目标和条件建立数学方程,利用微 分极值的计算原理求解方程的极大值或极小值,进而作出最满意 选择的方法。 (一)求极小值决策 例12.1 已知某企业根据经营需要每年应采购某种商品10000 件,分几次进行。据统计,平均每次采购费用1000元,平均每件 商品年存储费用5元。问该企业每批采购该种商品多少件,才能使 采购储存总费用最少? 解:设Q代表年采购量,C1代表每批采购费用,C2代表单位商 品年平均储存费用,C代表采购储存总费用,q代表最优采购批量。 当存货价格稳定,不存在数量折扣优惠,不出现缺货的情况下: 年采购储存总费用=年采购费用+年储存费用 即:C=C1+C2 根据微分极值原理,把Q当作自变量求导,并令其导数等零, 可求得使采购储存总费用最小的采购批量,即经济订购批量:
统计决策 (二)求极大值决策 例12.2 某企业试制成功某产品,其单位产品变动成 本20元,固定成本10万元。经试销和市场预测,取得如下 价格和销售量变动关系资料。现在准备投放市场,问要使 利润最大,销售价格应订为多少? 表12.1 某产品价格与销售量变动资料表
销售价格(元) 10 15 20 25 3 0 销售量(万件) 60 50 40 30 2 0
统计决策 (二)按决策过程信息完备程度分为确定型决策、风 险型决策和不确定型决策。
1.确定型决策。自然状态已经弄清且完全确定,从而可以按既定 目标及评价标准选定行动方案的决策,称为确定型决策。例如,某邮 局从其所在地向周围五个城市送邮件,其投递路线5!=120条,从中找 出最短路线,就是一个确定型决策。 2.风险型决策。风险型决策是指决策者对将要出现的各种自然状 态不能肯定,但其发生的概率已经掌握或可以计算出来,依据各种自 然状态的概率所做出的决策。决策者所采取的任何行动方案都会遇到 一个以上自然状态所引起的不同结果,这些结果出现的机会是用各种 自然状态出现的概率来表示的。不管选择哪个行动都要承担一定的风 险,故称为风险型决策。 3.非确定型决策。非确定型决策,又叫完全不确定型决策,它是 指决策者对未来可能出现的自然状态有所了解,但无法估计或确定这 些未来事件(自然状态)可能发生的概率,在确定可行方案时,必须 列出一切可能发生的未来事件,然后根据一定的标准(即决策准则), 去选择最满意方案。
统计决策分析
统计决策分析统计决策分析(Statistical Decision Analysis)是一种以统计学为基础的决策分析方法。
它通过收集、整理和计算各种可能的决策选择的相关数据,以便帮助决策者做出最佳的决策。
统计决策分析主要包括以下几个步骤:1. 定义决策问题:首先需要明确决策的目标和约束条件。
即要明确决策的目标是什么,以及在什么情况下需要做出决策。
2. 收集数据:在决策问题中,需要收集相关的数据。
这些数据可以是历史数据,也可以是通过实验或调查获得的数据。
3. 数据分析:对数据进行统计分析,可以采用一些统计学方法,如描述统计、假设检验、方差分析等。
通过对数据的分析,可以得到数据的特征,如均值、方差、相关性等。
4. 模型构建:根据决策问题的特点和数据分析的结果,可以建立适当的统计模型。
模型可以是概率模型、回归模型、时间序列模型等。
这些模型可以帮助我们理解决策问题的本质,并可以用于预测和决策。
5. 决策评价:根据决策问题的目标和约束条件,可以从多个角度评价不同的决策方案。
评价指标可以是风险、效益、效率等。
通过对不同决策方案的评价,可以确定最佳的决策方案。
6. 决策实施:选定最佳决策方案后,需要将其付诸实施。
这涉及到组织和协调资源,制定具体的行动计划,并监督和评估决策的执行情况。
统计决策分析在各个领域都有广泛的应用。
在企业管理中,统计决策分析可以帮助企业做出市场营销决策、生产决策、投资决策等。
在医疗卫生领域,统计决策分析可以用于疾病预测、医疗资源配置等。
在环境保护方面,统计决策分析可以用于环境监测与评估、环境治理等。
然而,统计决策分析也存在一些挑战和限制。
第一,数据的质量和可用性对统计分析的结果有很大的影响。
如果数据不准确、不完整或不真实,那么分析结果可能是错误的。
第二,模型的选择和构建也是一个关键的问题。
不同的模型可能导致不同的结果,因此需要在合理性和可行性之间进行权衡。
第三,统计决策分析只是一种辅助决策的工具,决策者本身的经验和判断力也是至关重要的。
第11章 统计决策解析
其计算公式如下: EVPI = E[Max Q(ai,θj )- Q(a*,θj )] n i Q(ai,θj )- Q(a*,θj ) P( j ) = [ Max i
j 1
上式中,EVPI是完全信息价值的期望值,Q(ai,θj ) 表示各方案在状态θj 下的最大收益值,Q(a*,θj )表 示先验分析中的最佳方案在状态θj 下的收益值。 EVPI越大表明通过收集补充信息使决策效益提高 的余地越大。同时,它也代表了为取得该项情报 可付出的代价的上限。
设某种状态θj的先验概率为P(θj),通过调 查获得的补充信息为ek ,θj 给定时ek的条件概 率为,则在给定信息ek的条件下,θj的条件概 率即后验概率可用以下公式计算
P( j / ek ) P( j ) P(ek / j )
n
P( ) P(e
j 1 j
k
/ j )
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11.3 一般风险型决策
一、自然状态概率分布的估计 二、风险型决策的准则 三、利用决策树进行风险型决策
自然状态概率分布的估计
客观概率是一般意义上的概率,通常是由 自然状态的历史资料推算或按照随机实验 的结果计算出来的。 主观概率是决策者基于自身的学识和经验 作出的对某一事件发生可能性的主观判断。
第11章 统计决策
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
11.1 11.2 11.3 11.4
统计决策的基本概念 完全不确定型决策 一般风险型决策 贝叶斯决策
11.1 统计决策的基本概念
一、什么是统计决策 二、统计决策的基本步骤
什么是统计决策
狭义的统计决策方法是一种研究非对抗型 和非确定型决策问题的科学的定量分析方 法。
第十一章 统计决策.
11 - 2
统计学
STATISTICS
11.1 统计决策的基本概念
一、什么是统计决策 二、统计决策的基本步骤 三、收益矩阵表
11 - 3
统计学
STATISTICS
什么是统计决策
狭义的统计决策方法是一种研究非对抗型 和非确定型决策问题的科学的定量分析方 法。
11 - 4
统计学
STATISTICS
11 - 13
统计学
STATISTICS
11.3 一般风险型决策
一、然状态概率分布的估计 二、风险型决策的准则 三、利用决策树进行风险型决策
11 - 14
统计学
STATISTICS
自然状态概率分布的估计
客观概率是一般意义上的概率,通常是由 自然状态的历史资料推算或按照随机实验 的结果计算出来的。 主观概率是决策者基于自身的学识和经验 作出的对某一事件发生可能性的主观判断。
11 - 24
统计学 完全信息价值与补充信息价值
STATISTICS
完全信息,是指在对某一问题进行决策时, 对于所有可能出现的状态都可以提供完全 确切的情报。完全信息的价值,可以由掌 握完全信息前后,所采取的不同行动方案 的收益值的差额来表示。用收益值差额的 期望值来综合反映完全信息的价值。
11 - 25
11 - 45
统计学
STATISTICS
11 - 46
统计学
STATISTICS
11 - 47
2 j 1 n
Vi=
11 - 17
Var (ai ) E(Q(ai))
(i =1,2,…,m)
统计学
STATISTICS
(三)最大可能准则 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的效果。 (四)满意准则 利用这一准则进行决策,首先要给出一个满意水平。然后, 将各种方案在不同状态下的收益值与目标值相比较,并以 收益值不低于目标值的累积概率为最大的方案作为所要选 择的方案。利用该准则的决策结果,与满意水平的高低有 很大关系。
第十三章统计决策概述
第十三章 统计决策概述基本内容一、决策的概念和种类(一)决策和统计决策决策:为了实现特定的目标,根据客观的可能性,在占有一定信息和经验的基础上,借助一定的工具、技巧和方法,对影响未来目标实现的诸因素进行准确的计算和判断选优后,对未来行动做出决定。
决策的基本特征:未来性;选择性;实践性。
决策系统的基本要素:决策主体;决策目标;决策对象;决策环境。
统计决策:有广义和狭义之分。
凡是使用统计方法进行决策的决策方法称为广义的统计决策;狭义的统计决策是指不确定情况下的决策。
不确定情况下的决策需要具备四个条件:1、决策人要求达到的一定目标。
从不同的目的出发往往有不同的决策标准。
2、存在两个或两个以上可供选择的方案。
所有的方案构成一个集合。
3、存在着不以决策人主观意志为转移的客观状态,即自然状态。
所有可能出现的自然状态构成状态空间。
4、在不同情况下采取不同方案所产生的结果是可以计量的。
所有的结果构成一个结果空间。
(二)决策的种类1. 按决策问题所处的条件分为确定性决策、不确定型决策和对抗型决策。
2. 按问题的性质分为程序化决策和非程序化决策。
3. 按决策涉及的范围分为总体决策和局部决策。
4. 按决策过程是否运用数学模型来辅助决策分为定性决策和定量决策。
5. 按决策目标的数量分为单目标决策和多目标决策。
6. 按决策的整体构成分为单阶段决策和多阶段决策。
(三)统计决策中的一些基本概念贝叶斯决策:通过样本,结合先验信息,利用贝叶斯的后验概率公式所作的决策。
决策函数:根据样本的观察值对总体参数作出推断,这时样本统计量d 是样本观察值12,,,n x x x L 的一个函数,12(,,,)n d d x x x =L 就称为决策函数。
在统计决策中,决策函数可看作是在取得一定的自然状态信息下采取的一种方案。
损失函数:参数的真值为θ,决策的结果为d ,两者的不一致会带来一定的损失,这种损失是一个随机变量,用(,)L d θ表示,称为损失函数。
统计学《统计决策》课件
统计方法,利用有关的统计信息和相应的 统计分析方法在不确定情况下进行决策。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策
10-5
2.统计决策的特征
它主要研究不确定型和风险型的决策问题。 它是研究非对抗型决策问题的一种主要方法。 它是一种定量决策。
依赖事件发生的客观规律对未来形势出现的可能 性进行估计得到的概率称为客观概率。
例如,在一副扑克牌的游戏中,得到一个五张同花顺的可 能性是多少。 根据以往机器设备发生故障的频率来估计概率,从而确 定出合理的检修时间间隔。
依赖主观判断对未来形势出现的可能性进行估计 得到的概率称为主观概率。
例如,未来股票价格的走势的可能性。
根据收益期望值准则,应选择方案一,即订购空 调100台。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策
10-29
【例10.8】给出引例10.0的损益矩阵表, 并根据收益期望值准则判断公司应该对每 个出厂的产品进行检验吗?
解:公司面临两个自然状态:
s1 :一批不合格率是20%的产品;
s2 :一批不合格率是40%的产品。
事件
需求大
需求中
需求小
方案一
0
6000
14000
方案二
9000
0
8000
方案三
21000
7000
0
由表10.3,方案一的最大后悔值为14000元,方案二的最 大后悔值为9000元。方案三的最大后悔值为21000元。根 据最小最大后悔值准则,应选择方案二。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策
(10)统计决策
a方案的最小收益为-40万元,b方案的最 小收益值为-80万元,c方案的最小收益值 为16万元,经过比较,c方案的最小最小 收益值最大,所以谨慎者可选择c方案。
EMV(建大厂)=(0.4)*($100,000)+(0.6)*($90,000)=-$14,000 EMV(中型厂)=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* ($10,000)=+$18,000 EMV(建小厂)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*($5,000)=+$13,000 EMV(不建厂)=$0 根据EMV标准,南方公司应该建一个中型 厂。
例:南方医院供应公司是一家制造医护人员的工装大褂 的公司。该公司正在考虑扩大生产能力。它可以有以下 几个选择:1、什么也不做;2、建一个小厂;3、建一 个中型厂;4、建一个大厂。 新增加的设备将生产一种新型的大褂,目前该产品的潜 力或市场还是未知数。如果建一个大厂且市场较好就可 实现$100,000的利润。 如果市场不好则会导致$90,000的损失。 但是,如果市场较好,建中型厂将会获得$ 60,000,小 型厂将会获得$40,000, 市场不好则建中型厂将会损失$10,000,小型厂将会损 $5,000。 当然,还有一个选择就是什么也不干。最近的市场研究 表明市场好的概率是0.4,也就是说市场不好的概率是 0.6。
2、基本步骤
第一、确定决策目标 所谓决策目标是在一定条件制约下,决策者希望达到 的的结果,是分析和研究决策问题的出发点和归宿。 第二、拟定备选方案 目标确定后,需要分析实现目标的各种可能途径。 第三、列出自然状态 简称状态,是指实施行动方案时,可能面临的客观条 件和外部环境。 第四、选择“最佳”或者“满意”的方案 第五、实施方案 方案确定后,必须组织人力、物理和财力将其付诸实 施。
第七章统计决策概述
统计预测决策
第七章
统计决策概述
7-1
统计学专业课
统计预测决策
第七章
统计决策概述
第一节 决策的概念和种类
第二节 决策的作用和步骤 第三节 决策的公理和原则
7-2
统计学专业课
统计预测决策
第一节 决策的概念和种类
一、统计决策的概念 广义:决策者为了实现特定的目的,运用 科学的理论和方法,在系统地分析主客观条件 的基础上,提出各种预选方案,从中选择最佳 方案,并对最佳方案的实施过程进行监控,及 时掌握并反馈决策方案的实施情况,调整决策 模型和决策目标,不断优化决策系统。 狭义:决策者按照一定的决策准则,在多 种可供选择的行动方案中选择一种最佳方案。
统计学专业课
统计预测决策
第一节 决策的概念和种类
以估算出来。 六、统计决策的种类 1、战略决策与战术决策 2、规范性决策与非规范性决策 3、单目标决策与多目标决策 4、个人决策与集体决策 5、确定型决策 、风险型决策和不确定型决策 6、单阶段决策和多阶段决策
7-7
统计学专业课
统计预测决策
第二节 决策的作用和步骤
一、决策的作用 科学的统计决策起着由目标到达结果的中 间媒介作用;科学的统计策起着避免盲目 性、减少风险性 。 二、决策的步骤 (一)确定决策目标 (二)拟定备选方案 ( 三)方案评估和选择 (四)方案实施、控制决策的实施过程
7-8
统计学专业课
统计预测决策
第三节 决策的公理和原则
一、决策的公理 1、决策的公理有两个基本点: (1)决策者通常对自然状态出现的可能性有 一个大致的估计 (2)决策者对于每一行动方案的结果根据自 己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价 2、统计决策理论有以下六条公理: (1)方案的优劣是可以比较和判别的 (2)方案必须具有独立存在的价值
第九章统计决策
(三)应用标准正态概率分布进行决策
我们可以根据标准正态概率分布的概念,运用连续分布来处理决策问题。 设有一生产销售问题的风险型决策,如果满足下列两个条件,即:
1.该决策问题的 自然状态(市场 需求量)为一连 续型的随机变量X, 其概率密度为厂
(x)。
2.备选方案 , , …, 分别表示 生产(或存有) 数量为1,2,…, ������单位的某种产
品或商品。
节前思考
贝叶斯决策的一般问题有哪些? 贝叶斯决策方法的类型和应用有哪些?
(一)贝叶斯决策的概念和步骤 风险型决策方法,是根据预测各种事件可能发生的先验概率,然后再采用 期望值标准或最大可能性标准等来选择最佳决策方案。 在已具备先验概率的情况下,一个完整的贝叶斯决策过程,要经历以下几 个步骤。
和 可选择,并有4个自然状态
和 与其相对应。但这4个自
然状态的概率决策者无法知道,它们相应的改建费用如表9-24所示。试问
应选择哪一个方案为佳?
(一)“坏中求好”决策准则的概念 “坏中求好”决策准则也叫做“小中取大”决策准则或叫作悲观决策准则。 这种决策准则的客观依据是决策的系统功能欠佳,形势对决策者不利。
• 通过计算信息价值,可使决策者在重大问题的决策中,能够明 (2) 确回答对于获取某些自然状态信息付出的代价是否值得的问题。
(二)完全信息价值的应用 所谓完全信息在实际工作中是不存在的。但通常可以通过试生产、试销、 专家咨询等取得关于销路、价格等方面的更多的情报,使各种自然状态的 概率预测得更为精确,促使决策更为合理。
1.确定型决策是指可供选择方案的条件已确定。
2.不确定型决策是指决策时的条件是不确定的,细分起来又可以分成 两种。 3.对抗型决策的特点是包含了两个或几个人之间的竞争,并且不是所 有的决策都在决策人的直接控制之下,而要考虑到对方的策略。
第13章_统计决策概述
统计决策的六条公理: (一)方案的优劣是可以比较和判别的 决策者对于给出的两个方案——方案一和方案 二能够确认:或者是方案一优于方案二,或者是方 案二优于方案一,或者是两者没有区别。同时,如 果决策者确认第一方案优于第二方案,第二方案优 于第三方案,则他必须确认第一方案优于第三方案。
换言之,方案的优劣次序是不能相互循环的。
三、统计决策中的三个基本概念 1. 决策函数
概念:根据样本的观察值对总体参数 Q 做 出推断,这时样本统计量 d 是样本观察值的一 d d ( x1 , x2 ,, xn ) 称为决策函数。Q可 个函数, 以看做是一个状态空间, d 看做是在取得一定 自然状态信息下采取的一种方案。
2. 损失函数 概念:参数的真值 和决策结果 d 的不一 致会带来损失,这种损失作为参数的真值和决 策结果的函数,是一个随机变量,用 L( d , ) 表示,称为损失函数。
获益
信息搜集成本
时间
0
上图描述了信息搜集成本和效益之间的关系。从 图中可以看出: 搜集信息的时间越长,花费的成本越高。
在开始搜集信息时,搜集到的额外信息会使决策
效益递增,但随着时间的推移,信息搜集的边际效 益递减,直至决策者延误决策时机,导致信息搜集 成本大大高于收益,这样,决策者就得不偿失。
(二)方案必须具有独立存在的价值 假定有三个方案,其在各种自然状态下的损益值如表所示:
自然状态下的损益值 方案 甲 一 二 三 1000 850 500 乙 -200 -300 100
在甲、乙两种状态下,方案二都劣于方案一,这样的方案叫做劣势方 案。劣势方案没有独立存在的价值,应当予以舍弃。而方案一与方案三 相比,在状态甲情况下,方案一优于方案三;在状态乙情况下,方案三 优于方案一。
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A3
-15
33
73
110
第九章 统计决策
第二节 不确定型决策(例9.2.1)
解:1.按照乐观准则决策
(1)先从各方案中选取一个收益最大的值
A1 中最大收益值为: max{36,98,131,160} 160 万元
A2 中最大收益值为: max{23,64,162,210} 210万元
A3 中最大收益值为: max{15,33,73,110} 110万元
风险型决策与不确定型决策不同之处在于:风险型决策 是在估计出状态空间的概率分布的基础上进行决策。一般风 险型决策中,所利用的概率包括客观概率与主观概率。
第九章 统计决策
第三节 风险型决策
•进行风险型决策一般应具备以下条件:
➢ 具有明确的目标; ➢ 两个或两个以上的可能状态及不同可能状态出现的概率; ➢ 两个或两个以上的行动方案以及不同方案在不同可能状态下的 损益值。
解:由式 9.2.2 计算得
E( A1 )
1 4
(36
98
131 160)
88.25 ,
E(
A2
)
1 4
(23
64
162
210)
103.25
E( A3 )
1 4
(15
33
73 110)
50.25
根据计算结果,方案 A2 的平均收益最大,所以选择方案为 A2。
第九章 统计决策
第九章 统计决策
一、最大可能性准则决策
• 在决策中选择概率最大的自然状态,将其它概率 较小的自然状态予以忽略,然后比较各备选方案在这 种概率最大的自然状态下的收益或损失值,选取收益 最大或损失最小的方案作为行动方案。
• 例9.3.1 某企业在下一年拟生产某种产品,需要确定 产品批量,根据预测估计,这种产品市场可能状况的 概率:畅销为0.3,一般为0.5,滞销为0.2。产品生产 采取大、中、小三种批量的生产方案,其有关数据如 表9.3.1所示。按最大可能性准则方法,该企业应选择 何种生产方案。
第三节 风险型决策
风险型决策是指在进行决策时未来各种状态的发生具有不确定性,可以视 为随机事件,但根据以往的经验又有若干信息可以用来确定这些状态可能发 生的概率,决策者可根据各个状态发生的概率进行决策。由于决策者不论选 择哪个方案都要承担一定的风险,所以这种决策称为风险型决策。
风险型决策就是利用不同方案在不同可能状态下的概率值, 乘上相应的方案和可能状态下的损益值,算出不同的期望效益 值,然后进行比较,即可选出最优方案。
第九章 统计决策
第二节 不确定型决策
• 例9.2.1 某公司拟对是否研究开发—种新产品进行决策。根据新产品价格
可能发生的波动情况把自然状态划分为四类:P1:低于现价,P2:与现价相 同,P3:高于现价,P4:价格大涨。该公司可能采取的行动方案有三种:A1: 以抓新产品研究开发为主,并维持现有产品生产,A2:一方面抓新产品研究开 发,另一方面扩大现有产品产量和提高质量,保证占有市场一定份额,A3:不
•(二)根据自然状态类型分类 • 根据决策的自然状态是否完全确定,统计决策可划分为确定型决策、风险型决 策和不确定型决策三种类型。
确定型决策 确定型决策是指决策的自然状态完全确定,即在未来情况已知的条件下,按 照既定目标和决策准则选定方案的决策。 风险型决策
某事件中存在着两个以上的不以决策者主观意志为转移的自然状态,在几种不 同的自然状态中未来会出现哪一种状态,决策者不能肯定,但各种状态出现的可能性 即概率,可由决策者预先估计或计算出来。
E(A2 ) 0.6 210 (1 0.6) (23) 116.8
E(A2 ) 0.6 11Leabharlann (1 0.6) (15) 60
因此该公司应选择行动方案。
第九章 统计决策
三、等可能性准则决策
等可能性准则决策是指决策者在决策时对客观情况持同等态度的 一种准则。这个方法是19世纪数学家拉普拉斯提出来的,故亦称拉 普拉斯决策法。
不确定型决策 不确定型决策是指决策者在对未来情况未知,对各种自然状态及其概率也一无所 知的情况下所进行的决策。
第九章 统计决策
四、统计决策的过程
• 统计决策过程一般包括以下基本步骤 : ➢明确目标 ➢拟定行动方案 ➢探讨并列出未来可能的状态 • 统计决策中的可能状态是指那些对实施行动方案有影响而决 策者又无法控制和改变的因素所处的状况。 ➢估计各可能状态出现的概率
max{36,23,15} 15 万元
最大值-15 所对应的方案为 A3 ,即为最优方案。
根据悲观准则进行决策,该公司应全力扩大和提高现有 产品产量和提高产品质量,不搞新产品研究开发。
第九章 统计决策
二、折中准则决策
有时决策者在决策时对未来前景既不抱悲观保守的态度,也不冒风
险持过于乐观的态度,通常采取折衷的办法用一个系数 (0< <1)对每
否经销彩电的决策,就只需要考虑是否获利和获利是否 达到一定的目标来进行。
多目标决策 多目标决策是指需要同时考虑两个或两个以上目标
的决策。如某企业要在几种产品中选择一种产品生产, 就既要考虑获利大小,又要考虑现有设备能否生产以及 原材料供应是否充足等因素来选择其中一种。
第九章 统计决策
三、统计决策的分类
max( P3 ) max( 131,162,73) 162 , max( P4 ) max( 160,210,110 ) 210
(2)用每列的最大收益值减该自然状态下各方案的收益值,得到后悔值,如表 9.2.2 所示。
(3)选出每个方案的最大后悔值,得:
A1 : max( P1 j ) = max{21,0,31,50} 50, A2 : max( P2 j ) = max{8,34,0,0} 34
在实际工作中,决策者通常通过计算历史资料或类似资料的 频率直接估算可能状态的概率。 ➢ 估算各个行动方案在不同可能状况下的损益值。 ➢运用统计知识进行定量的决策分析,应用给定的决策标准作出 决策。
第九章 统计决策
第二节 不确定型决策
•一、极端准则决策
乐观准则决策
在决策时,决策者对客观情况持有一种乐观态度的 准则,也称之为最大收益准则。它假定决策对象未来的 情形是最理想的状态占优势,其决策步骤为: ➢先选出在未来各种自然状态下每种方案的最大收益; ➢再从这些最大收益值中选出最大者; ➢与这个最后选中的最大值相对应的方案就是决策者选 定的方案。
一方案的最大收益和最小收益值进行加权平均,求得一个折中的收益值
E( Ai ) ,计算公式为
E( Ai ) 方案Ai的最大收益值 (1 ) 方案Ai的最小收益值 折中决策法步骤为: ➢首先确定乐观系数 ;
➢接下来选出每一方案的最大收益值和最小收益值; ➢然后按求出折中收益值; ➢最后选出折中收益值中的最大值; ➢这个最大值所对应的方案即为最优方案。
表 9.2.2 收益统计表
可选方案
P1
A1
21
A2
8
A3
0
后悔值
P2
P3
0
31
34
0
65
89
max( Pij )
P4
50
50
0
34
100
100
从以上所举的例子可以看出,在不确定型决策中,对于同 一个决策问题,由于采用的决策准则不同,获得的决策方案 往往会不一样,因此选择一个合适的准则是非常重要的。
第九章 统计决策
第九章 统计决策
四、后悔准则决策(例9.2.4) • 例9.2.4 利用表9.2.1中的资料,依据后悔准则,该公司应如何 决策。
解:(1)首先从决策收益表中确定各种自然状态下的最大收益值,得到
max( P1 ) max( 36,23,15) 15 , max( P2 ) max( 98,64,33) 98 ,
去统计理论的缺陷。
• 统计决策的显著特点是:
➢ 统计决策建立在统计分折和统计预测的基础上,是一种定量决策 。
➢ 统计决策是在不确定情况下,应用概率来进行决策的计算和分析, 是一种概率决策。
第九章 统计决策
二、统计决策的基本要素
•完整的统计决策问题,通常包含三个基本要素:决策目 标、自然状态、备选方案。
四、后悔准则决策
• 后悔准则是指通过计算各种方案的后悔值来选择决 策方案的一种决策准则。 • 后悔准则的决策步骤为:
➢ 决策者先将每种自然状态下最高收益值定为该状态的理想目标 值; ➢ 再将该状态下的其它收益值与之比较,计算其差值作为达到理 想目标的后悔值; ➢ 从各种自然状态下的各种方案的后悔值中找出最大后悔值,再 从中选出最小者;与这个最小者相对应的方案就是所选择的决策 方案。
计算公式为
E( Ai )
1 n
n
Vij
j 1
Vij 为采用第 i 种方案,出现第 j 种状态的收益值。
比较各种方案的平均收益值,选择与最大收益值对 应的方案为决策方案。
第九章 统计决策
三、等可能性准则决策(例9.2.3)
• 例9.2.3 用表9.2.1中的资料,按等可能性准则,求该公司应 选择哪种方案。
决策目标 决策目标是决策者要达到的目标,是统计决策的出发点和归宿。 自然状态 自然状态是指不依赖决策者主观意志而转移的客观条件或外部 环境,也是影响决策的因素。 备选方案 在决策过程中,可供选择的行动方案总是有两种或两种以上。
第九章 统计决策
三、统计决策的分类
•(一)按照决策目标数量分类 单目标决策 单目标决策是指围绕单一目标而进行的决策。如是
第九章 统计决策
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