决策分析方法
决策分析的方法与步骤
决策分析的方法与步骤在进行决策时，我们常常需要借助一些分析方法和步骤来辅助我们做出正确的选择。
本文将介绍一些常用的决策分析方法与步骤，并探讨它们的应用。
一、确定决策目标决策目标是指我们希望通过决策达到的结果或效果。
在决策之前，我们需要明确自己的目标，明白自己究竟要达到什么样的结果。
只有明确了决策目标，我们才能有针对性地进行后续的分析。
二、收集相关信息收集相关信息是决策的基础。
我们需要搜集与决策有关的各种信息，包括市场调研、竞争对手分析、产品评估等。
通过收集足够的信息，我们才能了解到决策所面临的各种情况和各种可能性，为后续的分析提供充分的依据。
三、分析决策的影响因素在决策分析中，我们需要对各种决策的影响因素进行分析和评估。
这包括外部环境因素、内部资源条件、竞争对手活动等。
通过对各种因素的分析，我们可以对不同的决策方案进行比较，找出最佳的选择。
四、建立决策模型决策模型是对决策问题进行描述和抽象的工具。
通过建立决策模型，我们可以对决策问题进行量化分析，将决策问题转化为具体的计算问题。
常见的决策模型有决策树、多属性决策模型、统计模型等。
根据不同的决策问题，选择合适的模型进行分析。
五、制定决策方案在进行决策分析的基础上，我们可以制定出各种决策方案。
决策方案应该是基于充分的信息和数据进行制定的，同时也需要考虑到决策目标和各种影响因素。
在制定决策方案时，我们可以采用决策树、成本效益分析等方法来进行权衡和比较。
六、评估决策方案在制定决策方案之后，我们需要对各种方案进行评估和比较。
评估决策方案可以采用定量分析和定性评估相结合的方法。
通过评估，我们可以了解到各种方案的优劣势，找出最优的方案。
七、选择最优决策方案在评估各种决策方案之后，我们需要根据评估结果选择最优的决策方案。
选择最优方案应考虑到各种因素的权重和重要性，同时也需要考虑到长期的发展和可持续性。
八、实施决策方案选择了最优方案之后，我们需要进行实施。
实施决策方案需要协调各种资源和活动，确保决策方案能够顺利实施。
决策分析科学决策的方法与技巧
决策分析科学决策的方法与技巧在日常生活和工作中，我们经常需要做出各种决策。
无论是个人决策还是组织决策，科学的决策分析方法和技巧都可以帮助我们做出更明智、更有效的决策。
本文将介绍一些常用的决策分析方法和技巧，以帮助读者在面对各种决策情境时能够做出理性的决策。
一、决策分析方法1. SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析方法，它通过评估一个决策方案的内部优势（Strengths）、内部劣势（Weaknesses）、外部机会（Opportunities）和外部威胁（Threats）来帮助决策者做出决策。
通过分析方案的优势和劣势，以及外部环境的机会和威胁，决策者能够更好地了解方案的潜在风险和机遇，从而做出明智的决策。
2. 效用分析法效用分析法是一种基于效用理论的决策分析方法，它通过评估不同决策结果的效用值来进行决策。
决策者可以将不同结果的效用进行量化，并按照效用的大小来排序，选择效用最大的决策结果作为最佳方案。
效用分析法可以帮助决策者在面对多个选择时权衡不同的效用，从而做出最优的决策。
3. 决策树分析法决策树分析法是一种通过绘制决策树来帮助决策者做出决策的方法。
决策树是一种以图形方式表示决策过程的工具，它将决策者的选择、决策结果以及可能出现的不确定事件都呈现出来，帮助决策者更好地理解决策的后果和可能的风险，从而做出最佳决策。
二、决策分析技巧1. 信息收集和分析技巧在做出决策之前，我们需要收集和分析相关的信息。
这包括了解问题的背景、收集相关的数据和统计资料，以及分析现有的信息。
决策者可以运用各种调查研究方法、数据分析技巧和统计方法，从而获取准确、全面的信息，为决策提供有力的支持。
2. 制定明确的目标和准则在做出决策之前，我们需要制定明确的目标和准则。
这包括明确决策的目标是什么，以及决策结果需要满足的准则是什么。
制定明确的目标和准则可以帮助决策者更好地定义问题，从而有针对性地选择决策方案，并最终做出符合预期的决策。
五个有效的决策方法
五个有效的决策方法决策是人们在面临选择时做出判断和决策的过程，它在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。
无论是个人生活还是工作环境，我们都需要不断做出决策来应对各种挑战和问题。
然而，面对众多的选择，我们有时会感到困惑和不确定。
为了帮助我们做出更加明智和有效的决策，以下是五个有效的决策方法。
方法一：SWOT分析SWOT分析是一种常用的决策分析工具，可以帮助我们评估一个决策的优势、劣势、机会和威胁。
这个方法通过系统性地考虑内部和外部因素，帮助我们了解我们所处的环境和资源，并评估潜在的风险和机遇。
通过SWOT分析，我们可以更好地了解我们自己的优势和劣势，找到最适合我们的选择。
方法二：决策树决策树是一种图形化的工具，可以帮助我们在决策过程中有条不紊地考虑各种可能的选择和结果。
它通过将不同的决策和结果组织成一个树状结构，使我们可以清楚地看到每个决策的潜在后果。
通过逐步分析每个决策点和可能的结果，我们可以更好地预测和评估可能的风险和收益，从而做出更加明智和理性的决策。
方法三：利弊权衡利弊权衡是一种常用的决策方法，它通过比较不同选择的利弊，从而确定最佳的决策方案。
在利弊权衡中，我们需要明确每个选择的优点和缺点，并考虑它们对我们的目标和长期利益的影响。
通过仔细分析和评估每个选择的优缺点，我们可以找到最适合我们的选择，并做出明智的决策。
方法四：决策矩阵决策矩阵是一种结构化的决策方法，可以帮助我们系统地评估不同选择的重要因素和权重。
在决策矩阵中，我们列出所有可能的选项，并对每个选项进行评分和排名。
通过考虑每个因素的重要性和权重，我们可以计算出每个选择的总得分，并据此做出决策。
决策矩阵可以帮助我们将复杂的决策问题简化为可管理的部分，从而更好地理解和评估不同的选择。
方法五：经验法则经验法则是一种基于我们过去经验和直觉的决策方法。
虽然它可能缺乏科学性和精确性，但对于一些简单和日常的决策问题，它可以提供快速和有效的解决方案。
如何有效地进行决策分析
如何有效地进行决策分析在人生中，我们每个人都需要做出许多决策，有些决策可能对我们的未来产生深远的影响。
因此，我们必须确保我们做出的决策是明智而有效的，这就需要我们学会决策分析的方法，下面我将分享一些有效的决策分析技巧。
第一步，收集信息。
在做出决策之前，我们需要了解所有可用的信息。
可以通过谈论、注重细节、在线查找、阅读书籍和资料等方式，寻找收集相关信息的渠道，并确保这些信息是可靠准确的。
没有错误和不准确的信息使得决策更具有效性，因为如果我们依赖于虚假的或者不准确的信息，那么我们所做的决策就会受到影响，从而导致不良的后果。
第二步，利用权衡法进行理性分析。
权衡法指的是比较决策可选方案之间的优缺点。
将选择的方案分成不同的部分，进行加权比较。
使用流程图或其他视觉工具，可以更好地比较不同方案。
权衡法的好处在于可以使决策者深入了解每个选项的优点和缺点，从而更好地理解其潜在的影响。
此外，权衡法还可帮助做出更好的决策，可以减少主观偏见和不必要的情感因素，提高决策的客观性。
第三步，评估风险。
风险是指决策的选择可能带来的未来不确定性的影响。
决策者必须认识到不同决策方案的带来的风险，尤其是当做决策对于自己和他人有很大的影响时。
评估未来可能发生的风险是非常困难的，因为人们不可能预见所有未来可能发生的事件。
然而，决策者可以通过考虑不同的情景，从而评估决策的可能结果并考虑其潜在的影响，从而更好地评估决策的风险。
第四步，做出决策。
在做出决策之前，我们需要仔细考虑我们评估的所有信息、权衡的优缺点以及可能的风险。
当我们完全理解了这些方面时，我们应该能够做出正确的决策。
然而，做出决策并不是学习决策分析的结局。
决策是一个连续的过程，我们必须始终通畅持续地监视决策结果，因为问题可能会出现或者建议不够有效。
第五步，不断改进。
决策并不总是成功的，但即使我们犯了错误，我们也可以从错误中学习，并尝试做得更好。
我们需要分析失败的原因、调整决策策略和解决决策中出现的问题。
有效决策分析方法总结
有效决策分析方法总结在现代社会中，决策是每个人都需要面对的挑战。
无论是在个人生活中还是在工作环境中，我们都需要做出决策。
然而，有时我们可能陷入困境，无法做出最佳选择。
因此，掌握一些有效的决策分析方法是至关重要的。
本文将总结几种常用的有效决策分析方法，帮助读者做出明智的选择。
1. SWOT分析法SWOT分析法是一种广泛应用于商业领域的决策分析方法。
它通过评估一个项目或组织的优势、劣势、机会和威胁来帮助制定决策。
在进行SWOT分析时，需要对内外部环境进行评估。
内部环境包括公司的资源、能力和管理层面，外部环境包括市场竞争和经济环境等。
这种方法有助于识别潜在的威胁和机会，并利用内部资源应对挑战。
2. 利弊分析法利弊分析法是一种常见的决策分析方法，适用于个人和组织面临的各种选择。
它将问题或决策的优点和缺点进行比较，并对其进行权衡。
通过列出每个选项的优点和缺点，我们可以更好地评估选择的风险和回报。
这种方法有助于明确利益相关者的关切，并帮助做出最合适的选择。
3. 成本效益分析法成本效益分析法是一种用于评估项目或决策效果的方法。
它通过比较项目或决策的成本与收益来确定其可行性。
在进行成本效益分析时，我们需要综合考虑项目的经济、社会和环境影响。
这种方法有助于确保决策符合综合利益，并帮助选择最具成本效益的选项。
4. 决策树分析法决策树分析法是一种以树状图的形式帮助决策者做出选择的方法。
在决策树中，每个节点代表一个决策点，支节点代表决策的可能结果，叶节点代表最终的决策。
通过计算每个决策路径的预期价值，并根据风险偏好做出最佳决策。
这种方法通常用于复杂的决策问题，帮助决策者更好地理解不同决策选项的风险和回报。
5. 模型分析法模型分析法是一种基于数学或统计模型的决策分析方法。
它通过建立模型来模拟决策问题，并根据模型的结果进行决策。
这种方法适用于需要考虑大量数据和复杂关系的决策问题。
模型分析法可以帮助决策者更好地理解决策问题的相关因素，并提供定量的决策依据。
决策分析方法
决策分析方法决策是指在多种选择中进行权衡，最终确定行动方案的过程。
在现代社会中，决策分析方法被广泛运用于各个领域，包括经济、管理、工程等。
本文将介绍几种常见的决策分析方法，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，我们来介绍一种常见的决策分析方法——SWOT分析。
SWOT分析是指对一个项目或企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）进行全面分析，以便确定最佳的发展方向。
通过SWOT分析，可以帮助决策者全面了解所面临的外部环境和内部条件，从而更好地制定决策方案。
其次，我们来介绍另一种常见的决策分析方法——成本效益分析。
成本效益分析是指通过对决策方案的成本和效益进行综合评估，从而找出最经济、最合理的决策方案。
在进行成本效益分析时，需要充分考虑各种成本和效益因素，包括直接成本、间接成本、未来收益等，以便做出准确的决策。
另外，决策树分析也是一种常见的决策分析方法。
决策树分析是一种图形化的分析方法，通过构建决策树来展示各种决策方案的可能结果和概率，从而帮助决策者更直观地理解各种选择的后果和风险。
通过决策树分析，决策者可以更清晰地看到各种决策方案的优劣势，从而做出更明智的选择。
最后，我们来介绍一种常见的定量分析方法——线性规划。
线性规划是一种通过数学模型来解决决策问题的方法，通过对决策变量、约束条件和目标函数进行数学建模，从而找到最优的决策方案。
线性规划在资源分配、生产计划、运输调度等方面有着广泛的应用，可以帮助决策者在复杂的决策环境中找到最佳的解决方案。
总的来说，决策分析方法是指通过系统化的分析和评估，帮助决策者更好地理解和处理复杂的决策问题。
不同的决策分析方法适用于不同的决策场景，决策者可以根据具体情况选择合适的方法来进行决策分析。
希望本文介绍的几种常见的决策分析方法能够帮助读者更好地理解和运用这些方法，从而做出更明智、更有效的决策。
决策分析的方法
决策分析的方法决策分析是指通过系统性的分析和评价来做出有效决策的过程。
正确的决策分析方法可以帮助人们更好地理解问题的本质，评估各种选择的风险和效益，并最终做出明智的决策。
本文将介绍几种常见的决策分析方法。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析工具，它通过对一个实体或问题的内部优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部机会（Opportunities）和威胁（Threats）进行评估，帮助制定策略。
首先需要明确实体的内外部因素，然后通过对这些因素的详细分析，找出优势和机会，解决劣势和威胁，从而做出决策。
二、成本效益分析法成本效益分析法是一种定量的决策分析方法，主要用于评估一个项目或决策的经济效益。
它通过比较项目的总成本与总效益，计算出成本效益比，从而确定是否对项目进行投资。
成本效益分析需要明确项目的成本和效益，然后采用合适的指标计算出成本效益比，依据比值大小做出决策。
三、树状图分析法树状图分析法是一种逻辑分析方法，适用于多个因素相互影响，需要考虑各种因素之间关系的决策。
它通过绘制一幅有机结构的树状图，将因素和选项展示出来，帮助人们理清思路，做出有理有据的决策。
在树状图中，主要因素放在根节点上，子节点表示各个因素的分支，通过逐层分析和归纳，最终得出决策。
四、决策树分析法决策树分析法是一种可视化的决策分析方法，用于在多个选择之间做出决策。
它通过绘制一棵决策树，将问题分解成具体的选择和结果，帮助人们直观地了解各种选择的可能性和潜在风险，并根据结果选择最佳决策。
决策树分析法需要明确决策的目标和相关因素，然后根据因素之间的关系，逐步构建决策树，最终得出最佳决策。
五、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种考虑多个指标和不确定性的决策分析方法。
它通过将定性和定量分析相结合，将模糊的评价指标转化为数值，计算出各个指标的权重和综合得分，帮助人们做出决策。
模糊综合评价法需要明确评价的指标和权重，然后根据指标的评价标准和量化方法，计算出各个指标的得分，并进行综合评价，从而做出决策。
决策分析的方法与工具
决策分析的方法与工具决策是人们在面临选择时进行思考和决定的过程。
无论是个人生活还是组织管理，都需要做出各种决策来达到目标并解决问题。
然而，由于信息不完全、风险存在和多种因素的影响，决策往往并不是一件容易的事情。
因此，决策分析方法和工具应运而生，旨在辅助人们做出明智的决策。
本文将介绍几种常用的决策分析方法与工具，帮助读者更好地应对决策问题。
一、决策树分析决策树是一种直观且易于理解的决策分析方法，将决策问题呈现为一棵逐层生长的树状结构。
通过将复杂问题逐步分解，决策树可以帮助决策者进行系统性思考和决策。
决策树可以通过构建不同决策路径和计算不同决策结果的可能性来提供对不同选择的评估。
利用决策树分析方法，决策者可以更好地理解不同决策选项之间的连锁反应，并选择最佳决策路径。
二、多属性决策分析多属性决策分析是一种用于比较和评估不同决策选项的方法。
该方法基于对多个属性的评估和权重的分配，帮助决策者量化并比较各个决策选项的综合价值。
常见的多属性决策分析方法有层次分析法（AHP）和模糊综合评判法（Fuzzy TOPSIS）。
层次分析法通过建立层级结构和构造判断矩阵来分析各个属性的重要性和选择权重。
模糊综合评判法则通过模糊数学理论将决策问题中存在的不确定性考虑进去，并给出决策选项的排名。
三、模拟分析模拟分析是一种通过建立模型来模拟和评估各种情景的决策分析方法。
模拟可以基于概率和统计的理论，通过运行大量随机实验来模拟决策结果的分布。
利用模拟分析，决策者可以通过观察模拟结果的多样性，估计不同决策选项的风险和机会。
模拟分析可以帮助决策者更好地理解决策背后的不确定性和风险，并利用这些信息做出更为精确的决策。
四、决策支持系统决策支持系统是一种将信息技术与决策分析方法结合的工具。
该系统通过收集、整理和分析大量的数据，并提供各种决策分析方法和模型来帮助决策者做出决策。
决策支持系统可以基于规则、模型或者智能算法来提供决策建议，并可视化数据和结果供决策者参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
下跌（0.1）
33.6万元 中批生产A2
上涨（0.3） 33.6万元
不变（0.6）
下跌（0.1）
40万元 32万元 -6万元
36万元 34万元 24万元
上涨（0.3） 17.0万元
不变（0.6）
下跌（0.1）
20万元 16万元 14万元
图8-1 决策分析过程及结果（决策树）
表8-2 损益值表例二
P(G /fg) —— 预测结果认为产品销路好，而产品销路确实是好的概率， P(G /fg) = P(fg /G) P(G) / P(fg) = 0.8 * 0.35 / 0.475 = 0.589
P(B /fg) —— 预测结果认为产品销路好，而产品销路实际却差的概率， P(B /fg) = P(fb /B) P(B) / P(fg) = 0.3 * 0.65 / 0.475 = 0.411
方法：期望值、决策树法。 风险型决策问题是一般决策分析的主要内容。 在基本方法的基础上，应注意把握信息的价值 及其分析和决策者的效用观等重要问题。
3.不确定型决策 条件：(1)(同确定型)；(2)自然状态不确定，
且其出现的概率不可知；(3)(同确定型)；(4)(同 确定型)。
方法：乐观法(最大最大原则)、悲观法(最小 最大原则)、等概率法(Laplace准则；也是一种 特殊的风险型决策)、后悔值法(Savage准则或 后悔值最大最小原则)。
按照H.A.西蒙（H.A.Simon）的观点，“管理就 是决策”。从本课程已有内容来看，决策是系统工程工 作的目的，系统分析从某种意义上就是决策分析。
2. 决策问题的基本模式和常见类型
Wij f ( Ai， j )
i 1, m, j 1, n
其中，Ai —— 决策者的第i种策略或第i种方 案。属于决策变量，是决策者可控因素。
650
112万元
112万元 76万元
40万元
跌价（0.1） 原价（0.5） 涨价（0.4）
-100万元 0 125万元
130万元 100万元
40万元
95万元
跌价（0.1） 原价（0.5） 涨价（0.4）
-250万元 80万元 200万元
130万元
跌价（0.1） 原价（0.5） 涨价（0.4）
-400万元 100万元 300万元
三、效用曲线的应用
第七章 管理决策分析
一、管理决策概述
1. 基本概念
决策是决策者对系统方案所做决定的过程和结果。 决策是决策者的行为和职责。
决策者的决策活动需要系统分析人员的决策支 持。决策分析就是为帮助决策者在多变的环境条件下进 行正确决策而提供的一套推理方法、逻辑步骤和具体技 术，以及利用这些方法技术规范地选择满意的行为方案 的过程。
把所采取的行动方案看成是离散的随机变量，则m个方案就 有m个离散随机变量，离散随机变量所取之值就是行动方 案相对应的损益值。离散随机变量X的数学期望为
m
E( X ) pi xi i 1
式中，xi —— 随机离散变量 x 的第 i 个取值， i=1,2,…,m； pi —— x = xi时的概率。
P(fg) —— 预测结果为销路好的概率之和， P(fg) = P(fg /G) P(G) + P(fb /B) P(B) = 0.475；
P(fb) —— 预测结果为销路差的概率之和， P(fb) = P(fb /B) P(B) + P(fb /G) P(G) = 0.525；
根据贝叶斯（Bayes）公式，可计算有关的条件概率：
严格地来讲，确定型问题只是优化计算问题， 而不属于真正的管理决策分析问题。
2.风险型决策
条件：(1)(同确定型)；(2)存在两个以上不以 决策者主观意志为转移的自然状态，但决策者 或分析人员根据过去的经验和科学理论等可预 先估算出自然状态的概率值P(θj)； (3)(同确定 型)；(4)(同确定型)。
表8-5 例三的损益值表
（单位：万元）
损益值 方案
状态 概率
销路好θ1 0.35
销路差θ2 0.65
全新设计A1 改型设计A2
45
-22.5
18
4.5
P(fg /G) —— 产品销路好，预测结果也好的概率，P(fg /G) = 0.8； P(fb /G) —— 产品销路好，而预测结果差的概率，P(fb /G) = 0.2；
75万元
跌价（0.1） 原价（0.5） 涨价（0.4）
-250万元 0 125万元
100万元 跌价（0.1）
-350万元
原价（0.5）
-250万元
涨价（0.4）
650万元
跌价（0.1）
-100万元
原价（0.5）
0
涨价（0.4）
125万元
图8-2 多级决策树及分析计算
（2）信息的价值
表8-3 五种状态及其概率值
2.决策树法
所谓决策树法就是利用树形图模型来描述决策 分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析。 其决策目标(准则)可以是益损期望值或经过变换 的其它指标值。
3.多级决策树
如果只需作一次决策，其分析求解即告完成， 则这种决策分析问题就叫做单级决策。反之，有 些决策问题需要经过多次决策才告完成，则这种 决策问题就叫做多级决策问题。应用决策树法进 行多级决策分析叫做多级决策树。
决策问题的要素
决策问题的类型
完全把握 .θ 不完全把握
完全不把握
确定性决策 风险性决策 对自然不确定 对人的不确定
不确定性决策 对抗性决策（对策）
.A .W .决策者
政治、经济、军事、能源、人口、教育等决策 战略、战术等决策
定性、定量、模糊决策 单目标、多Leabharlann 标决策 隐式、显式决策 个人、群体决策
图7—1 决策问题类型划分示意图
j —— 决策者和决策对象（决策问题）
所处的第j种环境条件或第j种自然状态。属于状 态变量，是决策者不可控制的因素。
Wij —— 决策者在第j种状态下选择第 i种方案的结果，一般叫益损值、效用值。
根据决策问题的基本模式，可划分决策问题的 类型。其中依照条件的不同所得到四种类型是最基 本和最常见的划分。
同理可以计算求得：
P(G /fb) = 0.133， P(B /fb) = 0.867
9.225万元
11.505万元
11.505 万元
-0.5 万元
1.125万元 P(G)=0.35
9.225万元
P(B)=0.65 P(G)=0.35
17.26万元
P(B)=0.65
17.26万元 P(G/fg)=0.589
纯度状态 （次品率） S1（0.02） S2（0.05） S3（0.10） S4（0.15） S5（0.20）
概率
0.20
0.20
0.10
0.20
0.30
表8-4 损益值表
损益值 方案
状态 概率
提纯（A1）
S1 0.20
1000
S2 0.20
1000
S3 0.10
1000
不提纯（A2）
4000
3200
决策分析计算中有关概率及其计算
G —— 产品销路好；fg —— 预测结果为产品销路好这一事件； B —— 产品销路差；fb —— 预测结果为产品销路差这一事件。 P(G) —— 产品销路好的概率，已知P(G) = 0.35； P(B) —— 产品销路差的概率，已知P(B) = 0.65；
P(fg /G) —— 产品销路好，预测结果也好的概率，P(fg /G) = 0.8； P(fb /G) —— 产品销路好，而预测结果差的概率，P(fb /G) = 0.2； P(fb /B) —— 产品销路差，预测结果也差的概率，P(fb /B) = 0.7； P(fg /B) —— 产品销路差，而预测结果好的概率，P(fg /B) = 0.3； 根据全概公式，可求得如下的概率：
期望值法就是利用上述公式算出每个行动方案的损益期望值 并加以比较。
表8-1损益值表例一
（单位：万元）
自然状态 损益值
概率 行动方案
价格上涨θ1 0.3
价格不变θ2 0.6
价格下跌θ3 0.1
期望值
大批生产A1
40
32
-6
30.6
中批生产A2
36
34
24
33.6
小批生产A3
20
16
14
17.0
上涨（0.3） 30.6万元
S4（0.20） S5（0.30）
图8-3 完全信息的多级决策树及分析计算
1000元 4400元
1000元 3200元 1000元 2000元 1000元 800元 1000元 -400元
1000元 1000元 1000元 1000元 1000元
4400元 3200元 2000元 800元 -400元
损益值 方案
状态（价格） 概率
按原有工艺生产
跌价 0.1
-100
引进生产线A1
（成功率0.8）
产量不变B1 产量增加B2
自行设计生产 线A2
（成功率0.6）
产量不变B1 产量增加B2
-250 -400 -250 -350
（单位：万元）
原价 0.5
0
涨价 0.4
125
80
200
100
300
0
250
-250
2000
（单位：元）
S4 0.20
1000
S5 0.30
1000
800
-400
1970元
4400元
2220元
3200元 2000元
S3（0.10）