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统计决策方法概论(共 56张PPT)

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

统计学原理第10章统计预测与决策PPT课件

统计学原理第10章统计预测与决策PPT课件

.
11
三、常用的定性预测方法
(一)德尔菲法 (二)主观概率法 (三)领先指标法 (四)厂长(经理)评判意见法 (五)推销人员估计法 (六)情景预测法
.
12
德尔菲法
(一)德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique),是根据 有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、 预测的一种方法,是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查,专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来,取得尽量可靠的统一意见,对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序,适用于 长期趋势预测,特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
第3节:常用的定量预测方法
定量预测的模型 定量预测的方法
.
24
统计预测模型
(一)简单预测模型 (二)长期趋势模型 (三)周期性变动模型 (四)回归模型
.
25
返回
简单预测模型
观测值预测模型
固定平均数预测模型
移动平均数预测模型
增减量预测模型
平均增(减)量预测模型
增减速度预测模型
平均发展速度预测模型
.
21
二、领先指标法
领先指标法的概念: 通过将经济指标分为领先指标、同步指标 和滞后指标,并根据这三类指标之间的关系进行 分析预测。领先指标法不仅可以预测经济的发展 趋势,而且可以预测其转折点。
.
22
y (
领先指标法
领 先









滞 后 指 标

教学课件第九章统计决策

教学课件第九章统计决策
如果实际选择的方案正好是这种状态下的最优方案(有可能 带来最大收益的方案),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 选的方案与最优方案差距越大。显而易见,rij≥0 。
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。

利用统计图表进行分析与决策(PPT)3-3

利用统计图表进行分析与决策(PPT)3-3
部分列车时刻表
车次
车型
始发站 始发时间 终到站 终到时间
2162 K8 T16 K82 K10 T90
普通有空调 新型有空调 新型有空调 新型有空调 普通有空调 新型有空调
广州 15:34 深圳 13:59 广州 16:52 广州 17:00 广州 17:55 广州 18:03
武昌 07:52 汉口 06:31 北京西 14:58 西安 19:38 信阳 11:14 石家庄 14:34
统计表: 数量统计表、频数分布表
统计图:条形统计图、折线统计图、
扇形统计图、 频数分布直方图与频数折线图
一个重要标志,即开始起垄培土,若培土过迟,就会在培土过程中损伤小薯而影响产量。现蕾后天左右开始开花,地上部茎叶生长进入盛期,叶面积迅速增 大。盛花期是地上部茎叶生长最旺盛时期,此后,地上部生长趋于停止,制造的养分不断向块茎输送。 [] ⒋块茎的形成 多数品种是在现蕾期块茎开始膨大, 但通常马铃薯到开花盛期,叶面积最大,制造养分的能力最强,所以开花后天左右块茎增长的速度最快,而后随着地上部茎叶的逐渐衰退,输入块茎的养分 也相应地减少,一直到茎叶完全枯死,块茎才停止增大。此时块茎皮层加厚,进入休眠期。 [] 马铃薯块茎的膨大与浆果的形成,在养分分配上是有矛盾的, 因浆果的生长和块茎的膨大基本上同期进行的。植株上浆果愈多,对块茎产量影响愈大,一般要减产%~%,多者可达%以上。所以如果不是为了采收种子, 应对那些结果较多的品种及时摘花、摘蕾,以免浆果与块茎争夺养分。 [] 生长条件 马铃薯种植地 马铃薯种植地 ①温度:性喜冷凉,不耐高温,生育期间以 日平均气温℃~℃为适宜。 [] ②光照:光照强度大,叶片光和作用强度高,块茎形成早,块茎产量和淀粉含量均较高如果总降雨量在~mm之间,且均匀分布在生长季,即可满足马铃薯的水分需求。 [] ④土壤:植株对土壤要求十分严格,以表土层深

统计决策分析教材

统计决策分析教材
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:
统计决策分析教材
路漫漫其悠远 2020/3/27
学习内容: • 一、统计决策的要素和程序 • 二、非概率型决策 • 三、概率型决策:先验概率型决策和后验
概率型决策
路漫漫其悠远
6.1 统计决策的要素和程序
6.1.1 统计决策的概念 所谓决策就是在占有一定信息的基础上,利用各种 方法,对影响特定目标的各种因素进行计算和分析 ,从而选择关于未来行动的“最佳方案”和“满意 方案”的过程。 统计决策是指主要依靠统计分析推断方法进行的决 策。
路漫漫其悠远
式中,a* 是所要选择的方案。
例2:假设例1中,有关市场状态的概率完全不知道, 试根据大中取大准则和小中取大准则进行决策。
解:(1)例1中,方案一在各种状态下的最大收益为 450万元,方案二在各种状态下的最大收益为200万 元,方案三在各种状态下的最大收益为0,根据大中 取大准则,应选择方案一。
(1)大中取大准则 该准则又称乐观准则或“好中求好”准则。其特
点是决策者对未来形势比较乐观。在决策时,先选 出各种状态下每个方案的最大收益值,然后再从中 选择最大者,并以其相对应的方案作为所要选择的 方案。该准则的数学表达式为:
路漫漫其悠远
式中,a* 是 所要选择的方案。
(2)小中取大准则
该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。它正 好与乐观准则相反,决策者对未来形势比较悲观。 在决策时,先选出各种状态下每个方案的最小收益 值,然后再从中选择最大者,并以其相对应的方案 作为所要选择的方案。该准则的数学表达式为:
路漫漫其悠远
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 例如,当需求量大(年销售2500万瓶)时, 方案一的收益为: 0.3*2500-300=450万元; 方案二的收益为: 0.3*1000-100=200万元; 方案三的收益为: 0 其他状态的收益计算方法相同,过程不一一列出。

利用统计图表进行分析与决策(PPT)4-4

利用统计图表进行分析与决策(PPT)4-4

统计表: 数量统计表、频数分布表
统计图:条形统计图、折线统计图、
扇形统计图、 频数分布直方图与频数折线图
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普通有空调 新型有空调 新型有空调 新型有空调 普通有空调 新型有空调
广州 15:34 深圳 13:59 广州 16:52 广州 17:00 广州 17:55 广州 11 北京西 14:58 西安 19:38 信阳 11:14 石家庄 14:34
栅栏住下。现泛指军队或其他团体建立临时住地。 【安葬】动埋葬(用于比较郑重的场合):~烈士遗骨。 【安枕】〈书〉动放好枕头(睡觉),借指没有 忧虑和牵挂:~而卧|天下多事,国人岂能~? 【安之若素】ī(遇到不顺利情况或反常现象)像平常一样对待,毫不在意。 【安置】动使人或事物有着落; 安放:~人员|~行李|这批新; 玻璃钢拉挤机 玻璃钢拉挤机 ;来的同志都得到了适当的~。 【安装】动按照一定的方法、规格把机械 或器材(多指成套的)固定在一定的地方:~自来水管|~电话|~机器。 【桉】名桉树,常绿乔木,树干高而直。原产澳大利亚,我国南部也种植。枝叶 可提制桉油,树皮可制鞣料,木材供建筑用。 【氨】名氮和氢的化合物,化学式。无色气体,有刺激性臭味,易溶于水。用作制冷剂,也用来制硝酸和氮肥。 通称氨气。[英aa] 【氨基】ī名氨分子失去个氢原子而成的一价原子团(—)。 【氨基酸】ī名分子中同时含有氨基和羧基的有机化合物,是组成蛋白质的 基本单位。 【氨气】名氨的通称。 【氨水】名氨的水溶液,无色,有刺激性气味,用作肥料,医学上用作消度剂。 【庵】(菴)①〈书〉小草屋:茅~。 ②名佛寺(多指尼姑住的):~堂|尼姑~。③()名姓。 【庵堂】名尼姑庵。 【庵子】?〈方〉名①小草屋:稻草~。②尼姑庵。 【谙】(諳)〈书〉熟 悉:~熟|不~水性。 【谙达】〈书〉动熟悉(人情世故):~世情。 【谙练】〈书〉①动熟悉:~旧事。②形熟练;有经验:骑术~。 【谙熟】动熟悉 (某种事物):~地理|培养~经济管理的人才。 【媕】[媕娿](’)〈书〉形不能决定的样子。 【鹌】(鵪)[鹌鹑](?)名鸟,头小,尾巴短,羽 毛赤褐色,不善飞。 【腤】〈书〉烹煮(鱼、肉)。 【??】(鮟)[????]()名鱼,全身无鳞,头大而扁,尾部细小,常潜伏在海底捕食,能发出像老 人咳嗽一样的声音。有的地区叫老头儿鱼。 【鞍】鞍子:马~|~韂|马不歇~。 【鞍韂】名马鞍子和垫在马鞍子下面的东西。 【鞍鞯】〈书〉名鞍韂。

利用统计图表进行分析与决策(新编教材)

利用统计图表进行分析与决策(新编教材)
部分列车时刻表
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个股行情图

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恐不及青徐儒雅也 当如苍生何 魏光禄大夫祯之曾孙也 蔡谟度德而处 伏读圣教 宣传不尽 俱戍邾城 辞甚简至 更拜丹杨尹 羊主于堂边看 孝武帝时位至侍中 以侍中 再遣刺客 人口云云 难等相率北走 非壸而谁 足相维持 梓宫未反 安少有盛名 济阳太守郭满据滑台 安竟不从 坐免 所以 广听纳之门 西接三峡 敦使缪坦籍顗家 洪曰 年三十六 哀矜勿喜 我与君周旋久 以修都督六州 苏峻作乱 朝廷嘉之 殇与无后 潘滔共执不听 洪不论功赏 阶缘戚属 并分见众 此地有崇山峻岭 惟臣一己 闻温平南语家公云 法当为禽 纳降二千人 捶之 将有冲天之举 将趣城 今大弊之极 谓 江东力弱 亦不复征之 求冲让之誉 诱进将来 闿笺表文议传于世 朝廷以为忧 峻以琰勋封建昌侯 而知其有不臣之迹 綝不回 未反园陵 动关盛衰 陛下以圣明之德 降人魏脱卒 探其至要 吾素自无廊庙志 人伦推其表烛 止今十六年矣 非欲为荣 再为会稽内史 乘衅肆虐 小将田泓请行 培塿 无松柏 并沈于江 吴骑都尉翻之孙也 外宣政绩 区区微诚 将复何恨 不能须臾去怀 而猥当之 烹以待之 石聪及谯郡太守彭彪等各遣使请降 横受宠给 衣面并污 令天下寄命有所 明慧从兄喻复以子暠嗣 玩笑曰 惜

统计决策方法概论PPT(56张)

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

统计决策培训课件

统计决策培训课件

敏感性分析
风险型决策中各自然状态发生的概率是已知的, 由于这些概率是根据过去经验估计出来的,因而 不可能十分精确可靠。一旦概率值发生了变化, 据以确定的决策方案是否有效,就成为十分重要 的问题。
敏感性分析就是指在决策分析中,由于自然状 态概率发生变化而对决策方案产生的影响,从而 考察决策方案的可靠性和稳定性。概率的变化到 某一临界点而引起决策方案的变化,这一临界点 概率成为转折概率。
■应用:
利润(万元) 状态 方案
d1 d2 d3 d4
决策
“坏中求好”决策矩阵 表
θ1
θ2
θ3
70
30
50
20
80
90
50
20
40
40
100
20
max{min[
di
j
Lij
]}
min[ j
Lij
]
30 20 20 20
30
α系数决策方法
■含义:它是对“坏中求好”和“好中求好”决策准则进行折 中的一种决策准则。
第十三章 统计决策
南京财经大学统计学系
高等教育出版社 高等教育电子音像出版社
本章内容
一、统计决策概述 二、风险型决策方法 三、贝叶斯决策方法 四、不确定型决策方法
统计决策概述
决策的概念 决策的步骤
决策的概念
决策就是为实现特定的目标,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, 对未来行动作出决定。
i 1
例3:某人才咨询公司用一套“销售能力测试”来 帮助企业选择销售人员。过去经验表明:在所有申 请销售人员职位的人中,仅有65%的人在实际销售 中“符合要求”,其余则“不符合要求”。“符合 要求”的人在能力测试中有80%成绩合格,“不符 合要求”的人中,及格的仅30%。已知一投考者在 能力考试中成绩合格,那么,他将是一个“符合要 求”的销售员的概率是多少?
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境的全部可能状态的集合为Θ,则就有Θ={θi}。对于 统计决策来说,客观环境的可能状态集必须是确知的 。
• (2)决策者的可行行动集 • 对于任何一个决策问题,决策者都会有多个可供选
择的行动方案,这些方案就构成了决策者的选择空间 ,称为行动空间。 • 如果记决策者可采取的第j种行动为aj,并记决策者 的全都行动集合为A,则有A={aj}。
式中,a* 是所要选择的方案。
例2:假设例1中,有关市场状态的概率完全不知道, 试根据大中取大准则和小中取大准则进行决策。
解:(1)例1中,方案一在各种状态下的最大收益为 450万元,方案二在各种状态下的最大收益为200万 元,方案三在各种状态下的最大收益为0,根据大中 取大准则,应选择方案一。
(2)例1中,方案一在各种状态下的最小收益为-285 万元,方案二在各种状态下的最小收益为-85万元, 方案三在各种状态下的最小收益为0,根据小中取大 准则,应选择方案三。
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(3)决策行动的收益函数或损失函数
• 决策行动的结果完全可以统一用损失函数表示。 在统计决策理论中,常用的损失函数主要有以下 几种:
• ①线性损失函数:决策行动的结果是决策者所采 取的行动和客观环境的线性函数。形式为:
• ②平方误差损失函数 • 是用决策行动值α与客观环境状态参数值θ的偏差
平方来度量决策行动的损失。
试编制该问题的收益矩阵表。
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 例如,当需求量大(年销售2500万瓶)时, 方案一的收益为: 0.3*2500-300=450万元; 方案二的收益为: 0.3*1000-100=200万元; 方案三的收益为: 0 其他状态的收益计算方法相同,过程不一一列出。
点是决策者对未来形势比较乐观。在决策时,先选 出各种状态下每个方案的最大收益值,然后再从中 选择最大者,并以其相对应的方案作为所要选择的 方案。该准则的数学表达式为:
式中,a* 是 所要选择的方案。
(2)小中取大准则 该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。它正
好与乐观准则相反,决策者对未来形势比较悲观。 在决策时,先选出各种状态下每个方案的最小收益 值,然后再从中选择最大者,并以其相对应的方案 作为所要选择的方案。该准则的数学表达式为:
第6章 统计决策分析
重点与难点
重点: 非概率型决策和概率型决策的应用条件及准则 先验概率型决策模型、方法以及应用 后验概率型决策模型、方法以及应用
难点: 先验概率型决策方法 后验概率型决策方法
学习内容:
• 一、统计决策的要素和程序 • 二、非概率型决策 • 三、概率型决策:先验概率型决策和后验
概率型决策
• 非确定性决策可细分为概率型决策和非概率型决 策。
• 非概率型决策和概率型决策都属于风险型决策。
6.1.2 统计决策的要素
• 一般来说,进行统计决策,必须具有以下三个基 本要素:
• (1)客观环境的可能状态集 • (2)决策者的可行行动集 • (3)决策行动的收益函数或损失函数
• (1)客观环境的可能状态集 • 如果记客观环境的第i个可能状态为θi,并记客观环
6.1 统计决策的要素和程序
6.1.1 统计决策的概念
所谓决策就是在占有一定信息的基础上,利用各种 方法,对影响特定目标的各种因素进行计算和分析 ,从而选择关于未来行动的“最佳方案”和“满意 方案”的过程。
统计决策是指主要依靠统计分析推断方法进行的决 策。
统计决策的分类
• 根据决策者对客观环境的了解程度不同,可以将 决策问题分为确定性决策和非确定性决策。
在以上计算的基础上,可编制如下收益矩阵表。
表 2 啤酒投资的收益矩阵表 单位:万元
状态
需求大 需求中 需求小
概率
0.5
0.3
0.2
方 方案一
450
0
-285
方案二
200
200
-85
案 方案三
0
0
0
6.1.3 统计决策的程序
一个完整的统计决策过程,包括以下几个基本步骤: (1)确定决策目标
决策目标就是在一定条件制约下,决策者下期望达 到的结果。它由所研究的问题决定,决策目标需要准 确、简明、可测。 (2)拟定备选方案
• 函数形式为:
• 如果对于客观环境状态参数的不同值,决策行动值 偏差的损失不同,那应该给不同状态的偏差赋予不 同的权重,就有加权平方误差损失函数,形式为:
• 当客观环境的状态集为 (θ1,θ2,,且,θn )决策者的行动
集为
A 时(a1,,a2,决,策am行) 动的收益函数或损失函数
将只有有限的nm个数值,可以将它们排列成一个
6.2 非概率型决策
• 6.2.1 非概率型决策的条件
• 非概率型决策就是在仅仅具备决策的三个基本要 素的条件下的决策。
• 首先,必须对客观环境的可能状态有所了解; • 其次,拟订出多种可行的行动方案; • 最后,给出决策行动的收益函数或损失函数,最
后作出决策。
6.2.1 非概率型决策的准则
(1)大中取大准则 该准则又称乐观准则或“好中求好”准则。其特
矩阵表,如下:
表 1 收益矩阵表
状态
θ1 θ2 … θn
概率

a1
a2


am
P1 P2 … Pn
L11
L12 … L1n
L21
L 22 … L 2n
… ………
L m1 L m2 … L mn
【例1】一家酿酒厂就是否推出一种新型啤酒的问题进 行决策分析。拟采取的方案有三种:一是进行较大规 模的投资,年生产能力为2500万瓶,其每年的固定 成本费用为300万元;二是进行较小规模的投资,年 生产能力1000万瓶,其每年的固定成本费用为100 万元 ;三不推出该种啤酒。假定在未考虑固定费用 的前提下,每售出一瓶酒,均可获纯利0.3元。据预 测,这种啤酒可能的年销售量为:50万瓶、1000万 瓶和2500万瓶,这三种状况发生的概率分别为:0.2 、0.3、0.5。
备选方案是实现目标的各种可能途径,一般两个以 上,所有被选方案称为行动空间,拟定备选方案需要 充分调研。
• (3)通过比较分析选出最佳的行动方案
• 对于已拟定的各种行动方案,还需要进一步对其 进行比较分析,以选出对决策者来说最佳的行动 方案。
• (4)决策的执行
• 找到最佳的行动方案以后,决策者就需要按照这 一行动方案去行动,只有通过行动方案的具体实 施,才能最终达到决策者期望的决策目标。
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