數據模型與決策分析概述(文件)
【正文】 Bill 暑期打工決策 Bill 暑期打工決策 A B C E D 校園征招計劃 21600 16800 12023 6000 0 21600 16800 12023 6000 0 11580 11580 14000 13032 13032 Bill 暑期打工決策 A B C E D 校園征招計劃 21600 16800 12023 6000 0 21600 16800 12023 6000 0 11580 11580 14000 13032 13032 去掉不聰明 的選項 去掉不聰明 的選項 Bill 暑期打工決策 最終，比爾的最佳策略是： ? 首先他應拒絕約翰的邀請； ? 當他收到文妮沙公司的邀請時，則應接受；如果沒有收到邀請，那么就參加學校組織的招聘計劃； ? 這一決策的 EMV是 $13,032 。 最優(yōu)決策的 靈敏度 分析 ? 如果該案例是一個真實的商務決策 ,那么在沒有對建模中需要的關鍵數據可能帶來的影響進行評估前， 就貿然采取以上推導出的最優(yōu)決策恐怕有點過于天真了。或者說要使比爾改變當前的決策，招聘會能夠給比爾增加 2419美元，但人們沒有理由會認為薪水比上一年高出 2419美元。具體方法是：首先從損益表中找出各種方案的最壞可能結果，再從其中選擇最好的一個，公式是： ? 公式是： MAXiMINj(qij) ? 舉例 某人申請了一項新型的衛(wèi)生間節(jié)水潔具的專利，他 希望盡快讓這個發(fā)明轉化為經濟利益。據分析，得 到如下損益表： 專利持有人收益表 (單位 :萬元 ) 暢銷 平銷 滯銷 自己制造 540 160 50 合作 320 56 8 出售專利 35 35 35 最小機會損失準則 (舉例 ) 最小機會損失準則 (舉例 ) 遺憾值 L=最大盈利 該方案的盈利 : 由于 85最小 ,所以在這一準則之下 ,應選擇”自己制造” . 遺憾值計算表 暢銷 平銷 滯銷 自己制造 0 0 85 合作 220 104 27 出售專利 505 125 0 折中主義準則 ? 是在樂觀與悲觀兩者之間的折衷方案，決策者根據經驗或經營風格給出一個樂觀系數 ?，（ 0?1），計算各個行動方案的折衷收益： ? 折衷收益 =?
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