【正文】 明確目標(biāo) (收益大或損失小 )； ②只存在一個(gè)確定的自然狀態(tài)； ③存在著可選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的抉擇方案； ④不同決策方案在確定狀態(tài)下的益損值可以計(jì)算。 對(duì)一個(gè)有待決策的問(wèn)題 ， 必須首先定義它的準(zhǔn)則。它需要標(biāo)明決策問(wèn)題的輸入類(lèi)型和數(shù)量 ， 決策變量 (備選方案 )集和屬性集以及測(cè)量它們的標(biāo)度類(lèi)型 ， 決策變量 (方案 )和屬性間以及屬性與準(zhǔn)則間的關(guān)系。決策規(guī)則一般粗分為兩大類(lèi) ： 最優(yōu)規(guī)則 和滿意規(guī)則 。 決策過(guò)程首先需要明確目標(biāo) ， 也就是要明確需要解決的問(wèn)題。 決策方案在實(shí)施過(guò)程中應(yīng)注意制定實(shí)施規(guī)劃 ， 落實(shí)實(shí)施機(jī)構(gòu) 、 人員職責(zé) ， 并及時(shí)檢查與反饋實(shí)施情況 ， 使決策方案在實(shí)施過(guò)程中趨于完善并達(dá)到預(yù)期效果。 ⑵變化范圍不同 ?？紤]信息量不同產(chǎn)生的影響的量化值稱(chēng)為信息量權(quán)重。即方案 x被接受 ， 即 ： 式中： fj0—— 第 j個(gè)屬性的切除值。 某廠因生產(chǎn)需要，考慮是否自行研制一個(gè)新的安全裝置。 ② 根據(jù)上述數(shù)據(jù) 計(jì)算各結(jié)點(diǎn)的收益 (收益 =效益 費(fèi) 用 ) 按照期望值公式計(jì)算期望值 獨(dú)立研制成功的期望值 ： E(V6)= 30＋ (30)=12 協(xié)作研制成功的期望值 ： E(V7)= 15＋ (45)= ③ 根據(jù) 期望值決策準(zhǔn)則 ，若決策目標(biāo)是收益最大，則采 用期望值最大的行為方案 ； 如果決策目標(biāo)是使損失最 小 ， 則選定期望值最小的方案。 ③確定經(jīng)濟(jì)價(jià)。 在稀少事件中有 兩 種不同的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì) ： 一類(lèi)是稱(chēng)外圍 “ 零 元窮大 ” 的風(fēng)險(xiǎn) ， 指的是那些發(fā)生的可能性很小(幾乎為零 )而后果卻十分嚴(yán)重 (幾乎是無(wú)窮大 )的事故 ,另一類(lèi)是發(fā)生概率很小 ， 后果不像前一類(lèi)那么嚴(yán)重 ， 但涉及的面或人數(shù)卻很多 ， 并且易被一些偶然因素、另外的風(fēng)險(xiǎn)、與它們的作用相同或相反的其他因素所掩蓋的事 。 各權(quán)數(shù)比應(yīng)滿足歸一性和非負(fù)性條件 ： 它們可視為各因素對(duì) “ 重要 ” 的隸屬度。要綜合考慮所有因素的影響 ， 得出正確的評(píng)判結(jié)果 ， 這就是模糊綜合決策。 設(shè)對(duì)因素集 Ｕ 中第 i個(gè)因素 ui進(jìn)行評(píng)判 ,對(duì)評(píng)判集 Ｖ 中第 j個(gè)元素 υ j的隸屬度為 rij,則按第 i個(gè)因素 ui的評(píng)判結(jié)果，可得模糊集合 ： Ｒ i=(ri1,ri2,… ,rin) 同理，可得到相應(yīng)于每個(gè)因素的單因素評(píng)判集如下 ： Ｒ 1=(r11,r12,… ,r1n) Ｒ 2=(r21,r22,… ,r2n) … Ｒ m=(rm1,rm2,… ,rmn) 將各單因素評(píng)判集的隸屬度行組成矩陣，又稱(chēng)為 評(píng)判 (決策 )矩陣。為了反映各因素的重要程度 ， 對(duì)各個(gè)因素應(yīng)賦予相應(yīng)的權(quán)數(shù) α i。見(jiàn)教材 P209。 經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的步驟如下 ： ① 按成本分析的方法，求出各方案的制造費(fèi)用 Ci。 每種研制形式都有失敗的可能 ,如果研制成功 (無(wú)論那一種形式 )， 能有 6萬(wàn)元收益 ； 若采用 “ 本廠獨(dú)立完成 ”形式，則研制費(fèi)為 ，成功概率為 ， 失敗概率為 ； 若采用 “ 外廠協(xié)作 ” 形式 (包括先評(píng)審 ),則支付研制費(fèi)用為 4萬(wàn)元，成功概率為 ， 失敗概率為。決策樹(shù)法與事故樹(shù)分析一樣是一種演繹性方法，即是一種有序的概率圖解法。 (滿意法 ) 該方法要求決策者對(duì)表征方案的每個(gè)屬性提供一個(gè)可接受的最低值 ， 稱(chēng)為切除值 (cutoff values)。 ω 1 對(duì)于子準(zhǔn)則 (因素 )的相對(duì)地位、作用 ,以及政策導(dǎo)向 ,激勵(lì)等決策者的期望性因素 ， 常用定性定量相結(jié)合的方法 ， 根據(jù)專(zhuān)家或決策者的相對(duì)重要性信息進(jìn)行量化。 ⑴無(wú)公度性 。 2)人的精神和思想方面 是否會(huì)造成人的思想觀念的變化 ， 是否會(huì)造成人的情緒和感情方面的變化 ， 是否會(huì)加重人的疲勞 ， 帶來(lái)精神緊張 ， 影響個(gè)人導(dǎo)致不安全感或束縛感的產(chǎn)生等。 四 .安全決策 安全決策與通常的決策過(guò)程一樣 ， 應(yīng)按照一定的程序和步驟進(jìn)行 。在作出最終抉擇的過(guò)程中 ,要按照多準(zhǔn)則問(wèn)題方案的全部屬性值的大小進(jìn)行排序 ，從而依序擇優(yōu)。 決策的結(jié)構(gòu)和環(huán)境屬于決策的客觀態(tài)勢(shì) (情況 )。 開(kāi)始 了解待解決的決策問(wèn)題 明確目標(biāo)、標(biāo)明準(zhǔn)則、辨識(shí)原理 提出問(wèn)題 明確目標(biāo) 構(gòu)造模型并估計(jì)參數(shù) 構(gòu)造模型 方案集 X 屬性值 f1(x)… fn(x) 分析 評(píng)價(jià) 決策環(huán)境和自然狀態(tài) 決定 價(jià)值判斷 實(shí)施或重新評(píng)價(jià) 實(shí)施 方案 x 典型的決策過(guò)程 三、決策要素 所謂 決策單元 常常包括決策者及共同完成決策分析研究的決策分析者 ， 以及用以進(jìn)行信息處理的設(shè)備。根據(jù)決策系統(tǒng)的約束性與隨機(jī)性原理，可分為 確定型決策 和 非確定型決策 。 方法 時(shí)間范圍 適應(yīng)情況 應(yīng)做工作 直觀預(yù)測(cè)法 短、中、長(zhǎng)期 對(duì)缺乏統(tǒng)計(jì)資料或趨勢(shì)面 臨轉(zhuǎn)折的事件進(jìn)行預(yù)測(cè) 需大量的調(diào)查研究工作 回歸預(yù)測(cè)法 短、中期 自變量和因變量之間存在 線性或非線性關(guān)系 需要收集大量相關(guān)歷史 數(shù)據(jù) 時(shí)間趨勢(shì)外推法 中、長(zhǎng)期 當(dāng)因變量用時(shí)間表示，并無(wú)明顯變化時(shí) 不僅需要因變量的歷史資料，還要對(duì)各種可能趨勢(shì)曲線進(jìn)行試算 移動(dòng)平均法 短期 不具有季節(jié)變動(dòng)的反復(fù)預(yù) 測(cè) 只需要因變量的歷史資料，但要確定最佳的權(quán)系數(shù) 指數(shù)平滑法 短期 具有或不具有季節(jié)變動(dòng)的 反復(fù)預(yù)測(cè) 只需要因變量的歷史資料，是一些反復(fù)預(yù)測(cè)中最簡(jiǎn)易的方法 博克斯 詹金斯法 短期 適應(yīng)于任何序列發(fā)展形態(tài)的預(yù)測(cè)方法 計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，煩瑣 灰色預(yù)測(cè)法 短、中期 適應(yīng)于時(shí)序的發(fā)展呈指數(shù) 型趨勢(shì) 收集對(duì)象的歷史數(shù)據(jù) 第四節(jié) 安全決策過(guò)程與決策要素 一、安全決策概述 決策指人們?cè)谇笊媾c發(fā)展過(guò)程中，以對(duì)事物發(fā)展規(guī)律及主客觀條件的認(rèn)識(shí)為依據(jù) ,尋求并實(shí)現(xiàn)某種最佳 (滿意 )準(zhǔn)則和行動(dòng)方案而進(jìn)行的活動(dòng)。預(yù)測(cè)誤差是預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀察值之間的離差，其大小與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度的高低成反比。準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)資料是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。利用數(shù)學(xué)模型開(kāi)展的事故指標(biāo)預(yù)測(cè)的成敗，關(guān)鍵在于對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征的分析和預(yù)測(cè)模型的建立。 由于事故特性決定了事故統(tǒng)計(jì)分析是 灰系統(tǒng) ，加之事故原因復(fù)雜多變，事故統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)隨主觀和客觀原因而變。 盡管博克斯－詹金斯法是一種理論較完善的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，有著廣泛的應(yīng)用。 －詹金斯法時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題 ⑴ 博克斯－詹金斯法在模型識(shí)別時(shí) 需要 50個(gè)以上歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ，這對(duì)按月、按季或按年記錄的資料往往較難收集。 博克斯－詹金斯法則是根據(jù)對(duì)時(shí)間序列的具體分析，初步選定一個(gè)試用模型，然后用一系列統(tǒng)計(jì)方法來(lái)檢驗(yàn)這個(gè)試用模型是否適用。最后，根據(jù)這種分類(lèi)比較分析的結(jié)果，來(lái)判定實(shí)際模型的類(lèi)型。 所謂 零均值化 處理，是指對(duì)均值不為零的時(shí)間序列中的 每一項(xiàng)數(shù)值 都減去該序列的平均數(shù)，構(gòu)成一個(gè)均值為零的新的時(shí)間序列。et是時(shí)間序列模型在 t期的誤 差或偏差， et1是時(shí)間序列模型在 t1期的誤差或 偏差，類(lèi)似地， etq是其在 tq期的誤差或偏差。 時(shí)間序列平滑法具有 使用方便、計(jì)算和存儲(chǔ)費(fèi)用低、模型參量直觀的特點(diǎn) ，近年來(lái)在我國(guó)的許多研究領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。但在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)，還必須考慮時(shí)序數(shù)據(jù)本身的特征 ,當(dāng)選 α 值接近于 1為最優(yōu)值時(shí)，常常預(yù)示著時(shí)序數(shù)據(jù)有明顯的趨勢(shì)變動(dòng)或季節(jié)性變動(dòng) 。 參數(shù)分別由下式得出 ： 2? mcmbay tttnt ????? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ?? ? ? ? ? ?? ?32122321232121234452561233ttttttttttttSSScSSSbSSSa????????????????????? 各次指數(shù)平滑值分別為： 三次指數(shù)平滑比一次、二次指數(shù)平滑復(fù)雜得多，但三者目的一樣，即修正預(yù)測(cè)值，使其跟蹤時(shí)序的變化， 三次指數(shù)平滑跟蹤時(shí)序的非線性變化趨勢(shì) 。此時(shí)，通?？刹捎?二次指數(shù)平滑法 來(lái)建立線性預(yù)測(cè)模型，然后再用模型預(yù)測(cè)。 一次指數(shù)平滑法是以最近周期的一次指數(shù)平滑值作為下一周期的預(yù)測(cè)值的 。指數(shù)平滑又稱(chēng)指數(shù)修勻。事物發(fā)展過(guò)程若是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，無(wú)法用時(shí)間 t的確定函數(shù)關(guān)系加以描述 ,稱(chēng)為 隨機(jī)型時(shí)序 ,建立的與隨機(jī)過(guò)程相適應(yīng)的模型為 隨機(jī)型時(shí)序模型 。 ? ?mbaFSSNbSSaNSSSSSNxxxxSttmtttttttNtttttNttttt???????????????????????????????????????122121121?? 一次線性平均法 的兩個(gè)限制因素在 線性二次移動(dòng)平均法 中也存在，只是 后者需要數(shù)據(jù)點(diǎn)是 2N。 ② 在平均值的計(jì)算中， 將過(guò)去的每個(gè)觀察值的權(quán)重認(rèn)為是一樣的 ，其實(shí)， 對(duì)未來(lái)的情況，最新的觀察值比較早期的數(shù)據(jù)含有更多的信息，應(yīng)賦予相對(duì)大的權(quán)重 。每出現(xiàn)一個(gè)新觀察值，就要從移動(dòng)平均中減去一個(gè)最早的觀察值，再加上一個(gè)最新的觀察值，計(jì)算移動(dòng)平均值，這一新的移動(dòng)平均值就作為下一期的觀察值，計(jì)算移動(dòng)平均值。 ①圖形識(shí)別法 這種方法是通過(guò) 繪制散點(diǎn)圖 來(lái)進(jìn)行的，即將時(shí)間序列的數(shù)據(jù)繪制成以時(shí)間 t為橫軸 ,時(shí)序觀察值 Yt為縱軸的圖形，觀察并將其變化曲線與各類(lèi)函數(shù)曲線模型的圖形進(jìn)行比較，以便選擇較為適宜的模型。 ②假設(shè) 事物的發(fā)展因素也決定事物未來(lái)的發(fā)展，其 條件不變或變化不大 。 ③周期變動(dòng)因素 周期變動(dòng)因素 也稱(chēng)循環(huán)變動(dòng)因素，它是受各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響形成的上下起伏不定的波動(dòng)。 三、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 時(shí)間序列 是指一組按時(shí)間順序排列的 數(shù)據(jù)序列 。 數(shù)據(jù)資料的可比性和獨(dú)立性問(wèn)題應(yīng)該保證指標(biāo)數(shù)值所包含的專(zhuān)業(yè)內(nèi)容、指標(biāo)的口徑、范圍、計(jì)算方法和計(jì)量單位的一致性。所謂 外推 ，就是指把相關(guān)關(guān)系或回歸關(guān)系用于超出上述范圍之外。 選擇曲線通?？梢苑窒铝袃蓚€(gè)步驟： ⑴確定變量間函數(shù)的類(lèi)型 變量間函數(shù)關(guān)系的類(lèi)型有的可根據(jù) 理論或過(guò)去積累的經(jīng)驗(yàn) ，事前予以確定。預(yù)測(cè)值與真實(shí)值常常是不相等的，這就需要一個(gè)置信區(qū)間來(lái)確立用每個(gè)給定的Ｘ值預(yù)測(cè)到Ｙ的平均值的范圍，同時(shí)也要給出單個(gè)Ｙ值的估計(jì)區(qū)間。 應(yīng)用回歸分析可以從一個(gè)或幾個(gè)自變量的值去預(yù)測(cè)因變量將取得的值。 ⑶避免組合事件 。 第二步 ： 專(zhuān)家 接到通知后，根據(jù)自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)所預(yù)測(cè)事物的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) 作出自己的預(yù)測(cè) ，并說(shuō)明其依據(jù)和理由，書(shū)面答復(fù)主持預(yù)測(cè)的單位。 (1)反饋性 反饋 表現(xiàn)在多次作業(yè)、反復(fù)、綜合、整理、歸納和修正，但不是漫無(wú)邊際，而是有組織、有步驟地進(jìn)行 。 第三節(jié) 事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法 一、直觀預(yù)測(cè)法 直觀預(yù)測(cè)法 是依靠專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種定性預(yù)測(cè)方法。同時(shí)， 事故指標(biāo)的高低取決于系統(tǒng)中人員、機(jī)械 (物質(zhì) )、環(huán)境 (媒介 )、管理四個(gè)元素的交互作用，是人－機(jī)－環(huán)－管系統(tǒng)內(nèi)異常狀況的結(jié)果 。 對(duì)于個(gè)別事故具有不確定性，但對(duì)大樣本則表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。 宏觀預(yù)測(cè) 研究事故的變化趨勢(shì)，根據(jù)過(guò)去和現(xiàn)在的事故統(tǒng)計(jì)資料，分析近期和未來(lái)的事故發(fā)展態(tài)勢(shì)，為宏觀決策提供科學(xué)依據(jù)。 事故預(yù)測(cè)的起源可以追溯到 20世紀(jì) 30年代美國(guó)保險(xiǎn)業(yè)所開(kāi)展的安全分析評(píng)價(jià)工作。應(yīng)該講，事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的方法與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論性質(zhì)是一致的。 一些重要的事故指標(biāo)： 煤礦 ：百萬(wàn)噸死亡率； 特種設(shè)備 ：萬(wàn)臺(tái)設(shè)備死亡人數(shù)； 火災(zāi) (消防 )：十萬(wàn)人口死亡率； 道路交通 ：萬(wàn)車(chē)死亡率； 民航飛行 ：民航運(yùn)