數(shù)據庫決策分析ppt21(編輯修改稿)
2025-02-02 20:52 本頁面
【文章內容簡介】 間 d2可得最大EV的 P區(qū)間 d3可得最大 EV的 P區(qū)間 EV(d3) EV(d2) EV(d1) 10 167。 前述兩種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率 P(S1)=， P(S2)=， 只是一種比較粗糙地調研而獲得的自然狀態(tài)的概率分布 ， 也即是一種所謂 先驗概率 。 如果我們能夠再深挖一些新信息 ， 用以修正先驗概率 ， 最終獲得一種所謂 后驗概率 ， 用來進行決策 ， 則決策的效果更好 、 更科學 。 一般講 ， 補充信息是可以通過對自然狀態(tài)樣本信息設計的實驗方法來取得 ， 包括原始資料的采樣 、 產品檢驗 、 市場調研等等 。 比如：通過天氣預報的驗證信息 ， 來修正天氣狀態(tài)的先驗概率；通過產品檢驗的正確與否的信息 ， 來修正產品的正 、 廢品先驗概率 。 對 PDC問題來講 ， 可以通過市場調查 ， 調查有多少比率的人有興趣買樓 ， 記為 I1， 有多少比率的人沒有興趣買樓 ， 記為 I2， 則可以獲得四個 條件概率 ， 記為： P(I1｜ S1)， P(I2｜ S1)，P(I1｜ S2),P(I2｜ S2)， 它們也叫做 似然函數(shù) 。 對 PDC問題 ， 經過調查 ， 獲得了下表的 似然函數(shù) 。 自然狀態(tài) 有興趣買樓，即支持者 I1 無興趣買樓，不支持者 I2 高接受 S1， P(S1)= P(I1｜ S1)= P(I2｜ S1)= 低接受 S2， P(S2)= P(I1｜ S2)= P(I2｜ S2)= 11 這個似然函數(shù)的意義是：在真正高接受者中核查為有興趣 (即支持建樓 )買樓的概率為 ， 而不支持的為 ；在真正低接受者中 ， 核查為不支持的概率為 ， 反而支持的為 。 這些補充信息是在明確了高 、 低接受者的條件下 ， 進一步調查核實的信息 ， 由此統(tǒng)計出的條件概率 。 有了先驗概率和似然函數(shù) ， 可以運用貝葉斯全概率公式 ， 計算出后驗概率P(S｜ I): I=1,2,… ..n, k=1,2,… ,m 按以上數(shù)據 ， 可算得其后驗概率為： 有興趣 (支持 )買樓者 I1的有關概率計算表 ??? niiKiiKiKiSIPSPSIPSPISP1)|()()|()()|(自然狀態(tài) Si 先驗概率 P(Si) 條件概率 P(I1｜ Si) 聯(lián)合概率 P(I1∩s1) 后驗概率 P(Si｜ I1) s1 s2 自然狀態(tài) Si 先驗概率 P(Si) 條件概率 P(I1｜ Si) 聯(lián)合概率 P(I1∩s1) 后驗概率 P(Si｜ I1) s1 s2 沒有興趣 (支持 )買樓者 I2的有關概率計算表 12 根據上列概率計算表 ， 1 2 3 9 8 7 6 5 4 高接受 S1,P(S1|I1)= 低接受 S2,P(S2|I1)= 高接受 S1,P(S1|I1)= 低接受 S2,P(S2|I1)= 高接受 S1,P(S1|I1)= 低接受 S2,P(S2|I1)= 高接受 S1,P(S1|I2)= 低接受 S2,P(S2|I2)= 高接受 S1,P(S1|I2)= 低接受 S2,P(S2|I2)= 高接受 S1,P(S1|I2)= 低接受 S2,P(S2|I2)= 8 百萬 7 14 5 20 9 8 7 14 5 20 9 小型 d1 中型 d2 大型 d3 小型 d1 中型 d2 大型 d3 支持的， I1 P(I1)= 支持的， I2 P(I2)= 13 可算出： 狀態(tài)結點 ④ 的 EV= 8+ 7= 狀態(tài)結點 ⑤ 的 EV= 狀態(tài)結點 ⑥ 的 EV=…… 狀態(tài)結點 ⑦ 的 EV= 8+ 7= 狀態(tài)結點 ⑧
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