項目風(fēng)險估計ppt課件-資料下載頁
2025-05-04 18:10本頁面
【正文】 20 10 貝葉斯概率法 ： ： ①概念： 項目風(fēng)險估計是建立在對各種風(fēng)險事件發(fā)生的可能性的基礎(chǔ)上，這種可能性直接受到項目環(huán)境各種因素變化的影響，存在較強的風(fēng)險性，同時，項目風(fēng)險事件的概率估計往往在歷史數(shù)據(jù)資料不足的情況下做出的，這種概率被稱為“ 先驗概率 ”。 ②不足之處： 先驗概率往往具有較強的不確定性，需要通過各種途徑和手段（如實驗、調(diào)查、統(tǒng)計分析）來獲取更為準(zhǔn)確、有效的補充信息，以修正和完善先驗概率，于是提出“貝葉斯概率法”。 ① 概念 ： 貝葉斯概率法： 通過項目進(jìn)行更多、更廣泛的調(diào)查研究或統(tǒng)計分析后，在對項目風(fēng)險進(jìn)行估計的方法 。 ②思想： 貝葉斯概率法利用概率論中的貝葉斯公式來改善對風(fēng)險后果出現(xiàn)概率的估計，這種改善后的概率稱為 后驗概率 。 ③ 公式 ： 按照貝葉斯公式，風(fēng)險后果 出現(xiàn)的后驗概率為： 設(shè)實驗 E的樣本空間 S。 A為 E的事件， ..... 為 S的一個劃分，且 P（ A)0， P（ ） 0（ i=1， 2， .....n），則： ： 設(shè)實驗 E只有兩個可能的結(jié)果： A及 ，則稱 E為伯努利實驗。設(shè)P(A)=P(0P1)，此時 P( )=1P=q，將 E獨立重復(fù)地進(jìn)行 n次，則稱這一串重復(fù)的獨立實驗為 n重伯努利實驗 。 于是，隨機變量 X服從參數(shù) n， p的二項分布，并記為 X~b(n， p)。 則： 例題 某新型發(fā)動機要求其平均壽命為 5000個小時，實驗方案是：抽取 11臺進(jìn)行實驗，每臺運轉(zhuǎn) 1000小時，如果只有 4臺或 4臺以下發(fā)生故障，則認(rèn)為該型發(fā)動機合格，予以通過。試預(yù)測當(dāng)該型發(fā)動機試驗通過時，發(fā)動機平均壽命（ H）達(dá)到 5000小時的概率，并進(jìn)而論證實驗方案的可行性。 例題 某電子設(shè)備制造廠所用的元件是由三家元件制造廠提供，根據(jù)以往的記錄有以下的數(shù)據(jù)： 元件制造廠 次品率 提供元件的份額 1 2 3 設(shè)這三家工廠的產(chǎn)品在倉庫中均勻混合，且無區(qū)別的標(biāo)志。求： 1）在倉庫中隨機的取一只元件，它是次品的概率； 2）在倉庫中隨機的取一只元件，若已知取到的是次品，為分析此次品出自何廠，需求出此次品由三家工廠生產(chǎn)的概率分別為多少，并求出具體的概率。 估計技術(shù)和工具 風(fēng)險可能與危害分析 ： 由以下兩個方面決定的： ①風(fēng)險發(fā)生的可能性； ②風(fēng)險發(fā)生后對項目目標(biāo)所造成的危害程度。 ①定性分析 ②定量分析 項目假定測試 ： 風(fēng)險估計中的項目假定測試（ Projcet Assumption Testing）是一種模擬技術(shù)，它是分別對一系列的假定及其推論進(jìn)行測試，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)風(fēng)險的一些定性信息。 數(shù)據(jù)精度等級 風(fēng)險估計需要準(zhǔn)確的、不帶偏見的有益于管理的數(shù)據(jù)。 （檢查事宜） ① 風(fēng)險的了解范圍； ② 有關(guān)風(fēng)險的數(shù)據(jù)； ③ 數(shù)據(jù)的質(zhì)量； ④ 數(shù)據(jù)的可信度和真實度。 風(fēng)險坐標(biāo)圖 風(fēng)險坐標(biāo)圖 是把風(fēng)險發(fā)生可能性的高低、風(fēng)險發(fā)生后對目標(biāo)的影響程度，作為兩個維度繪制在同一個平面上（即繪制成直角坐標(biāo)系）。 ①定性方法：直接用文字描述風(fēng)險發(fā)生可能性的高低，風(fēng)險對目標(biāo)影響程度。 ②定量方法：是對風(fēng)險發(fā)生可能性的高低、風(fēng)險對目標(biāo)影響程度用具體實際意義的數(shù)量描述。 ： 對風(fēng)險發(fā)生可能性的高低和風(fēng)險對目標(biāo)的影響程度進(jìn)行定性或定量評估后，依據(jù)評估結(jié)果繪制風(fēng)險坐標(biāo)圖。 ： 繪制風(fēng)險坐標(biāo)圖的目的在于對多風(fēng)險進(jìn)行直觀的比較，從而確定各風(fēng)險管理的優(yōu)先順序和策略。 ⑥ ⑧ ② ⑤ ③ ① ④ ⑦ ⑨ 極高 高 中等 低 極低 極低 低 中等 高 極高 影響程序 可能性
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