不確定性決策講義-wenkub.com
2025-02-12 00:34 本頁面
【正文】 舍棄方案稱為修枝，為這些方案枝標(biāo)上 “++”符號(hào)，表示舍棄。它是概率枝的末端，其旁邊的數(shù)字是相應(yīng)自然狀態(tài)下某一方案的收益值。由該節(jié)點(diǎn)引出的每條直線都代表決策者可能選取的一個(gè)方案，稱為方案枝。現(xiàn)已知補(bǔ)充情報(bào)：經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果為好。 ? 根據(jù)后驗(yàn)概率調(diào)整決策 ? ? “事件 A的發(fā)生 ”是補(bǔ)充情報(bào)，貝葉斯公式就是根據(jù)補(bǔ)充情報(bào)，由先驗(yàn)概率計(jì)算后驗(yàn)概率的公式。 ? 由于在決定是否購買這一完全情報(bào)之前，決策者并不知道情報(bào)內(nèi)容，也就無法計(jì)算出確切的收益，因此只能根據(jù)各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率來計(jì)算獲得完全情報(bào)的期望收益值： ? EPPL=800*+600*+1000*=740 ? EMV=595 ? EVPI=EPPLEMV=740595=145 ? 比較最大期望收益決策準(zhǔn)則決策的結(jié)果可得，由于獲得了完全情報(bào)，使期望收益值增加了 145元，即該完全情報(bào)的價(jià)值為 145元。 ? ? 說明：采用最大期望收益決策準(zhǔn)則與最小機(jī)會(huì)損失決策準(zhǔn)則所得出的決策結(jié)果是相同的。以證券投資為例，某投資者打算以 10000元來投資 A、 B、 C三種證券中的一種，當(dāng)前他所獲得的信息如表 1513所示，請(qǐng)問該投資者應(yīng)如何進(jìn)行決策。 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 最大期望收益決策準(zhǔn)則 ? 最大期望收益決策準(zhǔn)則：最大期望收益決策準(zhǔn)則是指依據(jù)各種自然狀態(tài)發(fā)生的概率，計(jì)算出個(gè)方案的期望收益值，然后從這些收益期望值中挑出最大者，并以此對(duì)應(yīng)的方案為最優(yōu)方案。 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) ? 決策步驟為： ? 從決策表中選出各方案中收益的最小值 ? 從這些選出的收益最小值中選擇最大者，并以此所對(duì)應(yīng)的方案為最優(yōu)方案 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) ? 案例分析 1 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) ? 案例分析 2 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 折衷準(zhǔn)則 ? 折衷準(zhǔn)則：所謂折衷準(zhǔn)則就是指在樂觀準(zhǔn)則與悲觀準(zhǔn)則之間的折衷。該問題是典型的不確定型決策問題。 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 第十五章 不確定性決策 ? 決策問題的概述 ? 不確定型決策 ? 風(fēng)險(xiǎn)型決策 ? 決策樹 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 不確定型決策 ? 樂觀準(zhǔn)則 ? 等可能性準(zhǔn)則 ? 悲觀準(zhǔn)則 ? 這種準(zhǔn)則 ? 后悔值準(zhǔn)則 第十五章 不確定性決策 數(shù)據(jù)、模型與決策 (第二版 ) 樂觀準(zhǔn)則 ?樂觀準(zhǔn)則：樂觀準(zhǔn)則是指決策者所持的態(tài)度是樂觀的，不放棄任何一個(gè)可能獲得最好結(jié)果的機(jī)會(huì)，充滿著樂觀冒險(xiǎn)精神，爭(zhēng)取各方案最大收益值中的最大值。 ? 在決策問題中，通常將決策者可能得到的最大收益值所對(duì)應(yīng)的效用值定為 1（或 100），把可能得到的最小收益值（或最大損失值）所對(duì)應(yīng)的效用值定為 0。 ?風(fēng)險(xiǎn)型決策：風(fēng)險(xiǎn)型決策是指決策的環(huán)境不是完全確定的，但對(duì)于每一種自然狀態(tài)發(fā)生的概率是已知的。 ? 收益（ Payoff）是指衡量決策結(jié)果對(duì)決策者的價(jià)值的量化指標(biāo)。 ? 備選方案（ Alternative）即決策者可以采取的行動(dòng)方案。 ? 了解決策的概念、決策分類，決策模型，掌握如何提高不確定
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