市場預(yù)測與管理決策分析(參考版)
2025-01-19 03:10本頁面
【正文】 8:50:15 上午 8:50 上午 08:50:15一月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看專家告訴。 一月 218:50 上午 一月 2108:50January 26, 2023? 1 業(yè) 余生活要有意 義 ，不要越 軌 。 一月 21一月 2108:50:1508:50:15January 26, 2023? 1意志 堅(jiān) 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 08:50:1508:50:1508:50Tuesday, January 26, 2023? 1知人者智，自知者明。 08:50:1508:50:1508:501/26/2023 8:50:15 AM? 1越是沒有本 領(lǐng) 的就越加自命不凡。 8:50:15 上午 8:50 上午 08:50:15一月 21? 楊 柳散和 風(fēng) ，青山澹吾 慮 。 一月 218:50 上午 一月 2108:50January 26, 2023? 1少年十五二十 時(shí) ，步行 奪 得胡 馬騎 。 26 一月 20238:50:15 上午 08:50:15一月 21? 1楚塞三湘接， 荊門 九派通。 08:50:1508:50:1508:50Tuesday, January 26, 2023? 1不知香 積 寺，數(shù)里入云峰。 08:50:1508:50:1508:501/26/2023 8:50:15 AM? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的 積 累。 8:50:15 上午 8:50 上午 08:50:15一月 21? 沒有失 敗 ，只有 暫時(shí) 停止成功！。 一月 218:50 上午 一月 2108:50January 26, 2023? 1行 動 出成果，工作出 財(cái) 富。 26 一月 20238:50:15 上午 08:50:15一月 21? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 08:50:1508:50:1508:50Tuesday, January 26, 2023? 1乍 見 翻疑夢，相悲各 問 年。 08:50:1508:50:1508:501/26/2023 8:50:15 AM? 1以我獨(dú)沈久，愧君相 見頻 。 風(fēng)險(xiǎn)厭惡 averse型：謹(jǐn)小慎微，逃避風(fēng)險(xiǎn)，不求大利 風(fēng)險(xiǎn)愛好 seeking型：為求高的收益而冒險(xiǎn) ? 靜夜四無 鄰 ，荒居舊 業(yè)貧 。 3 選擇具有最大收益期望值? A local real estate investor in Orland is considering three alternative investments: a motel, a restaurant, or a theatre. Profits from the motel or restaurant will be affected by the availability of gasoline and the number of tourists。求各方案期望值，進(jìn)行決策分析。為了將來少一些后悔，以遺憾值作為決策標(biāo)準(zhǔn)v遺憾值是每種自然狀態(tài)下， 最高收益值與其他收益值之差。 2 再找出這些最小收益值中的最大值。持悲觀態(tài)度，從每一種方案中找出其最小的收益值，再選取一個(gè)收益值最大的方案。v過程如下： 1 各種自然狀態(tài)下的最大收益值找出來。v五種：樂觀法、悲觀法、等可能法、系數(shù)法和遺憾值法。經(jīng)抽樣調(diào)查，顧客在這三個(gè)地方租還車的轉(zhuǎn)移概率如下表所示。那么，不同階段的狀態(tài)向量分別為： X1=X0P， X2=X1P， …， Xk=Xk1P – 假設(shè)系統(tǒng)發(fā)展過程狀態(tài)向量 X滿足條件： XP=X，則系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)， X為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣 P的不變向量。兩個(gè)性質(zhì)：1 矩陣中每個(gè)元素都是非負(fù)的 2 矩陣中每行的元素之和等于 1 馬爾可夫過程? 某一階段 狀態(tài)轉(zhuǎn)移 到另一階段狀態(tài)的轉(zhuǎn)移過程。(二 ) 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣 如果系統(tǒng)每個(gè)階段含有 S1， S2， …， Sn個(gè)可能狀態(tài)，相鄰兩階段系統(tǒng)由現(xiàn)有狀態(tài) Si變化到 Sj，就稱為系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，其概率為轉(zhuǎn)移概率。這與前面用期望值準(zhǔn)則決策結(jié)果相同。一個(gè)例子（例 11－ 13）該風(fēng)險(xiǎn)型決策邊際概率 P0為：市場需求量（千克 /天） Sj 出現(xiàn)概率 Pj 進(jìn)貨量 Ai 售出概率 Pi0 0 1100 100 200 200 300 300 P0400 400 其他進(jìn)貨量方案產(chǎn)品售出概率表以 P0為標(biāo)準(zhǔn)，選擇最接近 P0=，且大于 P0的 Pi=。– 根據(jù)備選方案 Ai，計(jì)算出能售出的概率 Pi。又稱臨界概率或轉(zhuǎn)折概率。s management is considering three cours
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