管理决策分析第二版第三章贝叶斯决策分析
管理决策分析论文
在什么年龄购买养老保险更为合适 学院：数学与信息科学学院 班级：数学与应用数学2011级1班 任课教师：吴晓层（老师） 学号：1111100136 学生：赵灿梅
摘要： 当今社会，国家越来越重视老人的养老问题，以致出现了各种各样的养老保险，随之带来了一个选择问题，是选择买养老保险还是把钱存到银行，在什么年龄买养老保险更为划算。 关键词： 养老保险、定期利率、人均寿命、通货膨胀、不确定型决策分析、乐观准则、悲观准则、折中准则、遗憾准则、等可能准则。 正文： 养老保险，全称社会基本养老保险，是国家和社会根据一定的法律和法规，为解决劳动者在达到国家规定的解除劳动义务的劳动年龄界限，或因年老丧失劳动能力退出劳动岗位后的基本生活而建立的一种社会保险制度。是社会保障制度的重要组成部分，是社会保险五大险种中最重要的险种之一。养老保险的目的是为保障老年人的基本生活需求，为其提供稳定可靠的生活来源。 有一种职工养老保险：被保险人年龄在35岁以下，每年交4200元；被保险人年龄在36岁至45岁，每年交4500元；被保险人年龄在46岁至54岁，一次性交48000元。一直交到54岁，到55岁开始领养老保险金，每个月领所交金额的1/100。一直到去世后，由后代领回原来所交的保险金。假设有一位50岁的职工，因为觉得一次交48000太多了，想是不是存到银行也能得到同等多的利息，那我们来帮他算一算。 中国人均寿命大概是75岁，所以到这个职工去世时所领的保险金为： 480元/月×12月/年×20年=115200元 再加上原来交的保险金： 115200元+48000元=120000元。 另一方面，把钱存到银行，中国的银行利率是以单年利息计算，而不是以复利计算。先存5年定期，利率以5.225%计算： 48000元+48000元×0.05225×5=60540元 之后每5年将本息和转存一次5年定期： 60540元+60540元×0.5225×5=76356.075元 76356.075元+76356.075元×0.5225×5=96304.0996元 96304.0996元+96304.0996元×0.5225×5=121463.546元 121463.546元+121463.546元×0.5225×5=153195.897元 在不考虑通货膨胀，银行利率变动的情况下，由上述的计算，当然是把钱存到银行更划算，但我们也没有考虑这个职工55岁之后每个月的生活费从哪儿来，没考虑通货膨胀等。 下面假设这个职工从55岁之后的生活完全靠这笔钱，没有额外的收入，则55岁之后的钱为60540元，之后的生活按照每月480元算，预留一年的生活费，剩余的存入银行定期一年，利率为3.3%： 第一年：60540元-480元/月×12月=54780元 54780元+54780元×3.3%=56587.74元
决策分析的论文
关于决策分析的论文 选择方案的一般原则，也就是指导人们选择行动方案的一般原则。被称为决策准则。传统的决策理论认为，决策者是“理性人”或“经济人”，在决策时他们受“最优化”的行为准则支配，应当选择“最优”方案。 现代决策理论认为，由于决策者在认识能力和时间、成本、情报来源等方面的限制，不能坚持要求最理想的解答，常常只能满足于“令人满意的”或“足够好的”决策。因此。实际上人们在决策时并不考虑一切可能的情况，而只考虑与问题有关的特定情况，使多重目标都能达到令人满意的、足够好的水平，以此作为行动方案。下面举例来详细说明决策分析中的乐观主义决策和悲观主义决策两种方法。 举例：某城市需建立垃圾焚烧炉，并用来发电，提供给附近工业新区用电，制定了三种方案：A1方案，引进进口炉；A2方案，引进国外厂商部分先进技术，国内生产；A3方案，采用国产焚烧炉。其中进口炉由于采用了先进技术，对垃圾中町燃烧热值利用较高，因此发电量较高，当然单位废物运行成本也高；国产炉由于技术不成熟，对于同样垃圾发电量要低，但是运行成本低；A2方案炉子发电量和运行成本居于二者之间。由于工业新区刚刚建立，对于其发展前途和发展规模缺乏必要资料和准确预测，因此对于其将来企业数以及用电量无法进行有效估计，因此有可能出现进口炉发电量虽大，但是面对状态N3，多生产的电卖不出去，而处理成本较高，因此可能亏本，如表3—1所述(一200)，但是也有可能在状态N1下有较大收益，处理成本由卖电所抵消同时产生效益，因此收益受到未来发生自然状态影响，其他方案同样也是如此，这就需要做出一个科学合理的决策。 (1)乐观主义原则 采用这种方法的决策者一般为敢担当风险的人，决不放弃任何一个获得好结果的机会。 具体方法是：找出不同自然状态下的最好效益值，再从中选取出有最大收益的所对应方案为所求的决策方案，见表3—2。
贝叶斯决策模型与实例分析报告
贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下容 贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果
的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。 中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。 最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表
管理决策分析复习资料解析
决策是指为达到一定的目的而在若干个可行方案中经过分析、比较、判断，从中选择并赋予实施的过程。决策者，决策者是决策系统中主观能力的体现者，亦称为决策主体。决策者可以是个人，也可以是群体。决策目标，是决策者希望达到一定的状态的具体表示．行动方案，实现决策目标所采取的具体措施和手段。 自然状态，决策环境客观存在的各种状态． 条件结果值，采取某种行动方案在不同自然状态下所出现的结果。决策准则，选择方案所依据的价值标准和行为准则。 确定型决策：在完全掌握未来状态的情况下做出的决策；决策者掌握决策所需的各种信息，面临多种可供选择的方案，但每种方案只可能有一种后果。当可供选择的方案不多时，对这种问题很容易作出决策。风险型决策：知道未来状态的分布时做出的决策；决策者面临多种方案可供选择，每种方案面临多种后果，每种后果出现的可能性 可以预测。这时，决策者即可根据概率论和统计学的知识，作出统计意义下的决策。不确定型决策：未来状态的分布未知；决策者只知道各种方案可能出现的后果，但不 知道每种后果出现的概率。对抗型决策：对竞争对手将要采取的策略的分布未知。 决策分析的步骤决策系统 行动空间：所有方案或策略的集合。A=(a1,a2,…,am T 状态空间：所有可能状态的集合。Ω=(θ1,θ2,…,θn T 决策系统：由状态空间Ω、行动空间A以及定义在Ω、A 上的决策函数所构成的系统，记为(Ω,A,F 不确定型决策问题的基本条件：存在一个明确的目标；存在两种或者两种以上的自然状态； 存在两个或两个以上可供选择的行动方案；可以计算或估计各方案在不同状态 下的益损值。 问题特征：每一种状态发生的概率未知 常用准则：乐观准则；悲观准则；折衷准则；后悔值准则；等可能准则.
第五章贝叶斯估计
第五章贝叶斯统计 5.1 简介 到目前为止，我们已经知道了大量的不同的概率模型，并且我们前面已经讨论了如何用它们去拟合数据等等。前面我们讨论了如何利用各种先验知识，计算MAP参数来估计θ=argmax p(θ|D)。同样的，对于某种特定的请况，我们讨论了如何计算后验的全概率p(θ|D)和后验的预测概率密度p(x|D)。当然在以后的章节我们会讨论一般请况下的算法。 5.2 总结后验分布 后验分布总结关于未知变量θ的一切数值。在这一部分，我们讨论简单的数，这些数是可以通过一个概率分布得到的，比如通过一个后验概率分布得到的数。与全面联接相比，这些统计汇总常常是比较容易理解和可视化。 5.2.1最大后验估计 通过计算后验的均值、中值、或者模型可以轻松地得到未知参数的点估计。在5.7节，我们将讨 论如何利用决策理论从这些模型中做出选择。典型的后验概率均值或者中值是估计真实值的恰当选择，并且后验边缘分布向量最适合离散数值。然而，由于简化了优化问题，算法更加高效，后验概率模型，又名最大后验概率估计成为最受欢迎的模型。另外，通过对先验知识的取对数来正 则化后，最大后验概率可能被非贝叶斯方法解释（详情参考6.5节）。 最大后验概率估计模型在计算方面该方法虽然很诱人，但是他有很多缺点，下面简答介绍一下。在这一章我们将更加全面的学习贝叶斯方法。 图5.1（a）由双峰演示得到的非典型分布的双峰分布，其中瘦高蓝色竖线代表均值，因为他接近 大概率，所以对分布有个比较好的概括。(b)由伽马绘图演示生成偏态分布，它与均值模型完全不同。 5.2.1.1 无法衡量不确定性 最大后验估计的最大的缺点是对后验分布的均值或者中值的任何点估计都不能够提供一个不确定性的衡量方法。在许多应用中，知道给定估计值的置信度非常重要。我们在5.22节将讨论给出后验估计置信度的衡量方法。 5.2.1.2 深耕最大后验估计可能产生过拟合
贝叶斯决策分析文献综述
管理决策分析 贝叶斯决策分析文献综述 单位：数信学院管理07 小组成员：0711200209 王双 0711200215 韦海霞 0711200217 覃慧 完成日期：2010年5月31日
有关贝叶斯决策方法文献综述 0． 引言 决策分析就是应用管理决策理论，对管理决策问题，抽象出系统模型，提出一套解决方法，指导决策主体作出理想的决策。由于市场环境中存在着许多不确定因素 ,使决策者的决策带有某种程度的风险。而要做出理想的抉择，在决策的过程中不仅要意识到风险的存在，还必须增加决策的可靠性。在风险决策中，给出了很多如何确定信息的价值以及如何提高风险决策可靠性的方法。根据不同的风险情况，要采取不同的风险决策分析的方法。贝叶斯决策分析就是其中的一种。 1．贝叶斯决策分析的思想及步骤 从信息价值的经济效用的角度，讨论贝叶斯公式在风险决策中的应用。首先根据期望值原则，以先验概率为基础，找到最优方案及其期望损益值和风险系数，然后用决策信息修正先验分布，得到状态变量的后验分布，并用后验分布概率计算各方案的期望损益值,找出最满意方案,并计算其风险系数（这里计算的风险系数应比仅有先验条件下计算的风险系数要小)，最后求出掌握了全部决策信息值的期望损益值。用全部决策信息值的期望损益值减去没有考虑决策信息时的期望收益，就得到了决策信息的价值。 步骤如下： （1）已知可供选择的方案，方案的各状态概率，及各方案在各状态下的收益值。 （2）计算方案的期望收益值，按照期望收益值选择方案。 （3）计算方案的期望损益标准差和风险系数。运用方案的风险系数来测度其风险度，即得到每个方案每一单位期望收益的离散程度指标。该指标越大，决策风险就越大。期望损益标准差公式： ∑=-= n 12A )()(i i Ai x P EMA CP δ 风险系数： )() (1i i u E u D V =δ （4）利用贝叶斯公式对各种状态的概率进行修正。先算出各个状态下的后验概率，计算掌握了决策信息后的最满意方案的期望收益值和风险系数，最后算出信息的价值。 2． 贝叶斯决策分析的应用领域 2.1 港口规划等问题 港口吞吐量()i s 与其预测出现的现象()j z 为相互独立的事件。事件,i j s z 发生的概率分别是()i P s 、()j P z 。在事件j z 发生的条件下，事件i s 发生的概率为(/)i j P s z 。运用贝叶斯公式进行事件的原因分析和决策。根据贝叶斯定理可求得
第三讲%20%20%20管理决策分析基础
第 三 讲 管理决策分析基础 本次课教学重点 管理决策模型；确定型、纯不确定型和风险型决策分析方法；贝叶斯决策分析的基本方法、决策信息价值的分析方法和决策树分析法。 本次课教学难点 贝叶斯决策分析方法 本次课教学内容 管理决策分析基础 管理决策一般是由组织的某个管理层，在决策意境（Context）或决策环境中，考虑以前决策的影响下，面对未来的预期空间并考虑其影响，进行制定和实施行动的连续动态过程。 决策分析就是应用管理决策理论，对管理决策问题，抽象出系统模型，提出一套解决方法，指导决策主体作出理想的抉择。本章主要介绍了管理决策系统和模型，介绍了确定型、纯不确定型、风险型决策分析和决策树分析方法 §3.1 管理决策系统 管理决策系统（System of Management decision making）由制定管理决策子系统和执行管理决策子系统所构成，按西蒙的观点：前者由情报活动（问题识别，问题定义）、设计活动、选择活动（选择准则、程序、方法及技术）所构成，后者由审查活动（实施计划、反馈控制）构成。 管理决策系统有五个要素：决策主体、初始状态空间、预期状态空间、收益（或成本）函数空间、决策意境所构成。 3.1.1 管理决策的基本要素 （1）决策主体 决策主体按能否独立作决策分为：独立决策结构（单个决策主体（理性决策主体，行为决策主体），委员会决策（有主席或无主席）和主从递阶决策结构。 （2）初始状态空间 决策者进行决策时必然处在一种客观的现实世界中，我们把他成为初始状态空间。这种由不以决策者的意志为转移的客观因素所构成集合，称为初始状态空间ISS：用 表示某个可能的初始状态。这些可能的初始状态的全体构成了一个初始状态空间X={x}（Initial State Space，ISS）。 （3）预期状态空间 决策者进行决策时必然要面对未来众多预期，这样就会形成预期状态空间，目标状态空间ESS：用表示某个可能的目标状态，这些可能的目标状态的全体构成了一个目标状态空间Y={y}（Expected State Space，ESS）。 （4）损失函数空间 一般地，从初始状态空间的某初始状态到预期状态空间的某一预期状态会有许多路径，也称为决策备择方案（Decision option），各种路径距离如何度量？从收益的角度还是从损失的角度？如果从损失的角度考虑，我们把所有的度量的函数组成的集合称为损失函数空间或机会成本函数空间，否则称为收益函数空间。 （5）决策意境（Context）或决策环境、决策背景 3.1.2 Wald统计决策系统 一般情况下，为了研究方便，人们总是假设决策主体是独立进行决策的，而且环境假设变化不大或太复杂，尤其是在程序化程度较强的理性决策中，决策主体和决策意境等因素可暂不考虑。这样就成为Wald提出的统计决策系统，其组成要素是如下三个： （1）状态空间 记为:,,叫做状态变量。
贝叶斯统计决策
叶斯统计决策理论是指综合运用决策科学的基础理论和决策的各种科学方法对投资进行分析决策。其应用决策科学的一般原理和决策分析的方法研究投资方案的比选问题,从多方面考虑投资效果,并进行科学的分析,从而对投资方案作出决策。涉及到投资效果的各种评价、评价标准、费用(效益分析)等问题。投资决策效果的评价问题首要的是对投资效果的含义有正确理解,并进行正确评价。 贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布。 ①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。 ②后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。 贝叶斯统计(Bayesian statistics)，推断统计理论的一种。英国学者贝叶斯在1763年发表的论文《有关机遇问题求解的短论》中提出。依据获得样本(Xl，X2，…，Xn)之后θ的后验分布π（θ|X1，X2，…，Xn)对总体参数θ作出估计和推断。它不是由样本分布作出推断。其理论基础是先验概率和后验分布，即在事件概率时，除样本提供的后验信息外，还会凭借自己主观已有的先验信息来估计事件的概率。而以R．A．费希尔为首的经典统计理论对事件概率的解释是频率解释，即通过抽取样本，由样本计算出事件的频率，而样本提供的信息完全是客观的，一切推断的结论或决策不允许加入任何主观的先验的信息。以对神童出现的概率P的估计为例。按经典统计的做法，完全由样本提供的信息(即后验信息)来估计，认为参数p是一个“值”。贝叶斯统计的做法是，除样本提供的后验信息外，人类的经验对p 有了一个了解，如p可能取pl与户p2，且取p1的机会很大，取p2机会很小。先验信息关于参数p的信息是一个“分布”，如P(p=p1)=0．9，P(p=p2)=0．1，即在抽样之前已知道(先验的)p取p1的可能性为0．9。若不去抽样便要作出推断，自然会取p=p1。但若抽样后，除非后验信息(即样本提供的信息)包含十分有利于“p—=p2”的支持论据，否则采纳先验的看法“p=p1”。20世纪50年代后贝叶斯统计得到真正发展，但在发展过程中始终存在着与经典统计之间的争论。 [编辑]
贝叶斯公式论文
哈尔滨学院本科毕业论文（设计）题目：贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院（系）理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师张俊超职称讲师 2013 年6月1 日
目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (3) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述..................................... 错误！未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ...................................... 错误！未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................ 错误！未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25)
管理决策分析冲突分析完整版
管理决策分析冲突分析 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
第六讲管理决策分析（冲突分析） 一、管理决策概述 1.基本概念 决策是决策者对系统方案所做决定的过程和结果。决策是决策者的行为和职责。 决策者的决策活动需要系统分析人员的决策支持。决策分析就是为帮助决策者在多变的环境条件下进行正确决策而提供的一套推理方法、逻辑步骤和具体技术，以及利用这些方法技术规范地选择满意的行为方案的过程。 按照H.A.西蒙（）的观点，“管理就是决策”。从本课程已有内容来看，决策是系统工程工作的目的，系统分析从某种意义上就是决策分析。 2.决策问题的基本模式和常见类型 ——决策者的第i种策略或第i种方案。属于决策变量，是决策者可控因素。 其中，A i θ——决策者和决策对象（决策问题）所处的第j种环境条件或第j种自然状态。 j 属于状态变量，是决策者不可控制的因素。 ——决策者在第j种状态下选择第i种方案的结果，一般叫益损值、效用值。 W ij θ的不同所得到四种类根据决策问题的基本模式，可划分决策问题的类型。其中依照 j 型是最基本和最常见的划分。 决策问题的要素决策问题的类型
3.管理决策分析方法 二、对策论与冲突分析方法 完全把握———确定型决策 完全不把握—— 对自然不确定——不确定决策
（1）时间点：是说明“冲突”开始发生时刻的标志，对于建模而言，则是能够得到有用信息的终点。因为冲突总是一个动态的过程，各种要素都在变化，这样很容易使人认识不清，所以需要确定一个瞬间时刻，使问题明朗化，但时间不直接进入分析模型。 （2）局中人（Players ）：是指参与冲突的集团或个人（利益主体），他们必须有部分或完全的独立决策权（行为主体）。冲突分析要求局中人至少有两个或两个以上。局中人集合记作N ，2≥=n N 。 （3）选择或行动（Options ）:是各局中人在冲突事态中可能采取的行为动作。冲突局势是由各方局中人各自采取某些行动而形成的。 每个局中人一组行动的某种组合称为该局中人的一个策略（Strategy ）。 第i 个局中人的行动集合记作i i i k O O =,。 （4）结局（Outcomes ）。各局中人冲突策略的组合共同形成冲突事态的结局。全体策略的组合（笛卡尔乘积或直积）为基本结局集合，记作T ，∑===n i i k T 12 （5）优行序或优先向量（Preference Vector ）。各局中人按照自己的目标要求及好恶标准，对可能出现的结局（可行结局）排出优劣次序，形成各自的优先序（向量）。 三、CA 基本方法举例 ——Cuban Missile Crisis (CMC) 1.背景 1956年末至1959年
第五章联机分析处理(OLAP)-Read
第五章联机分析处理（OLAP） DW是管理决策分析的基础，若要有效地利用DW中的信息资源，必须有强大的工具对信息进行分析、决策，OLAP就是一个得到广泛用的DW技术。 OLAP专门用于支持复杂的决策分析，是支持信息管理和业务管理人员决策活动的一种决策分析工具。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并且以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 OLAP技术主要有两个特点：一是在线(On-Line)，表现为对用户请求的快速响应和交互操作，它的实现是由客户机／服务器体系结构完成的；二是多维分析(Multi-Analysis)，这也是OLAP技术的核心所在。 § 5.1 OLAP技术基本概念 一、OLAP的定义 OLAP是E.F.Codd于1993年提出的。 OLAP理事会的定义： OLAP是一种软件技术，他使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的，这些信息是从原始数据直接转换过来的，他们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况。 OLAP大部分策略都是将关系型的或普通的数据进行多维数据存贮，以便于进行分析，从而达到联机分析处理的目的。这种多维DB也被看作一个超立方体，沿着各个维方向存贮数据，它允许用户沿事物的轴线方便地分析数据，与主流业务型用户相关的分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作。共享多维信息的快速分析。 二、OLAP的功能特征： OLAP是一种数据分析技术，其功能特征是： 1、快速性 用户对OLAP的快速反映有很高的要求，一般要求能在5秒内对分析要求有反映。 设计时应考虑：专门的数据存贮格式，大量的事先运算，特别的硬件设计。 2、可分析性 OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。 因为事先编程并不能定义所有的应用，所以，在OLAP分析的过程中，用户无需编程就可以定义新的计算，将成为分析的一部分，且以用户希望的方式给出报告。 实现功能： (1)用户可以在OLAP平台上分析； (2)可连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具，成本分析工具， 意外报警，数据挖掘等。 3、多维性
Bayes_判别分析及应用论文
Bayes判别分析及应用 班级：计算B101姓名：孔维文学号201009014119 指导老师：谭立云教授 【摘要】判别分析是根据所研究个体的某些指标的观测值来推断该个体所属类型的一种统计方法，在社会生产和科学研究上应用十分广泛。在判别分析之前，我们往往已对各总体有一定了解，样品的先验概率也对其预测起到一定作用，因此进行判别时应考虑到各个总体出现的先验概率；由于在实际问题中，样品错判后会造成一定损失，故判别时还要考虑到预报的先验概率及错判造成的损失，Bayes判别就具有这些优点；然而当样品容量大时计算较复杂，故而常借助统计软件来实现。本文着重于Bayes判别分析的应用以及SPSS的实现。 论文共分三部分。首先简单地介绍了判别分析的意义、主要应用及SPSS的优点；其次详细讲解了Bayes判别分析理论,举例说明利用SPSS实现Bayes判别分析的操作及结果分析；最后，在09年统计年鉴收集到“各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出”数据资料，研究各地区经济发展程度说明Bayes判别分析在经济学方面的应用。 【关键词】判别分析Bayes判别Spss实现判别函数判别准则 Class: calculation B101 name: KongWeiWen registration number 201009014119 Teacher: TanLiYun professor .【Abstract】Discriminant analysis is based on the study of certain indicators of individual observations to infer that the individual belongs as a type of statistical methods in social production and scientific research is widely used. In discriminant analysis, we often have a certain understanding of the overall sample of the a priori probability of its prediction play a role, it should be taken into account to determine the overall emergence of various prior probability; because of practical problems, samples will result in some loss of miscarriage of justice, so identification must be considered when the prior probability and wrongly predicted loss, Bayes discriminant to have these advantages; However, when the sample is large computing capacity of more complex, often using statistical software Guer to achieve. This article focuses on the application of Bayes discriminant analysis, and implementation of SPSS. Thesis is divided into three parts. First, a brief overview of the significance of discriminant analysis, the main applications and advantages of Spss; followed by detailed explanation of the Bayes discriminant analysis theory, an example implementation using Spss Bayes discriminant analysis and results of operations; finally, in the 2009 Statistical Yearbook of the collected " all areas of life of rural residents per capita household
管理决策分析Word版
决策支持系统（DSS）的基本特征 1、对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 决策支持系统（DSS）的结构特征 1、数据库及其管理系统； 2、模型库及其管理系统； 3、交互式计算机硬件及软件； 4、图形及其他高级显示装置； 5、对用户友好的建模语言。 决策支持系统具有如下三个特征：（1）以处理非程序性决策为主；（2）是对管理人员的支持而不是代替；（3）系统本身要求具有灵活性，采用联机对话方式，以便利用人的经验和系统提供可供分析的信息来解决问题。目前的DSS一般由一个数据库、一个模型库以及复杂的软件系统构成 策支持系统(decision support system ，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。 决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分决策支持系统 和人机交互部分：数据部分是一个数据库系统; 模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); 推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成；人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。 4 |评论 管理：什么是决策支持系统 作者：来源：发布时间：2009年05月25日字体：缩小增大繁體
【贝叶斯统计答案】第二章+第三章
【贝叶斯统计答案】第二章+第三章第二章 ,,tpte(),,,2.2 解: 由题意，变量t服从指数分布: ,,tni, pTe(),,,样本联合分布 ,,,,1,,,~(,),0Gae,,且， E()0.2,,Var()1,,,,,,,,(), 由伽玛分布性质知: ,,0.2,,,,0.04,0.2,,, ,,,,,1,2,,, t,3.8 又已知 n=20, nn nt，,，,,,20.04,76.2t,，,203.876,i,i ，所以 ,1,1ii 由于伽玛分布是指数分布参数的共轭先验分布，而且后验分布,,，,,,tt(),,,,,nn,，,11,,ii()()()tpTeee,,,,,,,,,,, GantGa(,)(20.04,76.2),,，，,即后验分布为 ,i ,，n20.04,|TE()0.263,,,, ，t76.2,,i ,1IGantIGa(,)(20.04,76.2),,，，,服从倒伽玛分布 ,,,,i
,，t,i,,||1,TT()()4.002EE,,,,, 1，,n, 11,,2.3可以算出的后验分布为，的后验期望估计的后验方差为. Ga(11,4)16 n,362.5只有个别人算错了，答案是. 2.6大家差不多都做对了. ,,，1,,,,,,/,,00,2.7的先验分布为:(), ,,,0,,,,0, ,,,max,,,xx令 ,,101n ,,，，，nn1,()/,,,,,,，,n11可得后验分布为:()x, ,,,0,,,,,1 (),,，n1,Ex(),则的后验期望估计为:， ,n，,1,2(),,，n1后验方差为:. Varx(),,2(1)(2)nn，,，,,, n1,,,2.8由xGaIGa~(,),~(,)可以得出 22, n12()1n,,1x,2,22 pxxex,,,(),0n,()2 ,,,,(1),，,,(),0,,e ,,,,,(), ,(1)的后验分布为: x，2,n,,，，(1),22, ,,,,,,()()()xpxe,, nxIGa(,)，，,,即为倒伽玛分布的核。 22 nxIGa(,)，，,,,所以的后验分布为 22 x，,x，2,2(2)后验均值为 Ex(),,,nn22，,,1，,,2 x2()，,2后验方差为 Varx(),,nn2(1)(2)，,，,,,22 (3)样本分布函数为: nnn,1，，n,xnn2i,,1(2),,2,,,1i2 pxpxxe()(),,,,ii,,,,n(/2),,,11ii,,，， ,所以的后验分布为: nx，2,i,2n,1i,,，，(1),22,,,,,,,()()()xpxe ,,
贝叶斯决策的经典例题练习
一、贝叶斯决策(Bayes decision theory) 【例】某企业设计出一种新产品，有两种方案可供选择：—是进行批量生产，二是出售专利。这种新产品投放市场，估计有3种可能：畅销、中等、滞销，这3种情况发生的可能性依次估计为：，和。方案在各种情况下的利润及期望利润如下表。 企业可以以1000元的成本委托专业市场调查机构调查该产品销售前景。若实际市场状况为畅销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和；若实际市场状况为中等，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和；若实际市场状况为滞销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和。问：企业是否委托专业市场调查机构进行调查 解： 1.验前分析： 记方案d1为批量生产，方案d2为出售专利 E(d1)=*80+*20+*(-5)=(万元) E(d2)=40*+7*+1*=(万元) 记验前分析的最大期望收益为E1，则E1=max{E(d1),E(d2)}=(万元) | 因此验前分析后的决策为：批量生产 E1不作市场调查的期望收益 2.预验分析： （1）设调查机构调查的结果畅销、中等、滞销分别用H1、H2、H3表示 由全概率公式 P(H1)=*+*+*= P(H2)=*+*+*= P(H3)=*+*+*= （2）由贝叶斯公式有 P(?1|H1)=*= [ P(?2|H1)=*= P(?3|H1)=*= P(?1|H2)=*= P(?2|H2)=*= P(?3|H2)=*= P(?1|H3)=*= P(?2|H3)=*= P(?3|H3)=*= （3）用后验分布代替先验分布，计算各方案的期望收益值 a)当市场调查结果为畅销时 *
贝叶斯分析在风险型决策中的应用
贝叶斯分析在风险型决策中的应用 姓名：王义成 班级：12级数学与应用数学四班 摘要：本文介绍了风险型决策的概念，特点及公式，简述了贝叶斯分析的基本理论，并通过一个具体生活实例，阐明了贝叶斯分析在风险型决策中的应用。 关键词：风险型决策贝叶斯分析期望损失 引言：决策分析就是应用管理决策理论，对管理决策问题，抽象出系统模型，提出一套解决方法，指导决策主体作出理想的决策。由于市场环境中存在着许多不确定因素,使决策者的决策带有某种程度的风险。而要做出理想的抉择，在决策的过程中不仅要意识到风险的存在，还必须增加决策的可靠性。在风险决策中，给出了很多如何确定信息的价值以及如何提高风险决策可靠性的方法。根据不同的风险情况，要采取不同的风险决策分析的方法。贝叶斯决策分析就是其中的一种。 一、风险型决策 风险决策就是不完全信息下的决策,是根据风险管理的目标,在风险识别和风险衡量的基础上,对各种风险管理方法进行合理的选择和组合,并制定出风险管理的具体方案的过程。风险决策贯穿于整个风险管理过程,它依据对风险和损失的科学分析选择合理的风险处理技术和手段,从若干备选方案中选择一个满意的方案。 风险型决策的特点是：决策人无法确知将来的真实自然状态，但他能给出各种可能出现的自然状态，还可以给出各种状态出现的可能性，即通过设定各种状态的（主观）概率来量化不 确定性。构成一个统计决策有三个基本要素：①可控参数统计结构（Α，Β，{pθ：θ∈Θ}， 其中参数空间中每个元素就是自然界或社会可能处的状态；②行动空间（?，Β?），其中?={a}是为解决某统计决策问题时，人们对自然界（或社会）可能作出的一切行动的全体。?中的每个元素表示一个行动。是?上的某个σ代数，这是为以后扩充概念而假设的；③损失函数L（θ，a），它是定义在Θ×?上的二元函数。从这三个要素出发,可以得到不同的风险情景空间。例如,要开发一种新产品,在市场需求无法准确预测的情况下,要确定生产或不生产,生产多少等问题就是一个风险决策问题。状态集就是市场销售情况,如销路好、销路一般、销路差等,这些状态不受决策者控制,而决策者做出某种决策后,后果也不确定,带有风险。所以,在风险型决策中,准确而又充分地估计信息的价值,合理地在信息的收集上增加投入来获取不断变化的市场信息,及时掌握各种自然状态的发生情况,可以使决策方案的选择更可靠，进而增加经济效益。 二、贝叶斯风险与贝叶斯规则 ⑴风险函数 给定自然状态θ，采取决策规则δ时损失函数L（θ,δ（x））,对随机试验后果x的期望值成为风险函数（risk function），记作R(θ,δ) ⑵贝叶斯风险 当自然状态的先验概率为π（θ），决策人采用策略δ时，风险函数R(δ，θ),关于自然状态θ的期望值称为贝叶斯风险，记作R（π，δ）如果R（π，δ1）＜ R（π，δ2）则称 记作δ1＞δ2 策略δ1优于δ 2， ⑶贝叶斯决策规则 先验分布为π（θ）时，若策略空间?存在某个策略δπ，能够使?δ∈?，有R π，δπ≤ R π，δ ，则称δπ是贝叶斯规则，亦称贝叶斯策略。
《管理决策模型与方法》教学大纲
《管理决策模型与方法》 教学大纲 商学院工商管理系 2016 年09 月 编写说明 一、课程概况 1、课程名称（中文）：管理决策模型与方法 2、预修课程：微积分线性代数概率论 3、修读对象：管理科学专业本科生 4、课程教材：作者：H.Davenport, 《大数据分析》，机械工业出版社，2015. 5、参考教材： 【1】《数据、模型与决策》，作者：泰勒，中国人民大学出版社，2013. 【2】《管理决策理论、技术与方法》，作者：张所地、吉迎东等，清华大学出版社，2013. 二、课程性质、地位和任务管理决策与模型是一门应用学科，它是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。该课程的任务是让学生掌握在管理决策中学会建立代数模型及计算机模型，把计算机求得的结果应用到实际中去。培养学生用计算机技术解决本专业所涉及的各种管理决策问题。 三、教学内容、教学目标和要求本课程主要介绍管理决策的模型，学习决策的数量化方法，决策的评价以及决策的支持体系，决策自动化等。并以EXCEL S工具，运用EXCEL S进行各种管理决策。通过学习管理决策科学中定量分析方法，掌握决策分析方法，并应用这些方法解决经济决策中的实际问题。要求学生理论联系实际，学习的目的完全是为了应用。 四、教学模式课堂讲授与习题和案例讨论，配合本课程的理论学习，安排学生上机操作 五、教学进度：每周 3 学时，共48 学时 第一章管理决策的概念 【教学目的与要求( Session Objectives )】掌握管理决策的基本概念和分类，知道决策者应具备的素质。【教学重点( Key Points )】本章的重点是决策的概念与科学决策应具备的条件
模式识别实验一(最小贝叶斯决策及ROC曲线)讲解
实验一 一、 实验原理 1. 最小错误率贝叶斯决策规则： 对于两类问题，最小错误率贝叶斯决策有如下判决规则： 1212(|)(|),;P x P x x x ωωωω>∈∈则反之，则。 由于先验概率i (P ω）可以确定，与当前样本x 无关，所以决策规则也可整理成下面的形式： 121212(|)() (),() (|)P x P l x x x P P x ωωωωωω= >∈∈若，则否则。 2. 平均错误率 决策边界把x 轴分割成两个区域，分别称为第一类和第二类的决策区域.样本在中但属于第二类的错误概率和样本在中但属于第一类的错误概率就是出现错误的概率，再考虑到样本自身的分布后就是平均错误率： 212211()(|)()(|)()(|)P()(|)P()t t t t P e P x p x dx P x p x dx p x dx p x dx ωωωωωω∞ -∞ ∞ -∞ =+=+???? 3. 此实验中的判决门限和平均错误率 （1） 判决门限 假设随机脉冲信号f 中0的概率为,高斯噪声信号n 服从,信号叠加时的放大倍数为a ，叠加后的信号为 *s f a n =+。 由最小错误率贝叶斯决策可得：
1122()(|)()(|)P p x P p x ωωωω→→ > 化简计算得：220022(ln(1)ln ) 2a a a p p t μσ+---= （2） 平均错误率 由上述积分式可计算。 二、 实验内容 1、 已知均值和方差，产生高斯噪声信号，计算其统计特性 实验中利用MATLAB 产生均值为0，方差为1的高斯噪声信号，信号统计分布的程序和结果如下： %产生高斯噪声并统计其特性 x=0;%均值为0 y=1;%方差为1 n=normrnd(x,y,[1 1000000]);%产生均值为0，方差为1的高斯噪声 m1=mean(n);%高斯噪声的均值 v1=var(n); %高斯噪声的方差 figure(1) plot(n(1:400)); title('均值为0，方差为1的高斯噪声'); figure(2) hist(n,10000); title('高斯噪声的统计特性'); 得到m1=-4.6534e-005；v1= 0.9971。