决策分析模型应用实例
贝叶斯决策模型及实例分析

贝叶斯决策模型及实例分析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,在使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者主观推断所确定的各类自然状态概率(称之先验概率),然后使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,由于根据历史资料或者主观推断所确定的各类自然状态概率没有通过试验验证。
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,以进一步确定或者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,在使用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称之贝叶斯决策方法。
二、贝叶斯决策模型的定义贝叶斯决策应具有如下内容贝叶斯决策模型中的构成部分:)(,θθPSAa及∈∈。
概率分布SP∈θθ)(表示决策者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。
这一概率称之先验分布。
一个可能的试验集合E,Ee∈,无情报试验e0通常包含在集合E之内。
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),Zz∈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。
这一概率分布称之似然分布。
一个可能的后果集合C,Cc∈与定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。
每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a与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、经济与科学管理领域中,人们所面临的常常是由相互关联,相互制约的众多因素构成的复杂问题时,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与要达到的目标,将问题分解为不一致的构成因素,并按照各因素之间的相互关联影响与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。
研究方法在管理学中的应用:案例研究、实证分析与决策模型

• 阿里巴巴:分析阿里巴巴成功的原因,为其他企业提供借鉴
案例研究在管理学中的实际应用
• 企业战略管理:通过研究成功和失败的企业战略案例,为企业管理者提供借鉴
• 人力资源管理:通过研究企业人力资源管理的成功和失败案例,为企业管理者提供借鉴
• 市场营销:通过研究市场营销的成功和失败案例,为企业管理者提供借鉴
• 企业资源配置:通过决策模型,优化资源配置,提高资源利用效率
• 企业市场策略:通过决策模型,制定最优的市场策略,提高市场占有率
04
研究方法的综合应用与比较
案例研究、实证分析与决策模型的综合应用
综合应用的优势
• 通过案例研究,揭示内在规律和原因
• 可以从多个角度进行研究,提高研究
效性和实用性
• 结合多种研究方法,提高研究的全面性
和可靠性
使用场景
• 案例研究:适用于研究内在规律和原因
的场景
• 实证研究:适用于检验假设和理论,提
高研究科学性的场景
• 决策模型:适用于为决策者提供决策依
据,提高决策科学性和有效性的场景
05
研究方法的的发展趋势与挑战
研究方法的发展趋势与创新
研究方法的发展趋势
案例分析
• 某企业生产线优化决策:通过线性规划模型,优化生产线配置,提高生产效率
• 某企业人力资源配置决策:通过决策树模型,优化人力资源配置,提高员工满意度
• 某企业市场推广策略决策:通过模糊综合评价模型,制定最优的市场推广策略,提高市场占有
率
决策模型在管理学中的实际应用
• 企业生产计划:通过决策模型,制定最优的生产计划,提高生产效率
研究方法在管理学中的应用:案例研究、
第14章决策分析

1 u ( A5 ) 4 (3 5 5 6 ) 4 .5
又由
u(A 1)u(A 4)m 1j5u a(A x i)5.5
以及
u(A1)1m j4ina1j 5.541.5 u(A4)1m j4ina4j 5.532.5
可知最优方案为A1。
五.最小机会损失准则(min-max遗憾准则) 在决策过程中,当某一种状态可能出现时,决
取得小些。
=0.8 u(A1)=0.8×7+0.2×4=6.4 u(A2)= 0.8×9+0.2×2=7.6 u(A3)= 0.8×7+0.2×3=6.2 u(A4)= 0.8×8+0.2×3=7.0 u(A5)= 0.8×5+0.2×3=4.6
最优方案为A2
四.等可能性准则(Laplace准则) 这种准则的思想在于将各种可能出现的状态
i=1~m
解:u(a1)=0.3×50+0.5×30+0.2×20=34 u(a2)=0.3×80+0.5×40+0.2×0=44 u(a3)=0.3×120+0.5×20+0.2×(-40)=38
u(a2*)=max{34,44,38}=44 故a2是最优决策方案。
先验期望
二、最小机会损失决策准则(EOL)
下面介绍几种常用的处理不确定性决策问题的 方法,实际上是几种常用的原则。以下均假 设决策矩阵中的元素aij为收益值。
一.悲观准则(max-min准则) 这种方法的基本思想是假定决策者从每一个决
策方案可能出现的最差结果出发,且最佳选 择是从最不利的结果中选择最有利的结果。 记:
u(Ai)minaij 1jn
i=1,….m
从u(Ai)中选择最大者为最优方案,即:
决策分析在商业中的应用

决策分析在商业中的应用一、决策分析的概念决策分析是一种利用数学模型的方法,从多种可能方案中选择最佳方案的过程。
该过程通常涵盖对有关方案、目标和约束条件的信息的搜集和收集、问题的形式化建模以及结果的评价。
二、商业决策分析的重要性在现代商业环境中,企业需要面临很多不确定性的因素,如市场变化、新技术的出现和价格波动等。
因此,决策分析在商业中的应用变得越来越重要。
通过选择最合适的方案,企业可以最大程度地减少损失并获得最大利益。
三、商业决策分析的实施步骤1. 定义问题和目标。
了解并清晰地定义决策问题、目标、约束条件以及其他相关信息。
2. 收集数据。
收集与问题相关的各种数据,对这些数据进行整理、分析和统计。
3. 路径分析。
对可能的决策方案进行路径分析,确定每种方案的优点和不足,并将其与目标和约束条件相匹配。
4. 模拟分析。
将各种方案进行模拟分析,研究其可能带来的结果,评估其可行性和效益。
5. 选择最优方案。
基于模拟结果和评估信息,确定最优方案,量化其影响,并评估其经济、社会和环境效益。
6. 实施和监控。
对方案制定实施计划,并监测实施结果,以便及时纠正和调整方案,以实现最好的结果。
四、商业决策分析的实例1. 产品组合的优化。
企业可以利用决策分析确定各种产品组合的最佳配置,最大化销售收益。
2. 投资决策。
企业可以利用决策模型评估投资机会的风险和回报,为经济决策提供可靠的依据。
3. 供应链管理。
企业可以利用决策分析确定最佳供应链配置,并最大化整个供应链的效益。
五、结论综上所述,决策分析在商业中的应用非常重要,可以帮助企业最大化收益,并降低潜在的风险。
因此,在企业决策过程中应该更多地应用决策分析,并制定更明智的决策。
战略变革管理中的决策分析模型

战略变革管理中的决策分析模型在当今不断变化和竞争激烈的商业环境中,组织必须不断适应和应对战略变革。
决策分析的有效运用成为组织管理者在战略变革中的重要工具。
本文将探讨战略变革管理中的决策分析模型,并探讨其优势和应用。
一、决策分析模型的概述决策分析模型是指基于数据和信息,建立用于辅助决策的数学或统计模型。
这些模型可以统筹考虑多个因素,提供组织发展和变革的战略选择。
首先,决策分析模型可以帮助管理者全面分析现状。
通过采集并整合各种数据,模型可以揭示组织内外的机会和威胁,识别现有战略面临的问题和挑战。
这种有效的数据分析为战略变革提供了重要的参考。
其次,决策分析模型可以帮助管理者进行战略规划。
基于对环境和市场的分析,模型可以评估不同战略选择的风险和回报,并提供量化的决策依据。
这种有基础的决策分析有助于管理者做出明智的战略选择,提高战略变革的成功率。
最后,决策分析模型可以帮助管理者制定有效的变革执行计划。
模型可以模拟各种模式和情景,帮助管理者确定变革的路径和时间表。
此外,模型还可以预测变革对组织的影响,帮助管理者评估执行计划的可行性和可操作性。
二、决策分析模型的应用决策分析模型在战略变革管理中有着广泛的应用。
以下是几个常见场景的具体例子。
1. 资源配置决策战略变革要求组织重新配置资源以适应新的需求和目标。
决策分析模型可以帮助管理者评估不同资源配置方案的效益。
例如,通过运用投资回报率、现金流量分析等模型,管理者可以判断在不同业务领域中投资的回报和风险,并最终确定最佳的资源配置方案。
2. 风险评估和管理战略变革带来的风险是无法回避的。
然而,通过使用决策分析模型,管理者可以更好地评估和管理这些风险。
例如,使用风险模拟模型,可以模拟不同市场环境下的利润和损失,帮助管理者制定有效的风险控制策略,减少变革过程中的风险和损失。
3. 绩效评估和监控变革过程中,对变革绩效的评估和监控至关重要。
决策分析模型可以帮助管理者制定量化的绩效指标,并监控其实现情况。
施工管理多准则决策模型实例分析

施工管理多准则决策模型实例分析摘要本文概述了建筑施工项目管理中存在的决策问题。
对施工中存在的主要管理问题进行了鉴定,并讨论了解决这些问题的可能性。
施工管理决策模型是基于多准则管理方法建立的,并实际案例中进行应用。
基于层次分析法与专家选择法原理编写程序,依据实例模型验证程序的可行性。
关键词施工管理;实例分析引言施工管理和技术是影响建筑业发展的两个关键因素。
在过去的40年中,虽然一些新的和先进的技术已应用于建筑项目,但该行业的效率仍然很低。
先前的研究人员认为数字技术能让项目组织形式更加快速、灵活。
今天,移动硬件、云计算和集成软件正在被广泛应用于存储和检索、自动搜索、原型机制造和仿真模拟这些领域。
项目管理的目标是完成一个可执行项目,项目需要在可接受的风险、质量、安全和安全级别范围内满足预算和工作进度的要求[1]。
1 施工管理存在的问题选择合适的承包商是施工中最重要的任務之一。
从当今市场上提供的大量申请人中选择合适的承包商对客户来说是一个复杂的问题。
塞纳拉特纳和塞克斯顿强调,在信息时代,组织理论把解决问题当成一种信息处理活动。
然而,在这个时代,随着以知识为基础的组织观念的实现,共同解决问题越来越被视为是知识创造的触发器[2]。
2 施工管理中的多准则决策模型2.1 多准则方法和施工管理多准则决策是指在存在多个标准的决策,而这些决策通常是冲突的。
每一个不同的标准可能有不同的测量单位、质量特性和相对重量。
使用低价中标法选择承包商的业主应意识到几种可能的后果。
首先,竞标过程假定所有的公司(包括总承包商、分包商和材料供应商)投标成本低,这通常意味着这些投标者的详细设计和图纸成本很低。
其次,对于不了解真实行业状况的从业者通常存在这样误解,即投标过程的专业化设计可以保证每个参加竞标的承包商每个承包商必须提供与其他投标人相同质量的竞标结果,其设计将会满足业主的最终期望。
最后,值得一提的是,由于设计过程中并没有承包商实际的投入,最终的低投标金额指到设计完成和投标结束后是无法确切得知的。
贝叶斯网络模型在决策分析中的应用

贝叶斯网络模型在决策分析中的应用近年来,随着数据的爆炸式增长,数据分析在各个领域的应用变得越来越普遍。
在决策分析领域,贝叶斯网络模型已经成为了一种非常有力的工具。
贝叶斯网络可以帮助我们将各种因素联系起来,预测事件的可能性,并帮助我们做出正确的决策。
接下来,我们将详细的介绍一下贝叶斯网络模型在决策分析中的应用。
一、什么是贝叶斯网络模型贝叶斯网络是一种概率图模型,通过图的节点和边来表示变量之间的联系,节点表示变量,边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络模型可以用来推断变量之间的关系,并进行预测。
其基本思想是,对于一个事件来说,我们不仅仅知道其中某些因素的概率,还要考虑这些因素之间的关系,从而得到事件发生的概率。
因此,贝叶斯网络模型可以帮助我们在不确定性的情况下,处理事实和数据之间的关系。
二、贝叶斯网络模型的应用1、风险预测贝叶斯网络模型可以用来进行风险预测,从而帮助我们做出更加明智的决策。
例如,在银行信贷风险评估中,我们可以利用这种模型来建立一个信用评级系统。
我们可以将客户申请的贷款金额、收入、已有贷款的还款情况、年龄、性别等因素作为节点,然后使用大量的数据对这些节点进行训练,从而得到一个准确的风险评估模型。
2、医疗诊断贝叶斯网络模型还可以用来进行医疗诊断。
我们可以将各种疾病、症状、家族史、饮食、运动等因素作为节点,然后使用医疗数据进行训练,从而得到一个准确的诊断模型。
这种模型可以帮助医生更加准确地诊断疾病,并提供更好的治疗方案。
3、工业决策贝叶斯网络模型还可以用来进行工业决策。
例如,在石油开采行业,我们可以将工程中的各种因素,如油藏性质、地质结构、工程参数等作为节点,并使用大量的数据进行训练,从而得到一个准确的决策模型。
这种模型可以帮助决策者更好地做出决策,提高开采效率。
三、贝叶斯网络模型的优势相比于其他模型,贝叶斯网络模型具有以下优势:1、深入分析因素之间的关系贝叶斯网络从本质上就是一种因果推断的模型,在分析过程中,它能够深入分析各个因素之间的关系,与其他模型相比,它更加准确、可靠。
决策分析模型应用实例

二、决策分析模ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ介绍
1.决策问题的基本要素
(1)可能采取的行动方案;---(a1,a2,a3……) (2)影响决策的自然状态;---(s1,s2,s3……) (3)反映效果的收益函数; (4)指导行动的决策准则. ---(①悲观 ②乐观 ③适度乐观 ④后悔 ⑤等可能性 五种) 2.四要素关系可用如下形式表示:
(3)适度乐观准则:决策者根据经验为各种可能出现的最大收益确定一个乐观系数α(0<α<1),再对每个方 案算出折衷值,折衷值最大的方案即为该准则下的最优决策方案。此题,给定乐观系数α=0.6,则 每个方案ai(i=1,2,3),有d1=0.6×50+0.4×20=38,;d2=0.6×80+0.4×0=48; d3=0.6×120+0.4×(-30)=60,则d3*=max{38,48,60}=60,故方案a3是最优决策方案
当各个状态发生的概率不清楚时,该问题为不确定决策问题。决策者以冒险或保守等不同 风格按一定的决策准则作出某种决策。他可能为获得最大收益20万元而进行扩建,也可能因最 糟也能赢得2万元收益而选择不扩建的决定。 决策分析模型在经济领域的应用非常广泛。如投资分析、产品开发、科学试验、市场营销、 可行性研究等方面都有决策分析模型应用的有效成果。
总结:在不同的决策准则下,所得出的最优决策方案是不同的。实际应用中, 需要借助决策者(领导者)根据经验、收集有效信息去判断该采取何种决策 准则,进而分析出该准则下最优决策方案。
三、应用举例
例:假设CTOC投产BOE23.6针对IC折伤,有如下对策集A={a1,a2,a3},且该机种MP 可能存在状态集S={s1,s2,s3},且投产前对MP存在的每一状态发生概率未知。分析在各 决策准则下的最优决策方案?
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二、决策分析模型介绍
1.决策问题的基本要素
(1)可能采取的行动方案;---(a1,a2,a3……) (2)影响决策的自然状态;---(s1,s2,s3……) (3)反映效果的收益函数; (4)指导行动的决策准则. ---(①悲观 ②乐观 ③适度乐观 ④后悔 ⑤等可能性 五种) 2.四要素关系可用如下形式表示:
Opt d=f(a,s,q) 注:d为在一定决策准则下的决策值;a为可能采取的决策方案;s为自然界(或社会) 可能出现的自然状态. q=q(a,s)则为处于状态s下决策者采取方案a所得到的效益。
3.收益矩阵 设A={a}为行动集,S={s}为状态集。当行动集和状态集分别为A={a1,a2,a3…am}, S={s1,s2,s3…sn}时,收益函数可取mxn个值,组成如下矩阵:
2012-9-14 PT:罗永滨
主要内容
一、决策分析数学模型应用背景 一、不良描述
二、决策分析模型介绍 二、成因分析 三、应用举例 三、对策导入
一、决策分析数学模型应用背景
人们在从事各种活动中,经常要为可能采取的行动作出决定,即决策。许多决策问题 都要要受到不确定因素的影响,因而需要作出科学的分析。决策分析即是在合理地分析受不 确定因素影响的决策问题时所体现的概念和系统程序,其目的是为了改善决策过程。 举一简单例子: 某某工厂产品在面临畅销和滞销两种状态下,该工厂决策者在作扩建与不扩建 的决策时,需要分析这两种状态下的收益或损失状况。
当各个状态发生的概率不清楚时,该问题为不确定决策问题。决策者以冒险或保守等不同 风格按一定的决策准则作出某种决策。他可能为获得最大收益20万元而进行扩建,也可能因最 糟也能赢得2万元收益而选择不扩建的决定。 决策分析模型在经济领域的应用非常广泛。如投资分析、产品开发、科学试验、市场营销、 可行性研究等方面都有决策分析模型应用的有效成果。
总结:在不同的决策准则下,所得出的最优决策方案是不同的。实际应用中, 需要借助决策者(领导者)根据经验、收集有效信息去判断该采取何种决策 准则,进而分析出该准则下最优决策方案。
(3)适度乐观准则:决策者根据经验为各种可能出现的最大收益确定一个乐观系数α(0<α<1),再对每个方 案算出折衷值,折衷值最大的方案即为该准则下的最优决策方案。此题,给定乐观系数α=0.6,则 每个方案ai(i=1,2,3),有d1=0.6×50+0.4×20=38,;d2=0.6×80+0.4×0=48; d3=0.6×120+0.4×(-30)=60,则d3*=max{38,48,60}=60,故方案a3是最优决策方案
(2)乐观准则:决策者对订单量持乐观态度,对每个方案ai(i=1,2,3)找出其最大收益,则根据乐观准则, 有,d1=max{50,30,20}=50;d2=max{80,40,0}=80max{50,80,120}=120,故方案a3是最优决策方案。
二、决策分析模型介绍
(4)后悔准则 --- 使后悔值最小 该准则是指决策者在某种自然状态下本应选取收益最大的方案获得最大收益时选择了其他 方案而造成机会损失的损失值。该准则要求决策者首先计算每个方案的最大损失值,然后选取 损失值最小的方案为最优决策方案。即: d*=min max{ qj*-qij } ,其中qj*=max{ qij } 这就是说,对每个方案ai,令di=max{qj*-qij },则dk*=min{di}所对应的方案ak是最优决策方案。 (5)等可能性准则 --- 各自然状态机会均等 该准则认为各种自然状态发生的可能性在缺乏资料而又没有理由说明哪一个状态发生的可能 性更大的情况下应当是相等的。决策者首先计算每个方案收益的均值,然后从中选取均值最大的 方案为最优决策方案。 即: d*=max{ average( qij ) } 这就是说,对每个方案ai,令di= average( qij ) ,则dk*=max{ di } 所对应的方案ak是最优决策 方案。
(5)等可能性准则:各种自然状态发生的可能性在缺乏资料而又没有理由说明哪一个状态发生的可能 性更大的情况下应当是相等的。首先计算每个方案收益的均值,然后从中选取均值最大的方案为最 优决策方案。 本例中,根据等可能性准则,对于每个方案ai(i=1,2,3),有 d1=(50+30+20)/3=33.3; d2=(80+40+0)/3=40; d3=(120+20-30)/3=36.6 则d2*=max{33.3,40,36.6}=40,故方案a2是最优决策方案。
三、应用举例
(4)后悔准则:为了让后悔值(机会损失)最小,决策者首先算出每个方案在同1自然状态下的最大损失值, 再从中选取损失值最小的方案为最优决策方案。本例中,根据后悔准则,对于每个方案ai(i=1,2,3),有 d1=max{70,10,0}=70;d2=max{40,0,20}=40;d3=max{0,20,50}=50,则 d2*=min{70,40,50}=40,故方案a2是最优决策方案。
三、应用举例
例:假设CTOC投产BOE23.6针对IC折伤,有如下对策集A={a1,a2,a3},且该机种MP 可能存在状态集S={s1,s2,s3},且投产前对MP存在的每一状态发生概率未知。分析在各 决策准则下的最优决策方案?
人力成本、制程责 付费、代工费、导 入新设备/治具所需 成本……
-30
分析:这是一个不确定性决策问题。根据以上可得出如下收益矩阵:
?
解答: (1)悲观准则:对决策问题持保守态度,保险起见,对每个方案先找出其最不利 状态下的收益,然后从中选取收益最大的方案作为决策方案
三、应用举例
对于每个方案ai(i=1,2,3),有 d1=min{50,30,20}=20;d2=min{80,40,0}=0; d3=min{120,20,-30}= -30,则d1*=max{20,0,-30}=20, 故 方案a1是最优决策方案。
二、决策分析模型介绍
4.决策模型分类 (1)不确定性决策模型(无法确定自然状态发生的概率) (2)风险性决策模型(通过收集信息获得各个自然状态发生的概率) 5.决策准则
(1)悲观准则 --- 小中取大 该准则反映决策者对决策问题持保守态度,从而为保险起见,对每个方案先找出其最不利 状态下的收益,然后从中选取收益最大的方案作为决策方案。即: d*=max min{ qij } 进而得出最优决策方案。 (2)乐观准则 --- 大中取大 该准则反映决策者对决策问题持乐观态度,因而对每个方案先找出其最大收益,然后从这 些最大收益中再选取收益最大的方案作为决策方案,或者说,从收益矩阵Q中选取最大收益值 所对应的方案为决策方案。即: d*=max max{ qij } (3)适度乐观准则 --- 介于乐观悲观之间,折衷法 该准则要求决策者根据经验判断为各种可能出现的最大收益确定一个乐观系数α(0< α<1 ) 并利用乐观系数对每个行动方案计算折衷值,再从中选取折衷值最大的方案为最优决策方案。 即: d*=max{α·qi*+(1- α)· },其中qi*=max{qij}, qi_=min{qij} qi_