预测和决策方法解析
管理预测与决策方法

表 7.2.4 某企业 2005 年各季度产值计划完成情况
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
计划产值
120
130
160
180
实际产值
126
143
192
216
解产:值计划完成
105
110
120
120
平均每季度计划产值 b 120 130 160 180 147.5 4
平均每季度实际产值 a 126 143192 216 169.25 4
示,求该企业年平均钢材库存量。 表 7.2.3 某企业某年库存钢材
日期
年初
三月末
七月末
年底
钢材库存量(吨)
40
50
70
44
解:该企业年平均库存钢材量为:
Hale Waihona Puke 40 50 3 50 70 4 70 44 5
a 2
2
2
55 (吨)
3 4 5
2020/7/13
一、时间序列的水平分析指标
• 2.相对数或平均数时间序列时序平均数的计算
2020/7/13
二、时间序列的种类
时期序列 当绝对指标时间序列中每一指标数值反映的是某种现象在一
段时期内发展过程的结果或总量时,这种序列称为时期序列。 其主要特点是:
➢ 时期序列的各指标具有可加性; ➢ 时期序列中各指标数值大小与其所属时期长短有直接联系 ; ➢ 时期序列中的各指标是连续登记取得的 。
2020/7/13
第一节 时间序列的种类和编 制 时间序列的作用
在社会经济统计中,编制和分析时间序列具有重要的作用:
➢ 它为分析研究社会经济现象的发展速度、发展 趋势及变化规律,提供基本统计数据。
统计预测与决策(加强无敌版)

简答题1.定量预测法用外推测法时需注意的原则?答:连贯原则(事物的发展是按一定的规律进行的,在其发展过程中,这种规律贯彻始终,不应受到破坏,它的未来发展与其过去和现在的发展没有什么根本不同);类推原则(事物必须有某种结构,其升降欺负变动不是杂乱无章的,而是有章可循的,事物变动的这种结构性可用数学方法加以模拟,根据所测定的模型,类比现在预测未来)。
2.统计预测研究有哪些步骤?答:1.确定预测的目的;2.搜集和审核资料;3.选择预测模型和方法;4.分析预测误差,改进预测模型;5.提出预测报告。
3德尔菲法的特点?其优缺点?答:特点:反馈性;匿名性;统计性。
优点:1.可以加快预测速度,节约预测费用;2.可以获得各种不同但有价值的观点和意见;3.适用于长期预测和对新产品的预测在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
缺点:1.对于分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠;2.责任比较分散;3.专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
4.应用回归预测法师应注意哪些问题?答:1.用定性分析判断现象之间的依存关系;2.避免回归预测不能任意外推的问题;3.应用合适的数据资料(数据资料的准确性,可比性,独立的问题,社会经济现象基本稳定的问题)。
5.非线性回归预测法中,应如何选择合适的曲线?试举例。
答:(1)通过描散点图的分布形状确定变量间的函数类型,(2)应用最小二乘法,通过变量变换,转换为线性关系,确定相关函数中的位置参数。
6.试叙述趋势外推法的基本原理。
答:大量经济现象的发展是渐进性,相对于实际那有一定规律性的条件下,依时间变化呈某种上升或下降的趋势,并且无明显季节波动,能找到一条合适的函数曲线反映趋势变化,建立模型y=f(t),赋予t所需值,可得相应时刻的时间序列未来值,这就是趋势外推。
具体:图形识别法和分差法确定模型(多项式、指数、对数、生长曲线预测模型)实质:利用某种函数分析描述预测对象某一函数的发展趋势。
7.影响时间序列变化有哪些因素?试分别说明之。
统计预测和决策(2015最全版)..

一、名词解释第一章①预测:根据过去和现在估计预测未来。
②统计预测:属于预测方法研究的范畴,即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测,并计算概率置信区间。
第二章①定性预测:是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和程度上的判断,然后再通过一定形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据。
②主观概率:是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。
③客观概率:是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。
④相互影响法:是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化,以及变化发生的概率,来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。
第三章①残差:预测值与真实值的离差②可绝系数:衡量自变量与因变量关系密切程度的指标,表示自变量解释因变量变动的百分百比。
③相关系数:测定拟合优度的指标,相关系数平方等于可绝系数。
④非线性回归预测法:在社会现实经济活动中,很多现象之间的关系并不是线性的,这时就要选配适当类型的曲线,即非线性回归预测。
⑤拟合优度:衡量回归直线拟合效果的指标⑥自相关系数:是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。
⑦D-W:检验模型是否存在自相关的一个有效方法,其计算公式为:D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。
第四章①不规则变动因素:又称随机变动,它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。
②趋势外推法:用时间t为自变量,时序数值y为因变量,建立合适的趋势模型,并赋予时间变量t所需要的值,从而得到相应时刻的时间序列未来值。
③图形识别法:通过绘制以时间t为横轴,时序数据为y轴的散点图形,并将其与各种函数曲线模型比较,选择最为合适的模型。
④差分法:利用差分把数据修匀,使非平稳的序列达到平稳序列。
第八章 风险型决策方法 《统计预测与决策》PPT课件

8.3 决 策 树
对于十分简单的决策问题,通过表格法清晰 明了,但对于较为复杂的决策问题,表格法显得 无能为力了,从以下举出的例题即可以看出。为 了解决这类较复杂的概率型问题,使决策分析思 路及过程更直观,更明确,不至于混乱,决策科 学理论发展了称为“决策树”的分析工具。
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决策树要点
▪ 决策树只是分析工具,其分析原理仍然是数学期望理 论,求各方案的期望值,按决策目标或标准,取最佳 方案。
32
8.5 完全信息价值
完全信息的概念:指对决策问题做出某一 具体决策行动时所出现的自然状态及其概率, 能提供完全确切、肯定的情报。也称完全情报。
完全信息价值的概念:等于利用完全情报 进行决策所得到的期望值减去没有这种情报而 选出的最优方案的期望值。它代表我们应该为 这种情报而付出的代价的上限。
33
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完全信息价值的意义:
1、通过计算信息价值,可以判断出所做 决策方案的期望利润值随信息量增加 而增加的程度。
2、通过计算信息价值,可使决策者在重 大问题的决策中,能够明确回答对于 获取某些自然状态信息付出的代价是 否值得的问题。
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8.6 效用概率决策方法
效用概率决策方法的概念: 效用概率决策方法是以期望效用值作为决 策标准的一种决策方法。
8 风险型决策方法
8.1 风险型决策的基本问题 8.2 不同标准的决策方法 8.3 决策树 8.4 风险决策的敏感性分析 8.5 完全信息价值 8.6 效用概率决策方法 8.7 连续型变量的风险型决策方法 8.8 马尔科夫决策方法
1
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8.1 风险型决策的基本问题
一、风险型决策的概念
概念:根据预测各种事件可能发生的先验 概率,然后再采用期望效果最好的方案作为最 优决策方案。
预测与决策的数量分析方法

神经网络在多元非线性预测分析中的应用摘要在很多实际应用问题中,通常会涉及很多变量,需要研究变量之间的关系,很多时候变量之间的关系是不确定的,需要用一个函数来近似表示这种关系。
数据拟合就是根据变量的观察数据研究某些变量之间的近似函数关系,用来帮助我们认识事物的内在规律和本质属性。
但在实际应用中经常会越到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。
在这种情况下,多元统计分析的数据拟合方法是基本失效的,但我们可以建立神经网络表达这些非线性系统。
该方法把未知系统看成是一个黑箱,用系统输入输出数据训练神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后就可以用训练好的神经网络预测系统输出。
关键词:BP神经网络,多元统计分析,径向基网络一、线性回归问题用线性回归方法拟合人的耗氧能力y与以下诸因素(x1表示年龄,x2表示体重,x3表示跑1500米所用时间,x4静止时心速,x5表示跑步后心速)之间的关系:在matlab中做回归分析编写程序如下:得到xx1655x.121x--=-.0-xy-039934714.0515873.0209310167.0.42由分析表可以看出其中x2和x4的p值都远大于0.0001是极不显著的,所以将x2和x4剔除之后利用MA TLAB做回归分析。
剔除变量x2和x4之后得到:得到方程式:5x118xxy-=--..03.015615694.4325410135虽然上次剔除了最大显著的线性项,并且整个方程式极显著的,但不认为上式就是最好的回归方程,还应尝试做非线性回归分析。
以下为做二次回归分析得到的分析表:将上述三种表达式的拟合效果图合并到一个图中可以看到完全二次回归的拟合效果较好,5重和三重线性回归拟合效果差不多。
二、一元非线性回归分析找出年龄与头尾之间的关系画出y 与x 之间的散点图,由图可以看出满足Logistic 曲线的形式,在matlab 中调用nlinfit 函数找出变量之间的关系 function y = HeadCir1(beta, x)y = beta(1) * exp(beta(2) ./ (x + beta(3)));[beta,r,J,COVB,mse] = nlinfit(x,y,@HeadCir1,[53,-0.2604,0.6276], options);得到y 与x 的表达式为:))7604.0/(2595.0exp(376.52+-=x y 以上分析的问题都可以应用多元统计分析理论来解决,但对有些非线性问题,用传统的统计理论是无法求解的。
机器学习模型解释性与可解释性解析模型的预测结果和决策

机器学习模型解释性与可解释性解析模型的预测结果和决策机器学习模型的广泛应用已经渗透到我们生活的方方面面。
从智能个人助理到自动驾驶汽车,机器学习模型正在改变着我们的世界。
然而,随着模型的复杂性不断增加,我们越来越关注这些模型所做的决策是否可靠,以及它们的预测结果背后的原因是什么。
这就引出了机器学习模型的解释性与可解释性的问题。
在现实世界中,机器学习模型的预测结果和决策往往需要被持续监督和解释。
这是因为一方面,模型的预测结果往往会对人们的生活产生重要的影响;另一方面,模型的预测结果也可以帮助我们发现新的知识和洞察力。
可解释性和解释性是确保模型预测结果和决策可靠性的关键要素。
首先,解释性是指模型预测结果和决策的透明度。
通过解释性,我们可以了解到模型是如何得到预测结果的,以及它所依赖的输入特征是什么。
这种解释性可以帮助我们评估模型的可靠性和准确性,同时也有助于我们发现模型中的潜在问题和偏差。
解释性的关键在于其能够提供人类可理解的规则和逻辑,从而增强我们对模型的信任。
其次,可解释性是指我们能够解释模型预测结果和决策的原因。
与解释性不同,可解释性更侧重于模型内部的细节和机制,而不仅仅是对模型的输出进行解释。
通过可解释性,我们可以深入了解模型预测结果和决策的背后原因,并发现模型在不同情况下的表现差异。
可解释性的关键在于其能够提供对模型内部的决策过程和推理过程的全面了解。
为了提高机器学习模型的解释性和可解释性,研究人员提出了多种方法和技术。
其中一种常见的方法是特征重要性分析。
通过分析模型对不同输入特征的重要性,我们可以了解到模型的预测结果是如何受到这些特征的影响的。
另一种常见的方法是模型解释工具的使用。
这些工具可以可视化模型的结构和参数,并展示出模型在不同情况下的决策规则。
此外,解释性和可解释性的研究也对模型的设计提出了新的要求。
例如,追求解释性和可解释性可能要求我们使用更简单的模型,以便能够更好地解释模型的决策过程。
统计预测与决策

统计预测与决策1、德菲法有哪些特点?又有哪些点和缺点?答:(1)德菲法(Delphimethod),是采用背背的通信方式征家小成的意,几征,使家小的意于集中,最后做出符合市未来展的。
德菲法本上是一种反匿名函法。
其大致流程是:在所要的征得家的意之后,行整理、、,再匿名反各家,再次征求意,再集中,再反,直至得到一致的意。
其程可表示如下:匿名征求家意-、-匿名反-、⋯⋯假设干后停止。
由此可,德菲法是一种利用函形式行的集体匿名思想交流程。
它有三个明区于其他家方法的特点,即匿名性、屡次反、小的答复。
(一)匿名性因采用种方法所有家成不直接面,只是通函件交流,就可以消除威的影响。
是方法的主要特征。
匿名是德菲法的极其重要的特点,从事的家彼此互不知道其他有哪些人参加,他是在完全匿名的情况下交流思想的。
后来改的德菲法允家开会行。
(二)反性方法需要3~4的信息反,在每次反中使和家都可以行深入研究,使得最果根本能反映家的根本想法和信息的 ,所以果客、可信。
小成的交流是通答复者的来的,一般要假设干反才能完成。
(三)统计性最典型的小组预测结果是反映多数人的观点,少数派的观点至多概括地提及一下,但是这并没有表示出小组的不同意见的状况。
而统计答复却不是这样,它报告1个中位数和2个四分点,其中一半落在2个四分点之内,一半落在2个四分点之外。
这样,每种观点都包括在这样的统计中,防止了专家会议法只反映多数人观点的缺点。
[1]优点:1、可以防止群体决策的一些可能缺点,声音最大或地位最高的人没有时机控制群体意志,因为每个人的观点都会被收集,另外,管理者可以保证在征集意见以便作出决策时,没有无视重要观点。
2、德尔菲法同常见的召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意见的专家会议法既有联系又有区别。
德尔菲法能发挥专家会议法的优点,即(1)、能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。
(2)能把各位专家意见的分歧点表达出来,取各家之长,避各家之短。
统计预测和决策

第三节 主观概率法
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第三节 主观概率法
[解答] • 综合考虑每一个调查人的预测,在每个累计概率上取
平均值,得到在此累计概率下的预测需求量。由上表 可以得出,该地产公司对2009年需求量预测最低可到 2083套,小于这个数值的可能性只有1%。 • 该集团公司2009年的房产最高需求可到2349套,大于 这个数值的可能性只有1%。
的客观性统计出来的一种概率。在很多情况下,人们 没有办法计算事情发生的客观概率,因而只能用主观 概率来描述事件发生的概率。
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第三节 主观概率法
• [例] 某地产公司打算预测某区2009年的房产需求量, 因此选取了10位调查人员进行主观概率法预测,要求 预测误差不超过±67套。调查汇总数据如下表所示:
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第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测:将最可能销售量、最低销售量和最高
销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预 测平均销售量为:
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第二节 德尔菲法
[解答] • 中位数预测:可将第三次判断按预测值高低排列如下:
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长(经理)评判意见法
• 优点:迅速、及时和经济;集中了各个方面有经验人 员的意见,使预测结果比较准确可靠;不需要大量的 统计资料,适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测;如果市场发生了变化,可以立即进行修正。
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第一节 定性预测概述
一、定性预测的概念和特点
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预测和决策方法一、预测方法(一)预测的概念1.预测的定义预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测,是根据过去的历史数据和现实的客观条件,运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势,即根据过去和现在判断未来,根据已知推测未知。
预测虽然是对未来进行的预计和推测,但是,它是根据客观事物的发展规律,综合考虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势,因此,预测是一门科学的方法论。
2.预测的分类预测是预测方法和手段的总称。
由于客观事物的多样性和复杂性,导致预测的种类繁多,但总体上可按如下加以分类:(1)按预测的方法分类,可分为定性预测和定量预测。
定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。
它是用定性的方法,研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展规律。
定性预测的数据或结果,往往不是依据历史统计数据直接计算获取的,而是充分发挥人的智慧、经验的作用,依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。
定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。
它是用定量的方法,研究、分析和推测未来事物发展的程度及其结果。
定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息基础上的预测,它往往不是主观判断,而是充分发挥历史数据的作用。
因而,定量预测的结果比定性预测更具科学性和精确性。
(2)按预测的时间分类,可分为长期预测、中期预测和短期预测。
不同的预测目的决定着不同的预测期限。
长期预测一般为10~15年;中期预测一般为5~10年;短期预测一般为1~5年或更短。
由于时间越长,不确定性因素的影响越大,因而通常预测的期限越长,其预测的精度越差。
短期预测较中期预测精确,中期预测较长期预测精确。
在预测之前,根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。
(二)预测方法1.定性预测方法(1)专家调查法这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象,专家运用自己的知识和经验,通过对过去和现在事物的分析,找出规律,然后对发展的趋势作出判断。
最后,对专家的意见进行整理、归纳、综合后得出预测结果。
该方法又分为专家个人调查法和专家会议调查法两种形式。
专家个人调查法的优点是专家可以不受外界的影响,没有心理和其他压力,使专家最大限度地发挥个人的主动性和创造性,真实地反映专家的意见。
但依靠专家个人判断会受专家知识、经验、观念及占有资料等因素的影响,带有一定的片面性。
专家会议调查法就是组织一定人数的专家,采用会议座谈、集体讨论等形式的会议调查方式;搜集所需的信息,然后通过汇总、分析和归纳形成比较一致的专家意见。
与专家个人调查法相比,其优点是:提供的信息量大;考虑的因素全面;通过交流思想,相互启发,有利于集思广益,预测的准确性高。
其不足之处是参加会议的专家易受会议的各种心理因素的影响。
(2)特尔菲法美国兰德公司首先将特尔菲法用于预测,它是专家会议调查法的一种发展。
它是采取匿名的方式,通过几轮函询来征求专家的意见,然后将他们的意见综合、整理、归纳,再反馈给各位专家,供他们提出新论证时参考。
反复多次逐步使意见趋向一致。
特尔菲法预测的步骤是:确定预测目标;制定调查表;搜集专家资料;选择专家人选及人数;确定调查时间及主持人;开展书面调查;整理专家意见;重复调查3~5次;最后综合专家意见,得出预测结论。
2.定量预测方法 (1)简单平均法它是利用历史资料的平均数来预测未来值的简单方法。
该法适用于经营业务简单,生产经营较正常,趋势发展较有规律的短期预测。
其计算公式为:x =nx x x x n ++++ 321=n x∑ (2-1)式中x ——平均数,即预测值;x ——观察值,即各期实际发生值; n ——期间数。
【例2-1】某企业1998年1~12月销售资料如表所示。
根据该资料并按1999年全年增长率为6.618%,预测1999年1~6月的销售额。
某企业1998年1~12月销售资料 (单位:万元)【解】1998年平均月销售额=n =12=275(万元) 令每月增长率为i ,则有:12)1(i +-1=6.168%,解之,得月增长率为0.5%,则1999年1月至6月的销售额预测值为:1月 275×(1+0.5%)=276.4(万元) 2月 275×2%)5.01(+=277.8(万元) 3月 275×3%)5.01(+=279.1(万元) 4月 275×4%)5.01(+=280.5(万元) 5月 275×5%)5.01(+=281.9(万元) 6月 275×6%)5.01(+=283.4(万元)(2)移动平均法这种方法就是利用过去实际发生的数据求其平均值,但与上述方法的区别是在时间上往后移动一个周期,将此时求得的结果作为下个周期的预测值。
其计算公式为:1+t M =nx x x n t t t 11+--+++ =n x ni i∑=1 (2-2)式中1+t M ——移动平均值,即预测值;t x ——第t 期的观测值;t ——期间数;n ——分段数据点数。
以下表的数据为例,若取1998年3个月的销售量预测1999年1~3月移动平均的销售额,不考虑增长率,则有某企业1998年1~12月销售资料 (单位:万元)1月3=323(万元)2月 3323340320++=328(万元)3月 3328323340++=330(万元)(3)加权移动平均法由于数据越接近预测的时点,其值对预测值的影响越大;越远离预测的时点,其值对预测值的影响越小。
如果用权数反映数据之间的这种差异,则能使预测值的准确性提高,将这种方法称之为加权移动平均法。
其计算公式为:Y =nn n w w w w x w x w x ++++++ 212211=∑∑==ni ini ii ww x 11 (2-3)式中Y ——加权平均数,即预测值;i x ——第i 期的观测值; i w ——第i 期观测值的权重。
仍以下表资料为例。
若数据个数为3,10月、11月、12月数据的权重分别为61、62、63,则预测1999年1月和2月的销售额为: 某企业1998年1~12月销售资料 (单位:万元)1月636261634063206310++⨯+⨯+⨯=328(万元)2月636261633286234061320++⨯+⨯+⨯=331(万元) 二、决策方法(一)决策的概念 1.决策的定义所谓决策就是为了实现某个目标进行资料和信息搜集,并以此为基础,根据人们的经验和客观实际,通过一系列的分析和计算,从两个以上方案中选择一个行动方案的过程。
决策的定义包括两个含义:狭义理解,决策就是对行动方案的最后选择和决定,即根据确定的目标,依据某种标准,从各种不同的可行方案中选择最佳方案;广义理解,决策是一个过程,是由提出问题、搜集资料、确定目标、拟定方案、分析评价、最终选择等环节组成的全过程。
2.决策的步骤科学的决策必须包括如下三个步骤: (1)确定决策目标它是根据决策想要解决的问题确定的,是决策的前提。
决策目标必须概念清晰明确;决策目标应在合理的期限内实现,或在一个具体的范围内实现;必须严格规定目标的约束条件,即便达到决策目标规定的要求,如不满足约束条件,也不能算实现了决策目标;要为决策目标规定明确的数量界限,并可用定量方法衡量。
(2)拟定可供选择的方案拟定的可行方案是决策的基础,方案应该是两个以上,否则就不存在决策的问题了。
(3)比较可供选择的方案,从中选优这是决策的关键,是在上述阶段的基础上通过分析、比较、评价完成的。
3.决策的类型根据决策问题的性质,决策可分为确定型、非确定型和风险型决策。
(1)确定型决策是指自然状态的发生和该种自然状态发生时的结果为已知情况下的决策。
例如,某施工单位现在可以接受的工程有两项:A 工程可盈利80万元;B 工程可盈利100万元。
假如,由于施工力量不足,仅能选择其一,则在其他条件相同的情况下就应选择B 工程。
这就是确定型的决策问题。
但是,在很多情况下,确定型的决策也并不是轻而易举的。
例如,某邮递员准备给20个单位送邮件,如何选择才能使邮递路线最短?这种决策就不是轻而易举的了。
(2)风险型决策也称随机型决策,或统计型决策。
是指哪种自然状态是否发生不能肯定,但是可以估计出各种自然状态发生的概率时的决策。
风险型决策必须具备以下条件:存在着决策人企图达到的明确目标;存在着可供决策人选择的两个以上的方案;存在着不依决策人主观意志为转移的两种以上的自然状态;不同方案在不同自然状态下的损益值是已知或者是可计算的;未来可能发生的自然状态概率是已知或可预测的。
(3)非确定型决策当风险型决策必备的条件中,各种自然状态出现的概率无法预测,则这种决策就称为非确定型决策。
这种决策问题,很大程度上取决于决策人的主观判断和经验。
(二)决策方法 1.风险型决策(1)期望值标准这种方法就是根据风险型决策问题给定的条件,计算每个方案的期望值,然后选择收益最大或损失最小的方案作为最优方案。
期望值是根据某种自然状态出现的概率和该种自然状态出现时的损益值,计算该方案的损益数值,由于该值不是肯定能获得的数值,因此称为期望值。
期望值的计算公式是:E =∑=ni i i P Y 1(2-4)式中E ——某方案的期望值;i Y ——该方案出现第i 种自然状态时的损益值; i P ——该方案第i 种自然状态出现的概率;n ——该方案可能出现的自然状态数。
【例2-2】某施工队正在研究是否承包某项工程的问题。
在该工程施工期间,天气状况可能有三种情况:天气好、天气一般、天气不好。
根据当地气象资料,上述三种状况出现的概率见下表。
根据资料计算,在承包该项工程期间如果天气好,则可获利10万元;若天气一般,则可获利5万元;若天气不好,则将亏损10万元。
若此期间不承包该项工程,而做其他工作,则可获利2万元(见下表)。
试用期望值标准决定是否承包该项工程。
【解】根据期望值标准的计算公式,承包该项工程的期望值是:E =∑=ni i i P Y 1=10×0.4+5×0.4-10×0.2=4(万元)由于不承包该项工程时获利2万元<4万元,因此,应承包该项工程。
(2)合理性标准,又称等概率法 该法是在参考资料和统计资料不足,难以预测各种自然状态出现概率时予以使用。
此时假设各自然状态发生的概率相等。
由于这种假定理由不充分,因而又称为理由不充分原理。
仍以上述期望值标准的例题予以说明。
由于该工程所在地区气象资料不全,难以预测施工期间天气状况发生的概率,则假定天气好、天气一般、天气不好这三种自然状态发生的概率相等,都为31则有: E =∑=ni i i P Y 1=10×31+5×31-10×31=1.67(万元)由于该值小于不承包时获利的2万元,因此,以不承包该项工程为宜。