第1页共11页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第1页共11页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内容贝叶斯决策模型中的组成部分:a∈A,θ∈SP及(θ)
概率分布P(θ)θ∈S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),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
一个可能的后果集合C,c∈C以及定义在后果集合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