贝叶斯决策分析课件.ppt
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- 贝叶斯 决策 分析 课件
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1、 贝叶斯决策分析贝叶斯决策分析一、贝叶斯决策概述(一)贝叶斯决策的意义(一)贝叶斯决策的意义 在管理决策的实际过程中,往往存在两种偏向:(1)缺乏市场调查,对状态变量的概率分布情况掌握和分析还十分粗略就匆忙进行决策,使得决策结果与市场现实出入较大,造成决策失误;忽视了信息对决策的价值。(2)市场调查或局部试验的费用过高,收集的信息没有给企业带来应有的效益。没有考虑信息本身的成本。因此,我们既要充分重视信息对决策的价值,用补充信息的方法,使状态变量的概率分布更加符合现实市场状况,又要充分注意信息自身的价值,少花钱对办事。只有将两者合理地结合起来,才能提高决策分析的科学性和效益性。而如何将两者有机
2、结合并加以科学分析,这就是贝叶斯决策所要解决的问题。(二)概率论与数理统计基础(二)概率论与数理统计基础在讨论贝叶斯决策方法之前,先回顾概率论与数理统计中的一些知识,在后面的学习中经常会用到。1.1.全概率公式和贝叶斯公式(重要)全概率公式和贝叶斯公式(重要),(,(jinjiji ;,2,1,j njj1 )0)()()/(1 jnjjjppHpHp (公式1)1(/)()/()(/)()(/)()(1,2,;()0)iiiiinjjjp HppHp Hp Hpp Hpin p H(公式2)()p()()(/)()(/)(/)()()(/)()0)()(/)hpdpkhphpd ()h(/)
3、(公式3)(公式4)2.2.条件概率条件概率设0,称()p A()(/)()p ABp B Ap A,1,2,.,kkP Xxp k1kkkE Xx p1kkkx p连续型随机变量的数学期望设连续型随机变量X有概率密度f(x),若积分绝对收敛,则称为X的数学期望。二维随机变量的函数的数学期望()xf x dx()E Xxf x dx,iiijP Xx Yyp11(,)ijijjig x yp 11,(,)ijijjiE ZE g X Yg x yp若二维连续型随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y),且绝对收敛,则Z=g(X,Y)的数学期望,g x yf x y dxdy,E g X Yg
4、x yf x y dxdy ix/ijjijE YXxy P YyXx/(/)/(/)YXE YXxyfy Xx dyE X Yyxfx Yy dx(/)Yfy Xx(/)Xfx Yy其中 及 分别是在X=x的条件下Y的条件概率密度和在Y=y条件下关于X的条件概率密度。/y/ijijjE X Yx P XxYy=kkn knP X kC p q贝叶斯决策概述贝叶斯决策意义概率论与数理统计全概率公式贝叶斯公式条件概率数学期望二项分布二、贝叶斯决策的基本方法(一)引例:(一)引例:例例1:某公司经营一种高科技产品,产品的销售情况有畅销状态状态畅销(畅销(1 1)滞销滞销(2 2)概率概率P(i)0
5、.8 0.2利润(万元)利润(万元)1.5 0.5预测的准确率为0.9:P(H Hi/j)1 1 2 2H10.95 0.10H20.05 0.902 215000500000ijQqP(1)=0.8,P(2)=0.22111222115000 0.8(5000)0.2110000jjjjjjE aq PE aq P 1212,E aE aaa1optaa如果补充市场调查分析的信息,应如何决策分析?根据市场预测的准确率,即在实际状态j(j=1,2)的条件下,利用预测值Hi(i=1,2)的条件概率P(Hi/j)进行决策。这里预测值H1表示预测市场畅销,H2表示预测市场滞销。据题意,i1i212(
6、/)(/)0.950.100.050.90P HP HHH2111()()(/)0.95 0.80.10 0.20.78jjjP Hpp H8182.022.02.09.0)()()/()/(1818.022.08.005.0)()()/()/(0256.078.02.01.0)()()/()/(9744.078.08.095.0)()()/()/(222222211221122112111111 HppHpHpHppHpHpHppHpHpHppHpHp 2221()()(/)0.05 0.80.90 0.20.22jjjP Hpp H分布。后验分布表示为矩阵,称为后验分布矩阵。即1i2i12
7、(/)(/)0.97440.02560.18180.8182PHPHHH21111111111221/=/15000 0.9744(5000)0.025614487.2jjjE aHq PHqpHqpH(元)21/0E aH(元)2121211112122221/15000 0.1818(5000)0.81821346/0jjjE aHq PHqpHqpHE aH (元)(元))/()/()/()/()/()/()/()/()/(212221212111nmmmnnHpHpHpHpHpHpHpHpHp 本步骤可以省略,直接进行调查和收集信息,并依据获取的补充信息转入下一步骤。验前分析预验分析验
8、后分析相同:都是通过贝叶斯公式修正先验分布。不同:主要在于侧重点不同,预验分析是依据可能的调查结果,侧重于判断是否补充信息。验后分析是根据实际调查结果,侧重于选出最满意方案。4)(主要针对多阶段决策)指把复杂的决策问题的决策分析全过程划分为若干阶段,每一阶段都包括先验分析、预验分析和验后分析等步骤,序贯分析32133321101010102530202050)(aaaqQij P(Hi/j)1 1 2 2 3 3H10.6 0.20.2H20.3 0.50.2H30.1 0.30.6 1016173.04.03.0101010102530202050)()()(321aEaEaEE(a1),E
9、(a2),E(a3)E(a1)=因此验前分析后的决策为:引进大型设备。即:aopt a1为不进行试销(市场调查)的期望收益。njjjiipHpHp1)()/(2)预验分析预验分析由全概率公式得:由贝叶斯公式 33.035.032.03.04.03.06.03.01.02.05.03.02.02.06.0)()()(321HpHpHp )()()/(/ijjiijHppHpHp 1875.032.03.02.0)()()/()/(25.032.04.02.0)()()/()/(5625.032.03.06.0)()()/()/(133113122112111111 HppHpHpHppHpHpH
10、ppHpHp 1715.035.03.02.0)()()/()/(5714.035.04.05.0)()()/()/(2571.035.03.03.0)()()/()/(233223222222211221 HppHpHpHppHpHpHppHpHp 5455.033.03.06.0)()()/()/(3636.033.04.03.0)()()/()/(0909.033.03.01.0)()()/()/(333333322332311331 HppHpHpHppHpHpHppHpHp 于是,后验分布矩阵为P(j/Hi)1 1 2 2 3 3H10.5625 0.25 0.1875H20.257
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