文档介绍：会计学
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风险型决策贝叶斯
设不确定型决策问题的状态 出现的概率为 （或 ）连续时记为 。
已知 的不确定型决策是风险型决策。进行风险决策最常用的数学方法是Bayes(又称期望值)分析法。
（一）贝叶斯决策
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根据已有信息和经验估计出的概率（分布）叫做先验概率（分布）。
为提高先验概率分布的准确性和客观性，人们常设计一些抽样调查，质量检验等方法，借以收集新信息来修正先验概率分布。被修正后得到的概率分布叫做后验概率分布。
贝叶斯决策
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风险型决策的基本方法是将状态变量看成随机变量，用先验状态分布表示状态变量的概率分布，用期望值准则计算方案的满意程度。但是在实际生活中，先验概率分布往往与实际情况存在误差。
为了提高决策质量，需要通过市场调查，来收集有关状态变量的补充信息，对先验分布进行修正，然后用后验状态分布来决策，这就是贝叶斯决策。
贝叶斯决策
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设有完备事件组｛θj｝（j=1, 2, …, n），满足：
则对任一随机事件H，有全概率公式：
有关的概率公式
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贝叶斯公式：
有关的概率公式
为事件
的先验概率，而称
为事件 的后验概率.
后验概率
先验概率
包含的意义？
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（二）贝叶斯决策的基本方法
设风险型决策问题的状态变量为
，通过市场调查分析所
获得补充信息用已发生的随机事件
为信息值。信息值的可靠程度用在状态变量
或已取值的随机变量
的条件下，信息值
的条件分布用
表示，在离散的
情况下，
个值
取
个值
则条件分布矩阵
表示，称
或
取
称为贝叶斯决策的似然分布矩阵。此矩阵完整的描述了在
不同状态值
的条件下，信息值 的可靠程度 。
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基本方法：首先，利用市场调查获取补充信息
贝叶斯决策的基本方法
或
，去
修正状态变量
的先验分布，即依据似然分布矩阵所提供的
充分信息，用贝叶斯公式求出在信息值
或
发生的条件下，
状态变量
的条件分布
。经过修正的状态变量
的
分布，
称为后验分布，后验分布能够更准确地表示状态变量
概率分布的实际情况。
其次，利用后验分布对风险型决策问题
做出决策分析，并测算信息的价值和比较信息的成本，从而提
高决策的科学性和效益性。贝叶斯决策的关键在于依据似然分布
用贝叶斯公式求出后验分布。贝叶斯决策的基本步骤如下：
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依据统计数据和资料，按照自身的经验和判断，应用状态分析方法测算和估计状态变量的先验分布，并计算各可行方案在不同自然状态下的条件结果值，利用这些信息，根据某种决策准则，对各可行方案进行评价和选择，找出最满意的方案，称之为验前分析。
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考虑是否进行市场调查和补充收集新信息，决策分析人员要对补充信息可能给企业带来的效益和补充信息所花费的成本进行权衡分析，比较分析补充信息的价值和成本，称为预验分析。
如果获取补充的费用很小，甚至可以忽略不计，本步骤可以省略，直接进行调查和收集信息，并依据所获得的补充信息转入下步骤。
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