文档介绍：4 随机性决策问题的决策准则
学习目标:熟练掌握贝叶斯分析方法,深
刻了解贝叶斯法的核心思想--用历史数据或
新信息来修正事先设定的主观概率,即用
后验概率来修正先验概率。
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4 随机性决策问题的决策准则
 引言
 严格不确定型决策问题的决策准则
 风险型决策问题的决策准则
 贝叶斯定理
 贝叶斯分析
 一种具有部分先验信息的贝叶斯分析法
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风险型决策问题的决策准
则
风险型决策问题的特点:决策人虽然无法确知将来的真实自然
状态,但他不仅能给出各种可能出现的自然状态1 , 2 ,, n ,
还可以给出各种状态出现的可能性,通过设定各种状态的(主观)
概率(1 ),( 2 ),,( n ) 来量化不确定性。
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风险型决策问题的决策准则
(1)最大可能值准则
(2)贝叶斯准则
(3)贝努利准则
(4) E-V准则
(5) 不完全信息情况下的决策准则
(6) 优势原则与随机性决策规则
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(1)最大可能值准则
采用众数原则,即最大可能值准则,以行动ai的后果变量
的众数,即ai的各种可能的后果中出现的可能性最大的后
果,作为评价ai优劣的数值指标vi。
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例:最大可能值准则
决策问题的损失矩阵如表所示。
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(2)贝叶斯准则
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(3)贝努利准则
按照贝努利(Bernoulli)准则,应该首
先确定后果对决策人的实际价值即效用函
数,若采用损失,也应该是效用函数的负
值;然后再用Bayes原则求最优行动。
本章随后所介绍的各种方法,所采用的
决策准则实际上都是贝努利准则:
•使期望效用极大化
•或者使期望损失极小化。
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(4) E-V准则(均值-方差准则)
贝叶斯准则只根据后果均值的大小作决策,显
然忽略了风险因素;
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例: E-V准则
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