决策理论与方法4_

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1、决策理论与方法4_第四章贝叶斯分析BayeseanAnalysis§4.0引言一、决策问题的表格表示损失矩阵对无观察(No-data)问题a=8可用表格(损失矩阵)替代决策树来描述决策问题的后果(损失):或JI()•••n()损失矩阵直观、运算方便二、决策原则通常,要根据某种原则来选择决策规则S,使结果最优(或满意),这种原则就叫决策原则,贝叶斯分析的决策原则是使期望效用极大。本章在介绍贝叶斯分析以前先介绍芙他决策原则。三、决策问题的分类:1•不确定型(非确定型)口然状态不确定,且各种状态的概率无法估计.2.风险型自然状态不确定,但各种状态的概率可以估计.四、按状

2、态优于:W?1,且至少对某个i严格不等式成立,则称行动按状态优于§4.1不确定型决策问题一、极小化极大(wald)原则(法则、准则)1(,)或例:1087941921214认为老天总跟自己作各行动最大损失:1316其中损失最小的损失对应于行动・采用该原则者极端保守,是悲观主义者,极小化极小1(,)1316121469810各行动最小损失:4172其中损失最小的是彳亍动・采用该原则者极端冒险,是乐观主义者,认为总能撞大运。三、Hurwitz准则上两法的折衷,取乐观系数入1(,)1[入1(,)+(1—入)例如入二0.5时20.53.5(1—入):6.58两者Z和:8.

3、58.59.58其中损失最小的是:彳亍动四、等概率准则(Laplace)用来评价行动的优劣选上例::33343635其中行动的损失最小五、后梅值极小化极大准则(svage-Niehans)定义后梅值二-其中为自然状态为吋采取不同行动吋的最小损失.构成后梅值(机会成本)矩阵S={},使后梅值极小化极大,即:例:损失矩阵同上,后梅值矩阵为:3102308114020324各种彳亍动的最大后梅值为:3484其中行动al的最大后梅值最小,所以按后梅值极小化极大准则应采取行动1.六、Krelle准则:使损失是效用的负数(后果的效用化),再用等概率(Laplace)准则.七、

4、莫尔诺(Molnor)对理想决策准则的要求(1954)1.能把方案或行动排居完全序;2•优劣次序与行动及状态的编号无关;3•若行动按状态优于,则应有优于;4.无关方案独立性:已经考虑过的若干行动的优劣不因增加新的行动而改变;5.在损失矩阵的任一行中各元素加同一常数吋,各行动间的优劣次序不变;6•在损失矩阵中添加一行,这一行与原矩阵中的某行相同,则各行动的优劣次序不变。§4.2风险型决策问题的决策原则一、最大可能值准则令n()二maxn()选使1(,)=1(,)例:JI()0.274.560.53450.3410兀()概率最大,各行动损失为345・••应选行动二、贝

5、叶斯原则使期望损失极小:{K,)31()}上例中,各行动的期望损失分别为4.13.63.7,对应于的期望损失3.6最小应选・三、贝努利原则损失函数取后果效用的负值,再用Bayes原则求最优行动.四、E—V(均值一方差)准则若W且则优于通常不存在这样的上例中:EV()4.12.293.63.79不存在符合E—V准则的行动,为效益型后果的期望)93.75.967这时可釆用f(»,。)的值来判断3f(P,。)二?9■f越大越优.p-aaU-a(pi+o)五、不完全信息情况下的决策原则(Hodges-Lehmann原则)状态概率分布不可靠吋,可采用:e()二入+i二1,2

6、,…,mj=l,2,•••,ne越大越优.§4.3贝叶斯定理一、条件概率1・A、B为随机试验E中的两个事件P(AIB)二P(AB)/P(B)由全概率公式:j二1,2,…,n是样本空间的一个划分,P⑻二P(B

7、)P()得Bayes公式P(

8、B)=P(B

9、)-P()/P(B)二P(B

10、)•P()/P(B

11、)P()1.对®,X两个随机变量•条件概率密度f(9

12、x)二f(x

13、9)f(6)/f(x)•在主观概率论中n(0

14、x)二f(x

15、0)ji(9)/m(x)其中:n(0)是8的先验概率密度函数f(x丨8)是8出现吋,x的条件概率密度,乂称似然函数.ni(x)是x的边缘密度

16、,或称预测密度.m(x)二f(x

17、9)n(9)d9或p(x

18、)n()n(9Ix)是观察值为x的后验概率密度。例:A坛中口球30%黑球70%B坛中白球70%黑球30%两坛外形相同,从中任取一坛,作放回摸球12次,其中口球4次,黑球8次,求所取为A坛的概率.解:设观察值4口8黑事件为x,记取A坛为,取B坛为在未作观察时,先验概率卩()二卩()=0.5则在作观察后,后验概率P(

19、x)=p(x

20、)p()p(x

21、)p()+p(x

22、)p()=XX0.5(XXO.5+XXO.5)=(X)二0.24010.2482二0.967显然,通过试验、观察、可修止先验分布.§4.4贝叶斯分

23、析的正规型

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