数据模型与决策-11(决策分析)ppt课件

1、数据、模型与决策丁邦俊18068959 dingbangjunmba163 教学目录第一讲 决策分析第二章 离散概率根底第三章 延续概率分布及运用第四章 统计抽样第五章 仿真模拟第六章 回归模型第七章 线性优化与非线性优化第八章 决策建模第一讲 决策分析在一个不确定的环境中，一名管理者所面临的最根本和最重要的义务就是进展决策。本章引见一个非常重要的在不确定环境中构造和分析管理决策问题的方法，即决策分析方法。在决策中运用的分析模型被称为决策树。决策树模型例 Bill Sampras 暑期打工决策Bill在麻省理工学院的斯隆管理学院就读MBA第一个学期，目前曾经是第三周了。在预备课程外，他开场仔细

2、思索明年夏天的打工的问题，特别是该决议必需在几周后要做出。如今的情况是这样的： Bill暑期打工决策Bill在8月底飞往波士顿的途中，他坐在Vanessa 的旁边，并与Vanessa进展了一次有趣的交谈。 Vanessa是一家投资银行担任证券的副总裁，在飞机抵达Boston后， Vanessa坦率地通知Bill，她情愿思索明年夏季雇佣Bill的能够性，并希望在她的公司于11月中旬开场进展夏季招聘方案时，请Bill直接与她联络。Bill觉得到本人的阅历和所具有的风度给Vanessa留下了很深化的印象比尔曾在一家财富500强公司的财务部门从事过四年的将多出的营业收入进展短期投资的任务。Bill到斯

3、隆的就业效力中心Career Services Center了解到前届MBA学生打工有关夏季薪水的一些综合数据，Bill估计在即将到来的夏季，文妮沙的公司付给第一年的MBA的暑期12周的工资为$14,000。Bill暑期打工决策Bill在8月分开公司去攻读MBA时，他的老板John 曾通知他，他可以在明年夏季回来打工，12周的工资是$12,000，但John也通知Bill，夏季任务招聘的期限仅到10月底有效 。侥幸的是，除了前面提到的两个时机外，Bill还有一个时机，他可以参与斯隆学院举行的一个夏季任务征召方案Corporate Summer Recruiting Program，从中还可以找

4、到任务，当然前提是他在前两个时机中没有被接受或他本人回绝了它们。这个方案举行时间为明年1月或2月。Bill 暑期打工决策Bill比较纠结，由于从时间上思索，Vanessa的公司在11月中旬之前不会讨论夏季任务时机的问题，假设回绝John的好意，Vanessa的公司也未必一定录用他。Bill 暑期打工决策 假定斯隆学院去年一切一年级MBA学生暑期任务的收入资料被搜集到了，下表中是不同的夏季薪水以及与此相对应的学生比例。周工资总的工资（12周）获得此类工资的学生所占的百分比$1,800$21,6005%$1,400$16,80025%$1,000$12,00040%$500$6,00025%$0$

5、05%Bill 暑期打工决策决策树decision tree是组织和表示决策者所面临的各种决策和不确定性问题的一个系统化方法，它由两种根本符号“、“及连线组成，假设决策者可以做出决策，该点称为决策点decision node，用“表示；假设决策者面对不确定事件不可以做出决策，该点称为事件点event node，用“表示。在“和“里有时还写上大写的字母，以示区别区别。 “和“之间用线段相连。Bill 暑期打工决策画决策树时，要以时间先后顺序，从左到右的顺序进展。Bill的三个打工时机明显有时间先后，最早的是John提供的时机在10月底前；其次是Vanessa能够提供的时机在11月中旬后；第三个时

6、机是明年1月或2月举行的校园征召方案。下面我们试着画一下Bill暑期打工的决策树。A接受约翰的任务回绝约翰的任务Bill 暑期打工决策这是一个决策点AB接受约翰的任务回绝约翰的任务被文妮沙录取未被文妮沙录取Bill 暑期打工决策这是一个事件点ABCED接受John回绝John被Vanessa录取未被Vanessa录取接受Vanessa回绝Vanessa校园征招方案Bill 暑期打工决策0.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.05 00.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.05 0Bill 暑期打工决策上面画决策

7、树以时间先后顺序，从左到右的顺序进展，直到一切分叉情况思索完备。求处理策树是第二步主要任务，它的顺序正好与第一步方向相反，即从右到左进展，计算每一点上的收益，本例中应先计算D点或E点的收益，结果为加权平均数，即EMV=0.0521600+0.2516800+0.412000+0.256000=$11580点C的收益是多少呢？$14000点B的收益怎样求呢？请大家讨论计算B点的收益，需求估计一下文妮沙的公司录取比尔的能够性。在没有过多思索下，或答应以假定为50%，思索到比尔曾给文妮沙留下的深化印象，能够性应添加一些，但此类任务的恳求竞争是非常猛烈的，而比尔的同窗们都非常有天份，最后我们假定能够性

8、为0.60B点的收益为EMV=0.6 14000+0.4 11580=$13032,从而A点的收益为Max12000，,13032=$13032于是得到如下的决策树Bill 暑期打工决策Bill 暑期打工决策ABCED接受John回绝John被Vanessa录取未被Vanessa录取接受Vanessa回绝Vanessa校园征招方案0.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.05 00.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.05 01158011580140001303213032120000.60.414000Bil

9、l 暑期打工决策ABCED接受John回绝John被Vanessa录取未被Vanessa录取接受Vanessa回绝Vanessa校园征招方案0.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.25 00.05 216000.25 168000.40 120000.25 60000.25 01158011580140001303213032120000.60.4去掉不聪明的选项去掉不聪明的选项14000Bill 暑期打工决策 最终，比尔的最正确战略是：首先他应回绝约翰的约请；当他收到文妮沙公司的约请时，那么应接受；假设没有收到约请，那么就参与学校组织的招聘方案；这一

10、决策的EMV是$13,032 。求处理策树的过程以决策树的最终分枝为起始点，对每个事件点和每个决策点进展评价： 1对于每个事件点，经过计算每个分枝的EMV与其概率的加权平均，计算该节点的EMV； 2对于每个决策点，经过选择具有最正确EMV节点发出的分枝，计算该节点的EMV；在决策点的上方写上EMV数值，并经过在相关分枝上画双杠给的方法，划去那些较低EMV对应的分枝。一切节点评价完成后，求处理策树过程终了。最优决策的EMV就是由决策树起始分枝计算的EMV。 最优决策的灵敏度分析假设该案例是一个真实的商务决策,那么在没有对建模中需求的关键数据能够带来的影响进展评价前， 就贸然采取以上推导出的最优决

11、策恐怕有点过于天真了。灵敏度分析就是研讨最优决策稳定性思索下面的与数据有关的问题：问题1：文妮沙公司提供应比尔夏季的概率 我们客观上假设这个概率为0.6。显然，检验该概率的变化会如何影响最优决策的做法将是明智的问题2：比尔用于参与学校组织的招聘方案的时间和努力的本钱 前面的讨论隐含了比尔参与学校招聘方案的本钱为零。显然，检验一下在参与学校招聘方案的固有本钱有多大是有意义的做法比尔期望可以得到的夏季打工薪水的分布 曾经假设比尔期望可以得到的薪水的分布表，检验一下薪水分布的变化是如何影响最优决策的也是必要的最优决策的灵敏度分析利用Excel的讨论结果如下只需文妮沙的公司提供应比尔夏季任务的时机概率

12、是0.18或较大一些,那么最优决策仍将是回绝约翰提供的任务时机，并接受文妮沙的公司提供的夏季任务时机 12001=p*14000+(1-p)*11580假设记c=比尔用于参与学校组织的招聘会的隐性本钱，那么对于一切小于c=2578美圆，最优决策仍将是回绝约翰提供的任务时机，并接受文妮沙的公司提供的夏季任务时机 12001=(11580-c)*0.4+ 14000*0.6思索招聘会可以给比尔添加S美圆，那么，对小于S=2419美圆的S值来说，比尔当前的决策仍是最优的。或者说要使比尔改动当前的决策，招聘会可以给比尔添加2419美圆，但人们没有理由会以为薪水比上一年高出2419美圆。 14000-1

13、=11580+S决策树的软件画图Treeplan引见课堂演示不确定型决策方法不确定型决策方法：由于没有事件各种形状能够出现的进一步信息，只能按照一定的准那么进展决策。不同的准那么能够导致不同的决策结果。主要准那么有：小中求大准那么大中求大准那么最小时机损失准那么折中准那么小中求大准那么用于决策者以为一旦决策错误所呵斥的损失无法接受时所采取的一种保守主义决策准那么。详细方法是：首先从损益表中找出各种方案的最坏能够结果，再从其中选择最好的一个，公式是：公式是： MAXiMINj(qij)举例某人恳求了一项新型的卫生间节水洁具的专利，他希望尽快让这个发明转化为经济利益。据分析，得到如下损益表：专利持

14、有人收益表(单位:万元)畅销平销滞销自己制造540160-50合作320568出售专利353535小中求大准那么(举例)小中求大准那么(举例)本人制造:最小值=min540,160,-50=-50合 作:最小值=min320,56,8=8 出卖专利:最小值=min35,35,35=35 由于 35最大,所以在这一准那么之下,应选择出卖专利.决策树分析A本人造出卖p+q+r=1协作C畅销滞销平销rpqB滞销平销rpqD滞销平销rpq畅销320p+56q+8r35p+35q+35r540p+160q-50r35决策：出卖专利畅销大中求大准那么用于决策者乐于冒险，不愿放弃任何获利时机所采取的一种决策

15、准那么。详细方法是：首先从损益表中找出各种方案的最大收益，再从其中选择最好的一个公式是： MAXiMAXj(qij)举例大中求大准那么(举例)某人恳求了一项新型的卫生间节水洁具的专利，他希望尽快让这个发明转化为经济利益。据分析，得到如下损益表：专利持有人收益表(单位:万元)畅销平销滞销自己制造540160-50合作320568出售专利353535本人制造:最大值=max540,160,-50=540合 作:最大值=max320,56,8 =320出卖专利:最大值=max35,35,35 =35 由于540最大,所以在这一准那么之下,应选择本人制造.大中求大准那么(举例)最小时机损失准那么也称为最小遗憾值准那么，将遗憾值记为Lij，那么公式是：MINiMAXj(Lij)举例:某人恳求了一项新型的卫生间节水洁具的专利，他希望尽快让这个发明转化为经济利益。据分析，得到如下损益表：专利持有人收益表(单位:万元)畅销平销滞销自己制造540160-50合作320568出售专利353535最小时机损失准那么(举例)最小时机损失准那么(举例)遗憾值L=最大盈利-该方案的盈利:由于 85最小,所以在这一准那么之下,应选择本人制造.遗憾值计算表畅销 平销 滞销自己制造0085合作22010427出售专利5051250折中