統(tǒng)計決策方法與應用

第1章  統(tǒng)計決策理論概述   1
1.1  統(tǒng)計決策的基本問題   2
1.1.1  統(tǒng)計決策的概念及其基本要素   2
1.1.2  統(tǒng)計決策的分類   4
1.1.3  統(tǒng)計決策的公理   9
1.1.4  統(tǒng)計決策的原則   10
1.1.5  決策失誤   11
1.2  大數據時代的統(tǒng)計決策   13
1.2.1  大數據概念的提出   13
1.2.2  大數據時代統(tǒng)計決策的作用   15
1.2.3  統(tǒng)計決策過程   16
1.3  統(tǒng)計決策理論的發(fā)展   20
1.3.1  決策理論的科學體系   20
1.3.2  統(tǒng)計決策理論的發(fā)展階段   21
1.3.3  現代決策理論的發(fā)展趨勢   23
思考與練習題   24
第2章  確定型決策   26
2.1  確定型決策的基本問題   26
2.1.1  確定型決策的概念   26
2.1.2  確定型決策的特點   27
2.1.3  確定型決策的分類   27
2.1.4  確定型決策分析的步驟   28
2.2  盈虧平衡分析決策法   28
2.2.1  盈虧平衡分析決策法的基本原理   28
2.2.2  線性盈虧平衡分析決策法   29
2.2.3  非線性盈虧平衡分析決策法   32
2.3　庫存管理分析決策法   35
2.3.1　庫存管理分析決策法的概念   35
2.3.2　經濟訂貨批量決策法   35
2.3.3  邊際分析法   38
2.4  線性規(guī)劃決策法   40
2.4.1  線性規(guī)劃模型概述   40
2.4.2  線性規(guī)劃模型的應用   41
2.5  價值效益評價決策法   43
思考與練習題   45
第3章  風險型決策的原理   47
3.1  風險型決策的基本問題   48
3.1.1  風險型決策的概念   48
3.1.2  風險型決策的特點   48
3.1.3  損益矩陣   48
3.2  風險型決策的不同準則   49
3.2.1  期望值準則   49
3.2.2  等概率準則   52
3.2.3  可能性準則   52
3.3  決策樹   53
3.3.1  決策樹的概念、繪制及應用   54
3.3.2  二階段決策樹   56
3.3.3  決策樹算法、創(chuàng)建及過擬合的處理   59
3.4  風險型決策的敏感性分析   62
3.4.1  敏感性分析的概念與步驟   63
3.4.2  兩狀態(tài)兩行動方案的敏感性分析   64
3.4.3  三狀態(tài)三行動方案的敏感性分析   67
3.4.4  兩行動方案期望損益值相同的敏感性分析   68
3.5  完全信息價值   68
3.5.1  完全信息的概念   68
3.5.2  完全信息價值的應用   69
思考與練習題   73
第4章  風險型決策的常用方法   76
4.1　效用概率決策法   76
4.1.1  效用的概念   77
4.1.2  效用函數及其確定   80
4.1.3  效用曲線的類型   86
4.1.4  效用決策法的應用   87
4.2  連續(xù)型變量的風險型決策法   88
4.2.1  邊際分析法   89
4.2.2　應用標準正態(tài)概率分布進行決策   91
4.3  馬爾科夫決策法   93
4.3.1  馬爾科夫決策法的概念   93
4.3.2　馬爾科夫轉移概率矩陣模型   94
4.3.3  穩(wěn)態(tài)概率矩陣   97
4.3.4  馬爾科夫決策法的應用   97
思考與練習題   100
第5章  貝葉斯決策法   102
5.1  貝葉斯決策法概述   103
5.1.1  貝葉斯決策法原理   103
5.1.2  信息的類型及其價值   103
5.1.3  貝葉斯決策法的基本步驟   105
5.1.4  貝葉斯決策法的優(yōu)缺點   106
5.2  貝葉斯定理及其分布   107
5.2.1  貝葉斯定理   107
5.2.2  貝葉斯分布   109
5.3  貝葉斯決策法的分析類型及應用   110
5.3.1  先驗分析   110
5.3.2  預后驗分析   111
5.3.3  后驗分析   114
5.3.4  序貫分析   117
5.4  貝葉斯風險函數   118
5.4.1  決策法則   118
5.4.2  風險函數   118
5.4.3  貝葉斯風險函數的應用   119
思考與練習題   124
第6章  不確定型決策   126
6.1  樂觀準則決策法   126
6.1.1  樂觀準則決策法的概念及決策步驟   126
6.1.2  樂觀準則決策法的應用   128
6.2  悲觀準則決策法   129
6.2.1  悲觀準則決策法的概念及決策步驟   129
6.2.2  悲觀準則決策法的應用   131
6.3  樂觀系數準則決策法   131
6.3.1  樂觀系數準則決策法的概念及決策步驟   132
6.3.2  樂觀系數準則決策法的應用   133
6.4  后悔值準則決策法   134
6.4.1  后悔值準則決策法的概念及決策步驟   134
6.4.2  后悔值準則決策法的應用   136
6.5  等概率準則決策法   137
6.5.1  等概率準則決策法的概念及決策步驟   137
6.5.2  等概率準則決策法的應用   138
6.6  不確定型決策案例分析   139
思考與練習題   142
第7章  灰色理論決策   143
7.1  灰色理論決策概述   144
7.1.1  灰色系統(tǒng)的概念   144
7.1.2  灰數概念及其分類   145
7.1.3  灰數的運算及其白化   146
7.2  灰關聯決策法   148
7.2.1  灰關聯決策法的幾個概念   148
7.2.2  灰色關聯度分析法   151
7.2.3  灰關聯決策法的應用   154
7.3  灰局勢決策法   155
7.3.1  灰局勢決策法的幾個概念   155
7.3.2  灰局勢決策法的決策準則和步驟   157
7.3.3  灰局勢決策法的應用   158
7.4  灰發(fā)展決策法   160
7.4.1  灰色系統(tǒng)模型   160
7.4.2  灰發(fā)展決策法的概念及決策思路   167
思考與練習題   169
第8章  博弈論決策法   172
8.1  博弈論決策法概述   173
8.1.1  博弈論的定義及基本假設   173
8.1.2  博弈的要素   174
8.1.3  博弈的分類   176
8.1.4  博弈論的發(fā)展歷史   178
8.1.5  博弈論與諾貝爾經濟學獎獲得者   179
8.2  完全信息博弈   179
8.2.1  完全信息靜態(tài)博弈   180
8.2.2  完全信息動態(tài)博弈決策   186
8.3  雙人博弈決策   191
8.3.1  雙人零和博弈   191
8.3.2  雙人非零和博弈   192
8.3.3  博弈論的應用   192
思考與練習題   194
第9章  多目標決策   196
9.1  多目標決策的基本問題   197
9.1.1  多目標決策的概念與要素   197
9.1.2  多目標決策的基本思路和方法   198
9.1.3  多目標決策原則   199
9.2  簡單線性加權法   199
9.2.1  多目標問題的描述   200
9.2.2  簡單線性加權法的基本步驟   200
9.2.3  決策指標的標準化   201
9.2.4  權重的確定   201
9.3  層次分析法(AHP)   205
9.3.1  層次分析法的基本原理   205
9.3.2  層次分析法的思路   206
9.3.3  AHP方法應用實例   212
9.3.4  AHP法的優(yōu)點與局限   216
9.4  多目標規(guī)劃法   216
9.4.1  多目標規(guī)劃及其非劣解   216
9.4.2  多目標規(guī)劃求解技術簡介   218
9.4.3  多目標規(guī)劃模型法決策   220
9.5  TOPSIS決策法   223
9.5.1  TOPSIS決策法的步驟   223
9.5.2  TOPSIS法的應用   224
思考與練習題   225
第10章  大數據時代的決策   227
10.1  大數據與決策概述   228
10.1.1  大數據的概念和特點   228
10.1.2  大數據的構成   230
10.1.3  大數據的處理方法   230
10.1.4  大數據決策   231
10.2  大數據時代的決策支持   232
10.2.1  大數據對決策的影響   232
10.2.2  決策支持系統(tǒng)與大數據   233
10.2.3  大數據時代的決策支持系統(tǒng)設想   236
10.2.4  大數據與貝葉斯決策   236
思考與練習題   237
附錄表   238
參考文獻   248