管理决策分析第二版第5章贝叶斯决策分析
引言 决策是需要信息的,信息包括两个方面:1、结果值;2、自然状态的概率。 贝叶斯决策是分析有关自然状态概率的信息对决策的影响。 面临的问题是:一方面信息越准确对决策越有利;一方面获得信息是有成本的。这两者之间会有一个平衡,因此需要知道信息的价值。 要想知道信息的价值,必须了解贝叶斯分析的原理。
预备知识
一、先验概率与后验概率先验概率 ( Prior probability) 先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个随机变量; 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p,在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性. 后验概率 ( posterior probability) 后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率.后验概率可以根据通过Bayes定理, 用先验概率和似然函数计算出来.


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