[“暗抛绣球”法进行随机决策]“暗抛绣球”就是很多人都向小姐求婚，而小姐只能嫁给一个丈夫，在她不知该选择哪一位的时候，便把手中的绣球抛向求婚的人群中，哪位有幸接到了小姐抛出的绣球，哪位就会成为小姐的意...+阅读
风险型决策：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。[编辑] 与风险型决策相关的概述文字风险型决策是指每个备选方案都会遇到几种不同的可能情况，而且已知出现每一种情况的可能性有多大，即发生的概率有多大，因此在依据不同概率所拟定的多个决策方案中，不论选择哪一种方案，都要承担一定的风险。 先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值。 自然状态：指各种可行方案可能遇到的客观情况和状态。 损益矩阵：一般有三部分组成：可行方案、自然状态及其发生的概率、各种行动方案的可能结果。把这三部分内容在一个表上表现出来，这个表就是损益矩阵表。[编辑] 不同标准的决策方法常用的方法有：以期望值为标准的决策方法、以等概率（合理性）为标准的决策方法、以最大可能性为标准的决策方法等。
（一）各种方法描述 以期望值为标准的决策方法：以收益和损失矩阵为依据，分别计算各可行方案的期望值，选择其中期望收益值最大（或期望损失值最小）的方案作为最优方案。设E(di)表示第 个方案的期望值；xij表示采取第i个方案，出现第j种状态时的损益值；P（θj） 表示第j种状态发生的概率，总共可能出现m种状态，则期望损益的计算公式为： 以等概率（合理性）为标准的决策方法：由于各种自然状态出现的概率无法预测，因此假定几种自然状态的概率相等，然后求出各方案的期望损益值，最后选择收益值最大（或期望损失值最小）的方案作为最优决策方案。 以最大可能性为标准的决策方法：此方法是以一次试验中事件出现的可能性大小作为选择方案的标准，不是考虑其经济的结果。
（二）各种方法的适用场合 1.以期望值为标准的决策方法一般适用于几种情况：
（1）概率的出现具有明显的客观性质，而且比较稳定；
（2）决策不是解决一次性问题，而是解决多次重复的问题；
（3）决策的结果不会对决策者带来严重的后果。 2.以等概率（合理性）为标准的决策方法适用于各种自然状态出现的概率无法得到的情况。 3.以最大可能性为标准的决策方法适用于各种自然状态中其中某一状态的概率显著地高于其它方案所出现的概率，而期望值相差不大的情况。[编辑] 风险型决策的决策树
（一）简述 决策树是对决策局面的一种图解。它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图表上。用决策树可以使决策问题形象化。
（二）决策树图的制作步骤 1.绘出决策点和方案枝，在方案枝上标出对应的备选方案； 2.绘出机会点和概率枝，在概率枝上标出对应的自然状态出现的概率值； 3.在概率枝的末端标出对应的损益值，这样就得出一个完整的决策局面图。
（三）决策树图的分析 决策树图的分析程序是先从损益值开始由右向左推导，称为反推决策树法。[编辑] 风险决策的敏感性分析
（一）简述 在决策过程中，自然状态出现的概率值变化会对最优方案的选择存在影响。概率值变化到什么程度才引起方案的变化，这一临界点的概率称为转折概率。对决策问题做出这种分析，就叫做敏感性分析，或者叫做灵敏度分析。
（二）敏感性分析的步骤 1.求出在保持最优方案稳定的前提下，自然状态出现概率所变动的容许范围； 2.衡量用以预测和估算这些自然状态概率的方法，其精度是否能保证所得概率值在此允许的误差范围内变动； 3.判断所作决策的可靠性。[编辑] 风险决策的的方法
一、效用概率决策 效用概率决策方法是以期望效用值作为决策标准的一种决策方法。 效用：决策人对于期望收益和损失的独特兴趣、感受和取舍反应就叫做效用。效用代表着决策人对于风险的态度，也是决策人胆略的一种反映。效用可以通过计算效用值和绘制效用曲线的方法来衡量。 效用曲线：用横坐标代表损益值，纵坐标代表效用值，把决策者对风险态度的变化关系绘出一条曲线，就称为决策人的效用曲线。
二、连续性变量的风险型决策 连续性变量的风险型决策方法是解决连续型变量，或者虽然是离散型变量，但可能出现的状态数量很大的决策问题的方法。连续性变量的风险型决策方法可以应用边际分析法和标准正态概率分布等进行决策。 方法的思想：设法寻找期望值作为一个变量随备选方案依一定次序的变化而变化的规律性，只要这个期望值变量在该决策问题定义的区间内是单峰的，则峰值处对应的那一个备选方案就是决策问题的最优方案。这个方法类似于经济学中的边际分析法。
三、马尔科夫决策 马尔科夫决策方法就是根据某些变量的现在状态及其变化趋向，来预测它在未来某一特定期间可能出现的状态，从而提供某种决策的依据。马尔科夫决策基本方法是用转移概率矩阵进行预测和决策。 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示 步转移概率矩阵。
决策树算法是哪个学科要学的内容啊
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
决策树是什么求！
决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具。
决策论中 （如风险管理），决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持636f7079e799bee5baa631333332393335工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。
决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>；￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。
决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试。
每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。
例如，
假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>；￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入<；￥40,000”但“工作时间>5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。
数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。常用的算法有CHAID、 CART、ID3、C4.5、 Quest 和C5.0。
建立决策树的过程，即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大。
对决策树算法的研究开发主要以国外为主， 现有的涉及决策树算法的软件有SEE5、Weka、spss等，在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究，如中国测绘科学研究院在原有C5.0算法的基础上进行了算法重构，将其用于地表覆盖遥感影像分类中。
管理学决策树问题求详解
----------销路好0.7 100万 ......1--| . ----------销路差0.3 -20万 . . ------------销路好0.7 40万I--......2--| . ------------销路差0.3 30万 . . -----扩建4 95万 . -----------Ⅱ---| . | -----不扩建5 40万 ......3--| | | ---------------销路差0.3 30万方案一：结点1的期望收益是（0.7*100-0.3*20）*10-300=340方案二：结点2的期望收益是（0.7*40+0.3*30）*10-140=230方案三：结点4的期望收益是95*7-200=465，大于结点5的期望收益40*7=280，所以销路好时，扩建比不扩建好，结点3的期望收益是（0.7*40*3+0.7*465+0.3*30*10）-140=359.5可以看出，三种方案中方案三最好弄着一个决策树真费劲，不如在word上好弄...
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