本书介绍了统计决策方法的概念、原理和相关模型,并通过多种统计决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用案例,帮助读者提高量化分析能力和解决实际问题的能力。共分10章,主要包括统计决策理论概述、确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策法、不确定型决策、灰色理论决策、博弈论决策法、多目标决策和大数据时代的决策等内容。
前 言
“今天晚上吃什么?”“明天去哪玩?”这类选择性行为,几乎发生在人类生活的每一个角落。其实,对未来行动做出的某种安排,即所谓的“决策”。
新一轮的科技革命和产业革命正在进行,互联网、人工智能、区块链、云计算、大数据等新型技术与模式正深刻改□人们的生产、学习与思维方式。在此背景下,新商科、新工科、新金融、新管理模式频现。这些“新”体现在何处?我们认为“新”即大数据思维。
大数据时代,信息储存手段及数据信息成倍增长,企业与机构组织进行决策需要考虑的因素愈来愈复杂,传统的定性决策已经适应不了现实的需求,商业、经济及其他领域中的决策越来越基于数据分析技术,而非基于经验和直觉。人工智能和大数据的加持,使得“数据—预测—决策—监测决策实施效果—调整决策”这个模式□得更加精准、更加迅速、更加智能。
决策是一个系统问题,不仅仅是做出适当的决策,还应该监测决策的实施效果。决策一旦偏离目标轨道,就要及时调整,否则就会影响目标的实现,造成决策失误。在这个处处充满不确定性的新经济时代,决策失误正在成为企业未来□大的风险。有研究表明,在倒闭的全球著名大型企业中,有85%是由经营者决策不慎造成的。形势的快速多□及复杂性,使得机会稍纵即逝,能否快速做出正确的决策显得尤为重要。
统计决策就是研究决策问题的量化解决方案,这是一项将定量研究领域的成果运用于实际决策的方法和技术。统计决策方法致力于把现实生活中的投资、生产过程管理、市场调查、政府管理、科研教育管理等社会科学领域的决策问题抽象成一个可以用数学来描述的模型,运用专门的算法来进行求解,帮助人们找到□佳决策方案。
本教材以学生理解并掌握统计决策的基本方法、熟练应用软件进行量化决策分析为目标,以经济应用为逻辑起点,以经济管理中的应用决策模型为说明对象,系统介绍统计决策方法的概念、原理、模型及具体的案例,使学生充分了解统计决策的历史、现状及发展趋势,并在此基础上系统掌握主流统计决策的基本概念、基本方法及其应用。通过阐述国内外统计决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用案例,加深学生对运用量化分析方法进行决策的理解和认识,掌握多种统计决策方法与技术,提高学生的量化分析能力和运用所学方法解决实际问题的能力,从而胜任与统计决策相关的工作。
本教材共分10章,介绍了统计决策理论概述、确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策法、不确定型决策、灰色理论决策、博弈论决策法、多目标决策等内容。本教材的特色主要体现在以下方面。
(1) 注重统计决策思维的培养。每章开头都引用了著名决策学家或者成功人士的名言,然后由一个简单有趣的故事开始,深入浅出地引出统计决策思维的基本理论,帮助学生掌握统计决策的基本思想,并逐渐形成统计决策思维。
(□) 强化研究型学习。统计决策方法与技术的授课对象主要是统计专业、大数据专业、人工智能专业的高年级本科生或研究生。该阶段的学生已经具备了统计学的基本知识框架,本教材在介绍完各种方法的基本原理之后,引导学生运用所学方法解决实际问题,强化学生的研究能力。
(3) 突出实际案例应用。本着深入浅出的宗旨,在系统介绍统计决策方法与技术的基本理论和方法的同时,结合社会、经济、商务运营等领域的研究实例,将统计决策的方法与实际应用结合起来,努力把我们在实践中应用统计决策方法与技术的经验和体会融入其中。
(4) 结合python软件实现。统计决策方法的应用离不开计算机。为方便教学,本教材提供了拓展案例资源,方便教师进行实验教学,读者可通过扫描下方二维码获取。拓展案例主要运用python软件实现,并在每种方法后结合实例介绍python软件的实现过程与结果解释。所有案例数据都是能获取的□新数据,这有利于将python软件更好地融入各章的内容,使读者能深切地体会统计决策方法的意义。
(5) 基于AI实训平台进行实验操作。本教材与阿里云天池实训平台 相结合,启发学生把学到的理论知识融入对应的实际案例,以理论带动实践,真正把所学知识融会贯通,解决实际问题。该AI实训平台为学生提供了良好的实验环境,通过已部署的实验案例,学生可在了解每章理论知识的基础上来验证自己的学习效果,进而启发学生进行课程实验内容的创新。除了实验案例,AI实训平台还配备了实验说明,帮助学生更好地理解每章的实验。同时,《统计决策方法与应用》还为一些案例配备了实验讲解□□,帮助学生深入理解晦涩难懂的实验内容。
(6) 合理设置案例与习题。为了使学生更好地掌握本教材内容,且考虑到这门课程的应用性和实践性,本教材提供了大量思考与练习题。每章的例题和习题安排侧重于对基本概念的理解和对知识点的实际应用,并不注重解题的数学技巧和难度。
(7) 配备丰富的教学资源。《统计决策方法与应用》提供大量教学资源,读者可通过扫描下方二维码获取;同时,《统计决策方法与应用》还配有同步教学□□,读者可通过扫描书中二维码在线观看。
本教材联合浙江工商大学信息与电子工程学院和上海师范大学信息与机电工程学院的师资协同建设,融入人工智能与大数据的□新应用元素,可作为统计专业、人工智能专业、大数据专业人才培养的核心课程教材,也可作为其他专业学生学习统计决策方法的参考书。
为了使本教材顺利出版,我们组建了一支团队,自主录制教学□□,制作多媒体课件,研发教学专用的项目源代码,并整理各类教学参考资料。其中,参与教学案例开发的有斯文学(□□、二章案例)、徐密(第三章案例)、胡延丰(第四章案例)、颜蕾(第五、六章案例)、尹正虎(第七、八章案例)、张磊(第九、十章案例)。
本教材的编撰得到了浙江省教育厅、清华大学出版社、浙江工商大学教务处、浙江工商大学统计与数学学院和浙江工商大学信息与电子工程学院的大力支持。在教材的编写过程中,我们参考和吸收了一些同类教材的成果,在此,对相关作者一并表示感谢。书中不当之处,敬请读者不吝赐教。
□0□1年9月
配套资源二维码下载说明
《统计决策方法与应用》提供丰富的配套资源,如《统计决策方法与应用》各章节中均配备相关的□□,拓展案例资源,思考与练习题,以及PPT课件等,具体操作如下。
(1) 刮开封底刮刮卡,会出现一个迷你版二维码。通过手机微信扫描迷你版二维码,即可成功获得读取权限(见图Ⅰ-1、图Ⅰ-□)。
图Ⅰ-1 图Ⅰ-□
(□) 打开手机微信“扫一扫”功能,扫描书中的二维码。
(3) 进入“文泉云盘—图书二维码资源管理系统”页面,如图Ⅰ-3所示。这里需要注意的是,该页面仅提供用户下载,在该页面中是不能直接打开资源文档的,此时用户可以选择两种方式进行下载。
□□种,将资源下载至手机。点击“下载资源”选项,弹出信息提示框,提示用户点击右上角,在浏览器中下载,如图Ⅰ-4所示;然后点击右上角按钮,弹出相应的面板,在其中点击“在浏览器打开”图标按钮,如图Ⅰ-5所示;稍等片刻,即可在相应浏览器中打开“文泉云盘—图书二维码资源管理”页面,再次点击“下载资源”选项,弹出相应对话框,点击“立即下载”选项,如图Ⅰ-6所示。
图Ⅰ-3 图Ⅰ-4 图Ⅰ-5 图Ⅰ-6
这里建议用户将资源下载至手机后,通过数据线连接计算机,将下载的资源□□到计算机中解压应用。
第二种,在PC端(计算机)下载。点击“推送到我的邮箱”选项(见图Ⅰ-7),会弹出“发送资源到邮箱”对话框,在文本框中输入邮箱名称后,点击“发送”按钮,如图Ⅰ-8所示,即可将资源链接发送到邮箱中;用户在浏览器登录注册的邮箱,在收件箱中点击资源链接,如图Ⅰ-9所示;弹出“新建下载任务”对话框,设置文件名和保存位置后,点击“下载”按钮,如图Ⅰ-10所示;下载保存至计算机中,解压后即可使用。
图Ⅰ-7 图Ⅰ-8 图Ⅰ-9 图Ⅰ-10
目 录
第一章 统计决策理论概述 1
1.1 统计决策的基本问题 □
1.1.1 统计决策的概念及其基本要素 □
1.1.□ 统计决策的分类 4
1.1.3 统计决策的公理 9
1.1.4 统计决策的原则 10
1.1.5 决策失误 11
1.□ 大数据时代的统计决策 13
1.□.1 大数据概念的提出 13
1.□.□ 大数据时代统计决策的作用 15
1.□.3 统计决策过程 16
1.3 统计决策理论的发展 □0
1.3.1 决策理论的科学体系 □0
1.3.□ 统计决策理论的发展阶段 □1
1.3.3 现代决策理论的发展趋势 □3
思考与练习题 □4
第□章 确定型决策 □6
□.1 确定型决策的基本问题 □6
□.1.1 确定型决策的概念 □6
□.1.□ 确定型决策的特点 □7
□.1.3 确定型决策的分类 □7
□.1.4 确定型决策分析的步骤 □8
□.□ 盈亏平衡分析决策法 □8
□.□.1 盈亏平衡分析决策法的基本原理 □8
□.□.□ 线性盈亏平衡分析决策法 □9
□.□.3 非线性盈亏平衡分析决策法 3□
□.3 □□管理分析决策法 35
□.3.1 □□管理分析决策法的概念 35
□.3.□ 经济订货批量决策法 35
□.3.3 边际分析法 38
□.4 线性规划决策法 40
□.4.1 线性规划模型概述 40
□.4.□ 线性规划模型的应用 41
□.5 价值效益评价决策法 43
思考与练习题 45
第3章 风险型决策的原理 47
3.1 风险型决策的基本问题 48
3.1.1 风险型决策的概念 48
3.1.□ 风险型决策的特点 48
3.1.3 损益矩阵 48
3.□ 风险型决策的不同准则 49
3.□.1 期望值准则 49
3.□.□ 等概率准则 5□
3.□.3 □大可能性准则 5□
3.3 决策树 53
3.3.1 决策树的概念、绘制及应用 54
3.3.□ 二阶段决策树 56
3.3.3 决策树算法、创建及过拟合的处理 59
3.4 风险型决策的敏感性分析 6□
3.4.1 敏感性分析的概念与步骤 63
3.4.□ 两状态两行动方案的敏感性分析 64
3.4.3 三状态三行动方案的敏感性分析 67
3.4.4 两行动方案期望损益值相同的敏感性分析 68
3.5 完全信息价值 68
3.5.1 完全信息的概念 68
3.5.□ 完全信息价值的应用 69
思考与练习题 73
第4章 风险型决策的常用方法 76
4.1 效用概率决策法 76
4.1.1 效用的概念 77
4.1.□ 效用函数及其确定 80
4.1.3 效用曲线的类型 86
4.1.4 效用决策法的应用 87
4.□ 连续型□量的风险型决策法 88
4.□.1 边际分析法 89
4.□.□ 应用标准正态概率分布进行决策 91
4.3 马尔科夫决策法 93
4.3.1 马尔科夫决策法的概念 93
4.3.□ 马尔科夫转移概率矩阵模型 94
4.3.3 稳态概率矩阵 97
4.3.4 马尔科夫决策法的应用 97
思考与练习题 100
第5章 贝叶斯决策法 10□
5.1 贝叶斯决策法概述 103
5.1.1 贝叶斯决策法原理 103
5.1.□ 信息的类型及其价值 103
5.1.3 贝叶斯决策法的基本步骤 105
5.1.4 贝叶斯决策法的优缺点 106
5.□ 贝叶斯定理及其分布 107
5.□.1 贝叶斯定理 107
5.□.□ 贝叶斯分布 109
5.3 贝叶斯决策法的分析类型及应用 110
5.3.1 先验分析 110
5.3.□ 预后验分析 111
5.3.3 后验分析 114
5.3.4 序贯分析 117
5.4 贝叶斯风险函数 118
5.4.1 决策法则 118
5.4.□ 风险函数 118
5.4.3 贝叶斯风险函数的应用 119
思考与练习题 1□4
第6章 不确定型决策 1□6
6.1 乐观准则决策法 1□6
6.1.1 乐观准则决策法的概念及决策步骤 1□6
6.1.□ 乐观准则决策法的应用 1□8
6.□ 悲观准则决策法 1□9
6.□.1 悲观准则决策法的概念及决策步骤 1□9
6.□.□ 悲观准则决策法的应用 131
6.3 乐观系数准则决策法 131
6.3.1 乐观系数准则决策法的概念及决策步骤 13□
6.3.□ 乐观系数准则决策法的应用 133
6.4 后悔值准则决策法 134
6.4.1 后悔值准则决策法的概念及决策步骤 134
6.4.□ 后悔值准则决策法的应用 136
6.5 等概率准则决策法 137
6.5.1 等概率准则决策法的概念及决策步骤 137
6.5.□ 等概率准则决策法的应用 138
6.6 不确定型决策案例分析 139
思考与练习题 14□
第7章 灰色理论决策 143
7.1 灰色理论决策概述 144
7.1.1 灰色系统的概念 144
7.1.□ 灰数概念及其分类 145
7.1.3 灰数的运算及其白化 146
7.□ 灰关联决策法 148
7.□.1 灰关联决策法的几个概念 148
7.□.□ 灰色关联度分析法 151
7.□.3 灰关联决策法的应用 154
7.3 灰□势决策法 155
7.3.1 灰□势决策法的几个概念 155
7.3.□ 灰□势决策法的决策准则和步骤 157
7.3.3 灰□势决策法的应用 158
7.4 灰发展决策法 160
7.4.1 灰色系统模型 160
7.4.□ 灰发展决策法的概念及决策思路 167
思考与练习题 169
第8章 博弈论决策法 17□
8.1 博弈论决策法概述 173
8.1.1 博弈论的定义及基本假设 173
8.1.□ 博弈的要素 174
8.1.3 博弈的分类 176
8.1.4 博弈论的发展历史 178
8.1.5 博弈论与诺贝尔经济学奖获得者 179
8.□ 完全信息博弈 179
8.□.1 完全信息静态博弈 180
8.□.□ 完全信息动态博弈决策 186
8.3 双人博弈决策 191
8.3.1 双人零和博弈 191
8.3.□ 双人非零和博弈 19□
8.3.3 博弈论的应用 19□
思考与练习题 194
第9章 多目标决策 196
9.1 多目标决策的基本问题 197
9.1.1 多目标决策的概念与要素 197
9.1.□ 多目标决策的基本思路和方法 198
9.1.3 多目标决策原则 199
9.□ 简单线性加权法 199
9.□.1 多目标问题的描述 □00
9.□.□ 简单线性加权法的基本步骤 □00
9.□.3 决策指标的标准化 □01
9.□.4 权重的确定 □01
9.3 层次分析法(AHP) □05
9.3.1 层次分析法的基本原理 □05
9.3.□ 层次分析法的思路 □06
9.3.3 AHP方法应用实例 □1□
9.3.4 AHP法的优点与□限 □16
9.4 多目标规划法 □16
9.4.1 多目标规划及其非劣解 □16
9.4.□ 多目标规划求解技术简介 □18
9.4.3 多目标规划模型法决策 □□0
9.5 TOPSIS决策法 □□3
9.5.1 TOPSIS决策法的步骤 □□3
9.5.□ TOPSIS法的应用 □□4
思考与练习题 □□5
□□0章 大数据时代的决策 □□7
10.1 大数据与决策概述 □□8
10.1.1 大数据的概念和特点 □□8
10.1.□ 大数据的构成 □30
10.1.3 大数据的处理方法 □30
10.1.4 大数据决策 □31
10.□ 大数据时代的决策支持 □3□
10.□.1 大数据对决策的影响 □3□
10.□.□ 决策支持系统与大数据 □33
10.□.3 大数据时代的决策支持系统设想 □36
10.□.4 大数据与贝叶斯决策 □36
思考与练习题 □37
附录表 □38
参考文献 □48