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不确定型决策的四个准则悲观主义准则把每种投资策略中最小的值找出来，为了方便，下图中我们把该值放到了最右面的格子里，就是红字标的数字。
然后，从最右侧一侧中，找出最大的值来，与其对应的投资策略，就是结果。
就是200>100>50，结果就是保守。
乐观主义准则决策分析在每种投资策略中，把最大值标出来，放到右侧。
如下图。
最右列中，最大的值对应的投资策略就是选中的投资策略。
500>400>300，积极策略。
等可能性准则把每种投资策略的值求个平均数，放到右侧。
当然，如果给出了别的概率的话，就不是平均值，而是按概率计算出来的数值了。
这个不再多说。
如积极的是（50+150+500)/ 3＝233.33从最右列中找出最大的值，283。
其对应的“保守”策略被选中。
最小机会损失准则最大限度地降低决策者的后悔值。
1.在所有的数据中，找出一个最大值，这个表中就是500.2。
然后，把表中的所有数值，替换为最大值－原数值，并把每个策略的最大值放到右边，变成下表。
不确定型决策所处的条件和状态都与风险型决策相似，不同的只是各种方案在未来将出现哪一种结果的概率不能预测，因而结果不确定。
1.等可能性法：也称拉普拉斯决策准则。
采用这种方法，是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的，通过比较每个方案的损益平均值来进行方案的选择，在利润最大化目标下，选取择平均利润最大的方案，在成本最小化目标下选择平均成本最小的方案。
2.保守法：也称瓦尔德决策准则，小中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种发生的概率，决策目标是避免最坏的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先在确定的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先要确定每一可选方案的最小收益值，然后从这些方案最小收益值中，选出一个最大值，与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。
3.冒险法：也称赫威斯决策准则，大中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种可能发生的概率，决策的目标是选最好的自然状态下确保获得最大可能的利润。
常用的不确定型决策方法
1. 乐观准则法呀，就好比你去买衣服，有好几件都不错，你就想着选那件让你最开心的呗！比如说有一件衣服颜色特别漂亮让你超喜欢，那你可能就会选它啦！
2. 悲观准则法呢，就像是出门前总担心会下雨而带上伞，即使大多数时候可能并不会下。
比如找工作时，总想着最坏的情况，然后做选择。
3. 等可能性准则法呀，就好像扔骰子，每个面都有可能出现，你不会特意偏向某一个。
比如选旅游目的地，觉得几个地方都差不多可能，那就随便选一个呗！
4. 后悔值准则法，这就像你错过了一场精彩的演出很后悔，下次就会更谨慎选择。
比如选股票，没选的那只涨得特别好，你就很后悔，下次就会把这种情况也考虑进去。
5. 折衷准则法，就如同你想吃蛋糕又怕胖，就找个中间状态，吃一点解解馋。
比如决定要不要投资一个项目，不会完全冒险也不会完全保守。
6. 小中取大法，这就像你兜里钱不多时，会选择最便宜的东西买。
比如在一堆工作机会中，选择那个最稳定风险最小的。
7. 大中取小法，就好像你想避开麻烦，挑一个让麻烦最小的选择。
比如安排行程，选那个可能出现问题最少的方案。
8. 大中取大法，如同你追求最好的，只看最棒的那个选项。
比如买手机，就选那个性能超级强大的。
我觉得这些不确定型决策方法都各有特点，在不同的情况下都可能派上用场，关键是要根据实际情况灵活选择呀！。
第十六章不确定型决策方法基本内容一、不确定型决策方法简述不确定型决策:指当决策者能掌握可能出现的各种状态，但不能估计各自然状态出现概率时的决策。
也叫概率未知情况下的决策。
不确定型决策一般有：“好中求好”的决策方法；“坏中求好”的决策方法；系数决策方法；“最小的最大后悔值”决策方法；等概率决策方法。
二、各种不确定型决策方法（一）“好中求好”决策准则“好中求好”决策准则：又叫乐观决策准则，或称“最大最大”决策准则，这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益，在各最大利益中选取最大者，将其对应的方案作为最优方案。
“好中求好”决策准则的步骤：1、确定各种可行方案；2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最大损益值，填写在决策矩阵表的最后一列。
5、在这些最大损益值即决策矩阵表的最后一列中取最大值，所对应的方案为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵，则采取“最小最小”决策准则，即取对应的方案为最佳决策方案。
（二）“坏中求好”决策准则“坏中求好”决策准则：又叫小中取大准则，或称悲观决策准则，这种决策准则就是充分考虑可能出现的最坏情况，从每个方案的最坏结果中选择一个最佳值，将其对应的方案作为最优方案。
“坏中求好”决策准则的步骤：1、确定各种可行方案；2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最小损益值。
5、在这些最小损益值中取最大值，所对应的方案为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵，则采取“最大最小”决策准则，即取对应的方案为最佳决策方案。
（三）系数决策准则系数决策准则：是对“坏中求好”和“好中求好”决策准则进行折衷的一种决策准则。
系数依决策者认定情况是乐观还是悲观而取不同的值。
若=1，则认定情况完全乐观；=0，则认定情况完全悲观；一般情况下，则0<<1。
不确定型决策的5种决策准则
不确定型决策是指在决策过程中，决策者面临的信息不完全或者存在不确定性的情况下进行决策。
下面是五种常用的不确定型决策准则：
1. 最大化期望值准则：决策者根据各种可能的结果的概率和效益，计算出每个决策选择的期望效益，选择期望效益最大的决策。
2. 极大极小准则：决策者在面对不确定性时，选择能够保证最坏情况下效益最大化的决策，即选择极大极小值最大的决策。
3. 择一法则：决策者将可能的结果按照一定的权重进行排序，然后选择排名最高的决策，即选择最优决策的可能性最大的决策。
4. 择优法则：决策者将可能的结果根据效益进行排序，然后选择效益最大的决策，即选择效益最大的决策。
5. 确定性等价准则：决策者将不确定的决策问题转化为等价的确定性决策问题，然后使用确定性决策的方法进行决策。
这些不确定型决策准则在不同的决策情境下可以灵活应用，根据具体情况选择合适的准则进行决策。
管理中不确定性决策的主要方法及案例分析摘要决策分析是一门与经济学、数学、心理学和组织行为学有密切相关的综合性学科。
它的研究对象是决策, 它的研究目的是帮助人们提高决策质量, 减少决策的时间和成本。
它包括发现问题、确定目标、确定评价标准、方案制定、方案选优和方案实施等过程.根据决策的自然状态是否完全确定可分为确定性决策、非确定性决策和风险性决策.不确定型决策是在各种自然状态出现的概率无法预测的条件下所做的决策。
在进行不确定型决策的过程中，决策者的主观意志和经验判断居于主导地位。
从不同的角度出发，可以确立不同的准则，从而得到各种不同的决策方法，各种准则下的决策结果一般也不一致，至于在何种场合下，应该采用哪一种准则，要根据具体情况和决策者的态度而定。
同一个问题可以有完全不同的选择方法,这些不同的选择方法归纳起来有乐观准则决策、悲观准则决策、折中准则决策、等可能性准则决策、后悔准则决策等.关键词：不确定型决策，乐观准则决策，悲观准则决策，折中准则决策，等可能性准则决策,后悔准则决策第一章决策1。
1决策的定义决策是决定的意思, 它是为了实现特定的目标，根据客观的可能性, 在占有一定信息和经验的基础上, 借助一定的工具、技巧和方法，对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断选优后，对未来行动作出决定.决策分析是一门与经济学、数学、心理学和组织行为学有密切相关的综合性学科。
它的研究对象是决策, 它的研究目的是帮助人们提高决策质量, 减少决策的时间和成本。
它包括发现问题、确定目标、确定评价标准、方案制定、方案选优和方案实施等过程.1。
2决策的分类1.2。
1按决策性质分类按决策性质分为程序化决策和非程序化决策；程序化：经常重复发生，能按原已规定的程序、处理方法和标准进行的决策。
非程序化:管理中首次出现的或偶然出现的非重复性的决策.无先例可循，随机性和偶然性大。
1。
2.2按决策的自然状态分类根据决策的自然状态是否完全确定可分为确定性决策、非确定性决策和风险性决策.确定型:决策所需的各种情报资料已完全掌握的条件下作出的决策.不确定型：资料无法加以具体测定,而客观形式又必须要求做出决定的决策.风险型：决策方案未来的自然状态不能预先肯定，可能有几种状态,每种的自然状态发生的概率可以做出客观估计，但不管哪种方案都有风险的决策。
不确定型决策名词解释不确定型决策是一种在面临不确定性因素的情况下，通过权衡可能的选择并对风险进行评估来做出决策的过程。
在这种决策中，决策者无法准确预测未来的结果，并且决策所涉及的信息可能是不完全或不可靠的。
因此，决策者需要依赖一些决策方法和工具来帮助他们做出最佳的选择。
在不确定型决策中，决策者通常会遇到以下几种不确定性因素：1. 不完全的信息：决策者可能无法获得关于决策的所有必要信息，或者存在一些信息缺失，使得他们无法全面了解决策的影响和后果。
2. 不确定的结果：由于未来的情况无法准确预测，决策者无法确定每个选择的结果。
不同的决策可能导致不同的结果，包括积极的和负面的影响。
3. 复杂的环境：决策往往是在一个复杂的环境中进行的，这个环境包括多个变量和因素的相互作用。
这种复杂性使得决策更加困难，因为决策者需要考虑和平衡所有可能的因素。
针对不确定性因素，决策者可以采用以下几种方法和工具来辅助决策：1. 敏感性分析：通过对决策模型进行敏感性分析，可以确定不同变量和因素对决策结果的影响程度。
这可以帮助决策者了解哪些因素是最关键的，以及在不同条件下的最优选择。
2. 概率分析：概率分析是通过对不确定性因素进行概率分布建模来评估决策的风险。
通过计算不同结果发生的概率和预期效益，决策者可以选择具有最高期望值的决策。
3. 场景分析：场景分析是基于不同的假设和情景来评估决策的结果。
决策者可以考虑不同的可能性，并根据每个情景的风险和收益来确定最佳决策。
4. 决策树：决策树是一种决策分析工具，通过将各种可能的决策路径和结果以树状图的形式展示，来帮助决策者理解各种选择之间的关系和后果。
决策树可以帮助决策者识别最佳决策路径，并计算各种选择的期望值。
5. 模拟：模拟是通过建立决策模型和运行多次随机实验来评估决策的结果。
通过模拟，决策者可以观察和学习不同决策的可能结果，并分析其风险和潜在影响。
在不确定型决策过程中，决策者需要综合考虑多种方法和工具，并根据具体的情况和目标选择适合的方法。
不确定型决策问题的解决方法解决不确定型决策问题的方法不确定型决策问题是指在决策过程中，决策者无法准确预测或确定决策结果的一类问题。
这类问题通常存在风险、不确定性以及不完备的信息，因此在决策过程中需要采用一些特定的方法来解决。
下面将介绍几种解决不确定型决策问题的方法：1. 概率分析方法：概率分析是通过对可能发生的事件进行概率分析来进行决策的一种方法。
通过收集和分析历史数据，决策者可以计算出不同决策结果发生的概率，并根据这些概率来做决策。
概率分析方法适用于决策问题的可能结果是可以量化和可测量的情况。
2. 决策树方法：决策树是一种将决策过程表示为有向无环图的方法。
利用决策树，决策者可以通过根据已知信息不断追溯决策的可能结果，来做出决策。
决策树方法适用于决策问题的可能结果是可以有限且离散的情况。
3. 模糊决策方法：模糊决策是一种在不确定性和模糊性的条件下进行决策的方法。
模糊决策方法允许决策者对问题进行模糊化处理，通过模糊数学的方法来建立模糊决策模型，并利用这个模型来做出决策。
模糊决策方法适用于决策问题的可能结果是不确定且模糊的情况。
4. 多目标决策方法：多目标决策是一种在决策中考虑多个决策目标的方法。
在多目标决策中，决策者需要将不同的决策目标进行权衡，并根据不同目标的重要性来做出决策。
多目标决策方法适用于决策问题的决策目标是多个且相互矛盾的情况。
5. 情景分析方法：情景分析是一种通过分析不同决策情境来进行决策的方法。
情景分析方法允许决策者根据不同的情境来选择合适的决策策略，并在实际决策过程中根据情况的变化进行调整。
情景分析方法适用于决策问题的决策结果是不确定的且可能受到外部环境因素的影响的情况。
在实际应用中，以上方法可以结合使用，以提高决策的准确性和有效性。
此外，还可以采用专家咨询、技术评估等方法来获取更多的信息和意见，从而更好地解决不确定型决策问题。
不确定型决策⽅法不确定型决策⽅法考试内容：掌握不确定型经营决策⽅法的含义和构成；乐观原则、悲观原则、折衷原则、后悔值原则、等概率原则的内容、步骤和计算。
不确定型决策是指在决策所⾯临的⾃然状态难以确定⽽且各种⾃然状态发⽣的概率也⽆法预测的条件下所作出的决策。
⾮确定型决策常遵循以下⼏种思考原则：乐观原则、悲观原则、折衷原则、后悔值原则和等概率原则。
1．乐观原则（⼤中取⼤法）愿承担风险的决策者在⽅案取舍时以各⽅案在各种状态下的最⼤损益值为标准（即假定各⽅案最有利的状态发⽣），在各⽅案的最⼤损益值中取最⼤者对应的⽅案。
例如，某企业拟开发新产品，有三种设计⽅案可供选择。
因不同的设计⽅案的制造成本、产品性能各不相同，在不同的市场状态下的损益值也各异。
乐观原则决策过程（⼤中取⼤法）：（1）在各⽅案的损益中找出最⼤者；（2）在所有⽅案的最⼤损益值中找最⼤者。
2．悲观原则（⼩中取⼤法）决策者在进⾏⽅案取舍时以每个⽅案在各种状态下的最⼩值为标准（即假定每个⽅案最不利的状态发⽣），再从各⽅案的最⼩值中取最⼤者对应的⽅案。
悲观原则决策过程（⼩中取⼤法）：（1）在各⽅案的损益中找出最⼩者；（2）在所有⽅案的最⼩损益值中找最⼤者。
3．折衷原则折衷法的决策步骤如下：（2）决策者根据⾃⼰的风险偏好程度给定最⼤值系数a（0（3）⽤给定的乐观系数a和对应的各⽅案最⼤最⼩损益值计算各⽅案的加I：20×0．25+50×0．75=42．511：0×0．25+70×0．75=52．5Ⅲ：（-20）×0．25+100×0．75=70（4）取加权平均最⼤的损益值对应的⽅案为所选⽅案。
对应的⽅案Ⅲ为最⼤值系数a=0．75时的折衷法⽅案。
⽤折衷法选择⽅案的结果，取决于反映决策者风险偏好程度的乐观系数的确定。
当a=0时，结果与悲观原则相同；当a=1时，结果与乐观原则相同。
这样，悲观原则与乐观原则便成为折衷原则的两个特例。
简述不确定性决策的方法
不确定性决策的方法是在面对不确定性与风险的情况下，通过量化和评估不确定性因素，做出决策的一种方法。
以下是几种常见的不确定性决策方法：
1. 基于概率的方法：利用概率理论和统计分析来量化不确定性因素，从而做出决策。
例如，使用概率分布、期望值、方差等指标，进行风险评估和决策分析。
2. 场景分析法：通过构建不同可能情景的模型，根据每个情景发生的概率和结果的好坏来评估决策的风险和回报。
这种方法适用于多个不确定因素同时存在的情况。
3. 决策树分析法：通过构建决策树模型，将不确定性逐步分解为不同的决策路径和概率，从而做出最优决策。
这种方法适用于具有多个决策节点和不确定结果的决策问题。
4. 模拟方法：通过建立数学模型，并利用随机数和概率模拟的方法，对不确定因素进行模拟和分析，从而评估不同决策方案的风险和回报。
5. 蒙特卡洛模拟法：通过随机抽样的方法，进行多次模拟和分析，得到不同决策方案的可能结果和风险。
这种方法适用于复杂的决策问题，可以考虑到多个不确定因素的影响。
6. 期望效用理论：考虑到决策者的效用函数和风险偏好，通过权衡不确定因素的期望收益和风险，选择最优的决策方案。
这些方法在不确定性决策中都有不同的应用，可以根据实际情况选择合适的方法进行决策分析和风险评估。
