第四讲 预测与不确定性分析
- 格式:doc
- 大小:95.50 KB
- 文档页数:8
不确定性分析标题:不确定性分析及其在决策过程中的应用在现实生活和各类决策情境中,我们常常面临不确定性的局面。
不确定性的存在使得我们无法准确地预测未来可能发生的事情,进而对决策过程产生影响。
因此,对不确定性进行合理的分析和处理,对于权衡决策方案、提高决策的可靠性和效果具有重要意义。
一、不确定性的概念与特征不确定性是指人们对未来和事物演变的情况无法确定的程度。
它是客观实际中普遍存在的一种现象,遵循概率统计规律。
不确定性具有以下特征:1. 随机性:不确定性是事件发生的随机性使人无法准确预测。
这种随机性可能来自于外部环境的变化、个体的行为、竞争对手的策略等。
2. 多样性:不确定性表现为多种可能性的共存。
即使是同一事件,也可能有多种可能的结果。
例如,一次投掷硬币,结果可能是正面或反面。
3. 不完备性:不确定性的信息通常是不完整的,缺乏充分的可靠数据和证据来支持决策。
4. 可测度:不确定性是可以通过概率和统计方法进行测量和度量的。
我们可以根据历史数据、经验和模型来估计不确定性的概率分布。
二、不确定性分析方法在面对不确定性时,我们可以采用各种不确定性分析方法,以提高决策的可靠性和有效性。
以下是常用的几种方法:1. 概率分析:概率分析是一种基于概率论的分析方法,通过建立合适的概率模型来描述不确定性,并通过概率计算和统计推断来获得相关结果的概率分布。
常用的概率分析方法有概率密度函数、概率质量函数、方差分析等。
2. 敏感性分析:敏感性分析是通过改变一个或多个决策要素的值,观察结果的变化情况来评估决策的敏感性和稳定性。
通过敏感性分析,我们可以了解不同因素对结果的影响程度,并据此调整决策方案。
3. 场景分析:场景分析是一种通过构建不同的未来情景来评估不确定性影响的方法。
根据不同的假设和条件,我们可以构建不同的情景,并分析在不同情景下的决策结果,并据此制定相应的决策策略。
4. 多目标决策分析:多目标决策分析是一种在面对多个不确定目标时进行决策的方法。
学习算法中的数据预测和预测不确定性分析在当今信息爆炸的时代,数据成为了一种宝贵的资源。
通过对数据的分析和利用,我们可以获取有价值的信息,做出准确的预测。
而学习算法中的数据预测和预测不确定性分析,正是帮助我们实现这一目标的重要工具。
数据预测是指根据已有的数据,通过建立数学模型和算法,对未来的数据进行预测。
在学习算法中,有很多经典的预测模型,如线性回归、决策树、支持向量机等。
这些模型通过对已有数据的学习和训练,可以对未知数据进行预测。
例如,在股票市场中,我们可以利用历史的股票价格数据,通过建立回归模型,预测未来的股票价格走势。
然而,数据预测并不是一件简单的事情。
在现实生活中,数据往往是不完全的、不准确的,甚至是带有噪声的。
这就给数据预测带来了一定的不确定性。
为了更好地理解和分析这种不确定性,预测不确定性分析应运而生。
预测不确定性分析是指对预测结果的不确定性进行量化和分析。
在学习算法中,有很多方法可以进行预测不确定性分析,如置信区间、方差和均方根误差等。
这些方法可以帮助我们评估预测结果的可靠性和准确性。
例如,在气象预报中,我们可以通过计算置信区间,来评估预测的天气情况的不确定性。
预测不确定性分析对于决策和规划具有重要的意义。
在面对不确定性的情况下,我们需要权衡各种可能性,做出最优的决策。
通过对预测不确定性的分析,我们可以更好地理解和评估决策的风险和收益。
例如,在金融投资中,我们可以通过对股票价格的预测不确定性进行分析,来评估投资的风险和回报。
此外,预测不确定性分析还有助于改进和优化学习算法。
通过对预测结果的不确定性进行分析,我们可以发现模型的不足和局限性,并进行相应的改进。
例如,在机器学习中,我们可以通过分析预测结果的方差,来评估模型的稳定性和泛化能力,并进行模型的选择和调整。
总之,学习算法中的数据预测和预测不确定性分析是一项复杂而重要的任务。
通过建立预测模型和算法,我们可以对未来的数据进行预测。
然而,由于数据的不完全性和不确定性,预测结果往往伴随着一定的不确定性。
第四讲预测与不确定性分析第一节概述一、预测的定义及特点1.预测的定义预测(forecasting),就是指通过对有关资料的收集、整理、分析、研究,运用科学的手段去探索事物发展的规律,并以此规律去推断未来的过程。
预测作为一门科学,其理论和方法广泛地运用于军事、政治、经济、天气、气象等各个领域,形成了军事预测、经济预测、科技预测等多门学科。
预测在药物经济学中的应用是经济预测的一个重要组成部分。
2.预测分析的定义及与决策分析的关系预测分析是在用药成本和效果的预测过程中,根据过去和现在预测未来,以及根据已知的去推测未知的各种科学的专门分析方法,一般的预测分析是西方国家在20世纪60年代以后发展起来的一门新兴的综合性技术,使生产高度社会化的必然产物,其在药物经济学中的应用则晚于此。
为了达到既定的目标,医药学的工作人员需根据预分析的各种结果再进一步的比较研究权衡利害得失,扬长避短。
以两个或两个以上的被选方案中作出最优抉择,就被称为“决策分析”,预测是为决策分析服务的,前者是后者的基础,是决策科学化的前提条件。
很明显,没有符合客观实际的预测,要作出最优化的决策是根本不可能的。
3.预测的原则和特点①延续性:在药物经济学中,过去和现在的某种发展规律将会延续下去,并假定决定过去和现在发展的条件,同样适用于未来,预测分析根据这一原则和特点,就可以把未来视作历史的延伸进行推测,比如趋势预测法。
②相关性:相关性是指药物经济学中某些成本和效果变量存在着相互依存,相互制约的关系。
根据这一原则和特点,我们就可以利用对某些经济变量的分析推测受它们影响的另一个(另一些)经济变量的发展规律性,如因果预测分析法就是运用了这一原则和特点进行预测的。
③相似性:相似性是指药物经济学中不同成本、效果所遵循的发展规律有时会出现相似的情况,根据这一原则和特点,我们就可以利用已知变量的发展规律推出未知变量的发展趋势,如判断法就是运用了这一原则和特点。
④统计规律性:是指对药物经济学中变量所作的一次观测结果是随机的,而多次观测的结果,却会出现区有某种统计规律性的情况,根据这一原则和特点,我们就可以利用概率分析及数理统计的方法进行推测,如回归分析法就是利用了这一原则和特点。
二、预测的常用方法及在药物经济学中的应用1.预测的基本方法预测学经过了几十年的发展,已经形成了一套完整的预测方法,基本的方法有两种,一种是定量分析法;另一种是定性分析法。
在实践中,定量分析方法和定性分析方法并非相互排斥,而是相辅相成的。
预测人员根据药物经济学研究中的实际情况把这两类方法结合起来加以应用,才能收到良好的效果,即使在具备完整的史料的医院或企业中,尽管人们可以英勇定量分析方法建立预测模型,进行数学推导,但定性分析法仍然具有不可忽视的作用。
2.预测在药物经济学中的应用药物经济学中的预测是指运用预测学的理论方法,对药物经济学中的各种卫生变量和经济指标及它们的发展趋势,在事前或者决策前所作出的一种科学预见。
这里所指的预测学的理论方法自然就是前述各种方法,所指的各种卫生变量和经济指标则是指药物经济学研究中所需涉及到的和运用的各种成本以及标准成本等投入指标;效果、效益、效用、直接效益、间接效益、收益等产出指标。
药物经济学中预测的应用主要的就体现在:成本变量的预测和效果变量的预测3.成本预测法(1)高低点预测法(2)回归法4.效果预测在药物经济学中,无论是成本还是效果(包括效益、效用、效果)都不是完全可以用货币表示出来的,这固然是临床上许多的成本变量和效果指标难以用货币来精确计算之外,而且还有治疗疾病当中的治疗方法,疾病是慢性还是急性或普通,临床效果明显与否等情况是否可以用货币来衡量的难处。
同药物的成本难以确定而需要预测一样,效果指标,尤其是长期临床效果的资料很少或者很不全面的情况下,然而又为了不影响研究的进行,对长期的临床效果通常用预测模型来获得。
对于效果,用一下的定性分析法获得也不失为一种重要的方法。
(1)德尔斐法德尔斐法又称专家意见法,是20世纪40年代末由兰德公司首先创立的,它是由专家们反复以匿名、通讯的形式将预测意见寄给预测者,由预测者进行综合、整理,并作出预测。
(2)综合判断法综合判断法,是综合各类有经验者的判断意见,并根据各类人员的预测水平区别对待,进行统计处理,最后作出预测的一种方法。
在药物经济学中,进行结果预测的方法尚有多种,上述两种都是定性预测方法,如果将治愈病人的结果都可以用较具体而确定的数据来表示、记录,则可以运用比较精确的方法进行预测。
比如移动平均法,平滑法等方法,但是由于实际原因,所以使用定性方法为主,其他方法为辅。
三、不确定性分析的必要性在生活中,到处充满了不确定性,这些是经济理论所不能把握的复杂问题,例如石油公司必须处理钻探、成本价格以及市场的不确定性,家庭要为未来的工资和就业中的不确定性而奋斗,要为在教育和财产上的投资而获得收益的不可靠因素而抗争。
在经济学中,不确定性是投资的未来与目前的预测之间的偏差,这也就是说投资的未来和现在对未来的预测是不可能完全一致的。
有一些因素影响着投资的未来。
因此,为了确保投资能在将来产生较大的利益,我们就必须要对投资进行不确定性分析。
为了能够帮助分析者避免这些不确定因素对分析结果的影响,减少分析结果产生的误差,从而使结果更具有参考性,使卫生决策和患者用药更加合理,我们有必要对于这些不确定因素进行分析。
不确定分析包括敏感性分析和概率分析。
敏感性分析是分析在一个确定的决策模式中某一变量的变化和变化的幅度对决策结果所可能产生的影响,敏感性是指由于特定因素变动而引起的评价指标的变动幅度或极限变化,通过敏感性分析,可以知道这些因素对测算结果的影响程度,如果客观结果不随敏感性分析发生变化,则说明结果稳定;其对卫生决策有很强的指导作用;如果结果受某些参数(或因素)的影响极大,则在可能的情况下应该收集更多的数据,进行这些参数(因素)的测定,或者汇报条件性的药物经济学研究结果,供卫生决策者参考。
敏感性分析只能使决策者了解某些(一个)因素变动对经济指标或效果指标的影响,并不能使之了解发生这种影响的可能性究竟有多大,如果事先能够客观地或主观地(有一定的科学依据)给出各种因素发生某种变动的可能性的大小(概率),无疑将对分析结果的更科学化有所裨益。
这种事先给出因素发生某种变动的概率,并以概率为中介进行的不确定性分析是另一种不确定性分析,即概率分析,或称投资风险分析。
第二节敏感性分析一、药物经济学中敏感性分析研究的意义及其适用范围1.研究意义及适用范围敏感性分析是前述不确定性分析的一种,它就是为了验证不同假设或估算数据对分析结果的影响。
敏感性分析给药物经济学分析结果设立一个范围,其目的是为了回答如下问题:“假如……结果如何?”例如:“假如治疗所用药品的价格不同,分析结果会如何?”“假如分析中所用到利率(通货膨胀率)不同,分析结果会如何?”“假如药物有效率是80%,而不是85%,分析结果会如何?”等等。
敏感性分析对于药物经济学研究结果的可信度至关重要,可以说没有敏感度分析研究结果是不完整的。
2.敏感性分析的功能(1)确定变量对某方案的影响程度。
(2)如果变量的变化导致对某方案的选择发生改变,敏感分析能够确定变量变化的临界值,必要时选择其他方案。
(3)如果敏感性分析认为某个方案的不确定性很大,可对其作有价值的追加研究,即确定临床有极大影响的变量的实际价值。
3.进行敏感性分析的步骤和内容二、常用的敏感性分析方法1.单因素敏感性分析法2.多因素综合敏感性分析3.敏感性分析的局限性第三节概率分析一、概率分析的意义及其使用范围1.概率的概念就统计学的观点来说,在一定条件下,可能发生、也可能不发生的现象,称为“随机事件”。
任何一项随机事件的发生,就说明可能由某种机会,这就是所谓的概率。
因此,一项随机事件的概率可定义为在一长串的试验中,出现该事件的相对频率,在统计学上,它通常用P表示。
概率一般可分为“客观概率”和“主观概率”两种。
凡事件出现的概率可通过客观事实加以验证的,称为“客观概率”。
另外,在药物经济学中,用药物治疗患者时,有些治疗结果(效果、效益、效用)不能在当时就得出,但是可以通过查阅大量的历史资料或历史记录来加以确定某一个治疗结果出现的概率,这也属于“客观概率”。
至于“主观概率”,则是根据个人的经验和积累的知识,对某一事件可能出现的可能性和频率的主观判断。
2.概率分析及适用范围概率分析是运筹学中专门针对风险型决策的不确定性因素进行分析的一种专门技术。
在药物经济学中也有广泛的运用。
药物经济学中的各种分析方法都不能排除各种不确定性因素的影响。
另外在分析评价以及各项成本效益的管理过程中,也经常会遇到一些风险型的决策,而这类决策又必然会牵涉到许多不确定的因素。
为了摸清他们的规律,除了敏感性分析外,还要进行概率分析来进行探索。
首先找出或估计这些不确定因素出现的概率,不论这些概率是客观概率,还是主观概率;然后再利用概率论的数学方法去分析问题,并寻求答案。
这就是概率分析。
3.概率基本定理4.概率分布为了预计一种药物或配方或治疗方式的效果,医药工作者总要对他们所得到的数据总体是什么样的分布形式作一个事先的假设,作出这样的假设的依据是前人或自己大量的工作对类似或相同的总体数据分布的了解,再结合对样本观察所得到的具体分布的性质。
从科学实验中得到的大部分的数据被认为是符合正态或二项式分布的。
5.概率分析的意义二、常用的概率分析方法概率分析法的具体方法很多,这里介绍3种最常用的概率分析方法:确定当量法、概率法和决策法。
三、决策树法这是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取期望值符合条件的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法。
它尤其适用于序列决策,而且不要求每年现金流量或者治疗效果、成本的独立性,故比概率法具有更广泛的适用性。
第四节风险决策一、风险决策的适用条件1.风险决策的定义决策是人们为了解决当前或未来可能发生的问题,从确定行动目标到根据客观条件提出各种备选方案,以至经过必要的分析,计算和判断,作出抉择,从中选出一个最佳方案,并作为目前和今后行动的指南,付诸实施的整个过程。
例如当一个病人患了某种疾病,医生是否给病人用某种药物治疗,这时就存在两种决策和四种结果。
如病人需要这种药物治疗,会产生两种结果:一种是很快治愈,对病人无害;另一种可能是发身副反应,病情反而恶化。
如不用这种药物治疗也有两种结果:一种是好转,一种是恶化。
对病人是否要用这种药物的决策,就要根据病种、病情及以往该病各种可能结果的概率大小进行综合分析而后做出。
总之,决策是人们对问题的认识开始,到找到一种满意的解决方案直至实施的全过程。
决策分析根据决策方法的类型分,一般可分为4种:确定型决策方法,风险型决策方法,不确定型决策分析方法以及综合评价决策方法。