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Session4先驗(yàn)信息與主觀概率Session41SessionTopic主觀概率的基本概念主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的方法SessionTopic主觀概率的基本概念2主觀概率的基本概念所謂客觀概率,是指隨機(jī)試驗(yàn)意義上的概率測(cè)度。這種概率僅取決于試驗(yàn)對(duì)象的某種確定的自然屬性,它不因人而異,所以稱之為客觀概率。如,大多數(shù)保險(xiǎn)費(fèi)的核定,可根據(jù)客觀概率來(lái)確定。所謂主觀概率(又稱為似然率),是作為主體的特定個(gè)人對(duì)于某一待定命題所掌握的知識(shí)、信息所建立起來(lái)的信念的數(shù)值測(cè)度。主觀概率的基本概念所謂客觀概率,是指隨機(jī)試驗(yàn)意義上的概率3(1)由決策者或者決策專家判斷得到的狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的度量,稱為主觀概率。主觀概率反映了決策者或?qū)<覍?duì)狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的“信任程度”。顯然,一個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的主觀概率的大小,不僅依賴于客觀狀態(tài),也依賴于決策者或?qū)<业闹饔^條件,對(duì)同一狀態(tài)出現(xiàn)的主觀概率,不同的人,可以得出不同的值。第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件4(2)主觀概率的概念是在50年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家L.J.Savage首先提出的。在期望效用理論中所引入的概率分布集,它作為決策的行動(dòng)集或者方案集,很難被視為是由隨機(jī)試驗(yàn)所確定的客觀概率測(cè)度。除了少數(shù)可重復(fù)多次的決策外,絕大多數(shù)的決策活動(dòng)(選擇行為)都是一次性的,所以有必要研究主觀概率。(3)從本質(zhì)上看,無(wú)論是主觀概率還是客觀概率,都是對(duì)可能事件真實(shí)發(fā)生的可能性的一種數(shù)量測(cè)度。因此,它代表著人們對(duì)一種行為所得到的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),或者說(shuō)是作為人們對(duì)未來(lái)事件的一種明智的推測(cè)。(2)主觀概率的概念是在50年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家L.J.S5
(4)重要的是,必須把主觀概率建立在客觀的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)上。主觀概率雖然強(qiáng)調(diào)決策者或者專家的主觀作用,但是他們?cè)诖_定主觀概率時(shí),必須對(duì)他們所掌握的信息,對(duì)類似情況的經(jīng)驗(yàn)作出綜合判斷,而不是主觀臆測(cè)。承認(rèn)主觀概率在決策分析中的作用,是相信決策者或者專家的綜合判斷能力。(5)主觀概率論是進(jìn)行決策分析的依據(jù)。主觀概率論者要能比較正確地設(shè)定主觀概率,有賴于對(duì)事件作周密的觀察,去獲得先驗(yàn)信息,而且,先驗(yàn)信息愈豐富,設(shè)置的主觀概率愈準(zhǔn)確。(4)重要的是,必須把主觀概率建立在客觀的現(xiàn)6
(6)對(duì)主觀概率的理論研究表明,如果在狀態(tài)集合上所定義的偏好二元關(guān)系具有完備性和傳遞性,則所定義的主觀概率同客觀概率一樣,都可以使用并服從概率論中一整套推理及計(jì)算方法??陀^概率的確定如果對(duì)環(huán)境狀態(tài)已經(jīng)掌握了大量的歷史資料,并且假定影響這些環(huán)境狀態(tài)的因素沒(méi)有變化,那么可以近似地求得狀態(tài)出現(xiàn)的概率分布函數(shù)(根據(jù)大數(shù)定理,經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)可近似地作為狀態(tài)的真正的概率分布函數(shù))。(6)對(duì)主觀概率的理論研究表明,如果在狀態(tài)集合上所定義的偏7主觀概率的確定
確定狀態(tài)出現(xiàn)的概率的最簡(jiǎn)便的方法是由決策者或者決策專家直接判斷每一狀態(tài)出現(xiàn)的可能性。借助于先驗(yàn)信息所確定的主觀概率的分布,稱為先驗(yàn)分布。設(shè)定主觀概率也就是設(shè)定離散型或連續(xù)型的先驗(yàn)分布。對(duì)狀態(tài)空間是離散的情況,決策者可能按照對(duì)以往類似情況的經(jīng)驗(yàn)給出如下圖所示的主觀概率。主觀概率的確定確定狀態(tài)出現(xiàn)的概率的最簡(jiǎn)便的方法是由決策者8
一般情況下,決策者往往不能直接給出一個(gè)主觀概率分布,而給出每?jī)蓚€(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的比例關(guān)系決策者往往不可能精確地給出狀態(tài)出現(xiàn)的概率的比例關(guān)系,即他們初步給出的概率比往往違反條件2),這時(shí)可用最小二乘法估計(jì)決策者心目中的真正的主觀概率分布,
(2)
(1)
一般情況下,決策者往往不能直9第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件10其中是拉格朗日乘數(shù)。將拉格朗日乘數(shù)對(duì)每一變量pl(l=1,2,…n)求偏導(dǎo),并令其為零,得到n個(gè)代數(shù)方程構(gòu)成n+1階非齊次線性方程組。這n各方程組的解即位所求的主觀概率分布。其中是拉格朗日乘數(shù)。將拉格朗日乘數(shù)對(duì)每一變量pl(l=11第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件12第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件13第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件14第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件15第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件16第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件17第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件18第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件19第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件20主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的其他方法主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的其他方法21設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)
連通性(Connectivity),又稱可比性即事件A和B發(fā)生的似然性likelihood是可以比較的:A?B或AB或B?A必有一種也僅有一種成立.A?B讀作A發(fā)生的似然性大于B發(fā)生的似然性,AB讀作A發(fā)生的似然性與B發(fā)生的似然性相當(dāng)。設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)連通性(Connectivity)22設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)傳遞性(Transitivity)
若對(duì)事件A,B,C,A?B,B?C則A?C設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)傳遞性(Transitivity)23設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)部分小于全體:若AB,則BA例:設(shè)定明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率時(shí):①A:8~11%B:12~15%C:15~20%A?B,B?C,則A?C②A:8~11%D:8~10%必有DA設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)部分小于全體:24離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定對(duì)各事件加以比較確定相對(duì)似然率例1.考博士生E:考取F:考不取若P(E)=2P(F)則P(E)=2/3P(F)=1/3例2.某地氣候狀況:正常年景θ1,旱θ2,澇θ3正常與災(zāi)年之比:3∶2則P(θ1)=0.6水旱災(zāi)之比1∶1P(θ2)=P(θ3)=0.2該法適用于狀態(tài)數(shù)較少的場(chǎng)合離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定對(duì)各事件加以比較確定相對(duì)似然率25離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定打賭法設(shè)事件E發(fā)生時(shí)收入P,(0<P<1)且E\c=(1—P)調(diào)整P,使決策人感到兩者無(wú)差異為止,則:P(E)=P離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定打賭法26連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定
直方圖法該法適用于θ取值是實(shí)軸的的某個(gè)區(qū)間的情況步驟:①,將區(qū)間劃分子區(qū)間θi…離散化②設(shè)定每個(gè)子區(qū)間的似然率π(θi)…賦值③變換成概率密度曲線
連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定直方圖法27例如:明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率例如:明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率28缺點(diǎn):①子區(qū)間的劃分沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)②賦值不易③尾部誤差過(guò)大缺點(diǎn):29連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定相對(duì)似然率法
適用范圍:同1步驟:①離散化②賦值:給出各區(qū)間似然的相對(duì)比值③規(guī)范化:連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定相對(duì)似然率法30例如:A.相對(duì)似然率R似然率π(A)子區(qū)間8~91010/ΣR7~899/ΣR9~107.57.5/ΣRB.決策者給出每二個(gè)狀態(tài)似然率的比例關(guān)系aij=pi/pj(1)應(yīng)有aij=1/aji(2)aij=aik.akj(3)例如:31在(3)式不滿足時(shí),可用最小二乘法估計(jì)決策人心目中真正的主觀概率分布Pii=1,…,n即求規(guī)劃問(wèn)題min{∑∑(aijpj-pi)}s.t.∑pi=1,pi≥0*用拉格朗日乘數(shù)法,構(gòu)造拉格朗日函數(shù)L=
上式對(duì),i=1,2…n求偏導(dǎo)數(shù),并令其為0,得:
l=1,2,…,n.與聯(lián)列,構(gòu)成n+1階齊次方程組,求得Pi,i=1,…,n在(3)式不滿足時(shí),可用最小二乘法估計(jì)決策人心目32連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定區(qū)間對(duì)分法適用范圍:可以是開(kāi)區(qū)間·步驟:①求中位②確定上、下四分位點(diǎn)(quartilefractile)③由于誤差積累,最多確定八分位點(diǎn)(Eighthfractile)·缺點(diǎn):精度差連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定區(qū)間對(duì)分法33連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定概率盤(pán)法(dart)用園盤(pán)中的扇形區(qū)表示抽獎(jiǎng)事件,透用于西方管理人員·注意:狀態(tài)的概率或概率分布不是也不應(yīng)富由決策分析人員來(lái)設(shè)定,而應(yīng)當(dāng)由決策人和有關(guān)問(wèn)題專家提供基本信息。連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定概率盤(pán)法(dart)34無(wú)信息先驗(yàn)分布無(wú)信息先驗(yàn)分布35如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x-),則稱f為位置密度,而參數(shù)
稱為位置參數(shù)(為參數(shù)空間)。例如,正態(tài)分布的數(shù)學(xué)期望是位置參數(shù)。記樣本空間為,和都是一維實(shí)空間R1子集,在此種情況下推導(dǎo)位置參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)。設(shè)Y=X+c(cR1).定義=+c,Y的密度為f(y-)如果==R1,則(X,)問(wèn)題和(Y,)問(wèn)題有相同的樣本空間。
位置參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x-),則稱f36第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件37第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件38標(biāo)度參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為,則稱f為標(biāo)度密度,而參數(shù)稱為標(biāo)度參數(shù)。如,正態(tài)分布的均方差為標(biāo)度參數(shù)。設(shè)Y=cX
(c>0).定義=c,Y的密度為。如果=R1,=(0,),則(X,)問(wèn)題和(Y,)問(wèn)題有相同的樣本空間。標(biāo)度參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為39第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件40設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)要注意:第一,充分利用已知信息去設(shè)定;第二,要求密度函數(shù)必須對(duì)某一類特定的變換是不變的。設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)要注意:第一,充分利用已知信息41有信息主觀先驗(yàn)概率的確定有信息主觀先驗(yàn)概率的確定42有信息主觀先驗(yàn)概率的確定所謂有信息是指決策者已經(jīng)積累了處理類似決策問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn),或者通過(guò)對(duì)有關(guān)專家咨詢獲得了對(duì)自然狀態(tài)的某些認(rèn)識(shí)。確定有信息主觀先驗(yàn)概率的主要方法有以下幾種:比較法。先討論只取兩個(gè)值1、2的簡(jiǎn)單情形。為確定1、2出現(xiàn)的概率(1)、(2),首先比較1和2出現(xiàn)可能性的大小。如果分析后認(rèn)為1出現(xiàn)的可能性大于2出現(xiàn)的可能性,則:(1)1/2,(2)<1/2,有信息主觀先驗(yàn)概率的確定43
在初步確定1、2出現(xiàn)概率的取值范圍后,接著對(duì)1、2出現(xiàn)可能性作進(jìn)一步比較。即進(jìn)一步分析1出現(xiàn)的可能性是否大于2出現(xiàn)可能性的2倍,如果是,則可得到:(1)2/3,(2)<1/3如果不是,則1/2(1)<2/3,1/3(2)<1/2如此等等,直到把(1)的取值范圍縮小到合理的程度。這時(shí)便得到了自然狀態(tài)的主觀先驗(yàn)概率。設(shè)1、2的主觀先驗(yàn)概率為:(1)=p,(2)=1-p0p1在初步確定1、2出現(xiàn)概率的取值范圍后,接著對(duì)144同時(shí)對(duì)由此得到的概率必須按2進(jìn)行檢查。如果(2)的值不合理,還必須重新調(diào)整以確保一致性。如果自然狀態(tài)可取多于兩個(gè)不同的有限值,即={1,2,…,n},這時(shí)也可以通過(guò)比較法確定(i)=pi(i=1,2,…,n)。但要注意滿足概率的完全性(即和為1)。當(dāng)n比較大時(shí),可以采用如下兩種方法。一種時(shí)首先詢問(wèn)專家或決策者,給出任意兩種狀態(tài)出現(xiàn)可能性的比較,然后采用最小二乘法求解。另一種方法是采用下述方法:同時(shí)對(duì)由此得到的概率必須按2進(jìn)行檢查。如果(2)的值不45分解——綜合比較法。如果i(i=1,2,…,n)均可視為兩種或兩種以上獨(dú)立變量Wj(j=1,2,…,m),Vk(k=1,2,…,s)等的組合,即i=(Wj,Vk,…),且m、s等遠(yuǎn)小于n,則先用比較法確定(Wj)、(Vk)等,再根據(jù)獨(dú)立隨機(jī)變量交集的公式:(i)=(Wj)(Vk)這樣可大大簡(jiǎn)化比較的過(guò)程。例1.某電視機(jī)廠準(zhǔn)備生產(chǎn)一種新型號(hào)的電視機(jī)供應(yīng)市場(chǎng),但未來(lái)的銷售量對(duì)于決策者而言是一個(gè)未知因素。為簡(jiǎn)單計(jì),決策者選定的可能值如下表3.1所示。序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))210001950016500660045001500分解——綜合比較法。如果i(i=1,2,…,n)均可46但銷售量獨(dú)立地依賴于社會(huì)需求量W和電視機(jī)的質(zhì)量V。W和V的可能值如表3.2所示,且i對(duì)Wj和Vk的組合關(guān)系如表3.3所示,試確定i的先驗(yàn)概率。表3.2
序號(hào)i123序號(hào)k12需求量Wj(臺(tái))300002500020000質(zhì)量(合格率)Vk0.980.85表3.3123456(W1,V1)(W2,V1)(W3,V1)(W1,V2)(W2,V2)(W3,V2)但銷售量獨(dú)立地依賴于社會(huì)需求量W和電視機(jī)的質(zhì)量V。W和V的可47解:工廠決策者責(zé)成供銷部門(mén)和技術(shù)部門(mén)分別就Wj和Vk的可能性賦予先驗(yàn)概率。根據(jù)供銷部門(mén)對(duì)社會(huì)需求的經(jīng)驗(yàn)積累以及技術(shù)部門(mén)對(duì)過(guò)去產(chǎn)品的試驗(yàn)總結(jié),Wj和Vk得先驗(yàn)概率如表3.4所式(注意:)表3.4WjW1W1W3VkV1V2(Wj)0.30.50.2(Vk)0.900.10最后根據(jù)表3.4以及(i)=(Wj)(Vk)得表3.5。
解:工廠決策者責(zé)成供銷部門(mén)和技術(shù)部門(mén)分別就Wj和Vk的可能性48表3.5序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))210001950016500660045001500先驗(yàn)概率(i)0.270.450.180.030.050.02表3.5序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))210001949分位法。當(dāng)是連續(xù)變量時(shí),確定先驗(yàn)概率用得比較多的一種方法是所謂分位法。設(shè)mk是一個(gè)實(shí)數(shù),且有:F(mk)=P(:mk)0k1則稱mk為的概率密度函數(shù)()的k分位數(shù);式中F表示的分布函數(shù)。特別,稱()的1/2分位數(shù)為m1/2為中位數(shù),m1/4為下1/4分位數(shù),m3/4為上1/4分位數(shù)等。
如果=[a,b]R,則有:
分位法。當(dāng)是連續(xù)變量時(shí),確定先驗(yàn)概率用得比較多的一種方50決策人可以根據(jù)已有的先驗(yàn)信息確定中位數(shù)和上、下1/4分位數(shù)等等,再根據(jù)分布函數(shù)的平滑性、嚴(yán)格增等基本性質(zhì)求得先驗(yàn)分布F(),然后再據(jù)此求得密度函數(shù)()。決策人可以根據(jù)已有的先驗(yàn)信息確定中位數(shù)和上、下51曲線擬合法。利用分位法求先驗(yàn)概率分布,更多的是采用曲線擬合法,即根據(jù)大致分析認(rèn)為先驗(yàn)分布屬于某個(gè)已知的分布函數(shù)族;為了確定所求先驗(yàn)分布是該分部族中的哪一條曲線,只需確定有關(guān)參數(shù),而這些參數(shù)又可由已經(jīng)得到的分位數(shù)近似確定。例.設(shè)得分布屬于正態(tài)分布,而一個(gè)正態(tài)分布函數(shù)曲線完全由參數(shù)(均值)和(方差)所確定?,F(xiàn)在假設(shè)已求得()的分位數(shù)m1/4=35,m1/2=45,m3/4=57,求和的值。解:由正態(tài)分布的對(duì)稱性,有:
=m1/2=45,m1/2-m1/4=m3/4-m1/2,從已給定的分位數(shù)得,m1/2-m1/4=10m3/4-m1/2=12這時(shí)需對(duì)分位數(shù)進(jìn)行修正,修正后得分位數(shù)m1/4=34,m1/2=45,m3/4=56
曲線擬合法。利用分位法求先驗(yàn)概率分布,更多的是采用曲線擬52已滿足對(duì)稱性要求。令FN表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù),則F(m3/4)=FN((m3/4-)/)=3/4查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表,得(m3/4-)/=0.674又=m1/2=45,最后得=(56-45)/0.674=16.32已滿足對(duì)稱性要求。令FN表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù),則53極大熵先驗(yàn)分布極大熵先驗(yàn)分布54極大熵先驗(yàn)分布在一個(gè)信息通道中傳送的第I個(gè)信號(hào)的信息量為li=-lnpi
n個(gè)信號(hào)的平均信息量為
用極大熵(極大平均信息量)準(zhǔn)則設(shè)定先驗(yàn)密度pi的值,是在先驗(yàn)密度pi適合這個(gè)不確定事件的先驗(yàn)信息的約束時(shí),選擇pi,使平均信息量達(dá)到極大。使用這個(gè)準(zhǔn)則,先驗(yàn)信息將構(gòu)成求極值問(wèn)題的約束條件。例如,設(shè)包含所有正整數(shù),而且的先驗(yàn)信息是等于或小于10。求極大平均信息量的約束條件應(yīng)為極大熵先驗(yàn)分布在一個(gè)信息通道中傳送的第I個(gè)信號(hào)的信息量為55如果知道的平均值為5,則另一個(gè)約束條件為此使用極大熵準(zhǔn)則去設(shè)定先驗(yàn)密度(i),i,就是求解下面的有約束最優(yōu)化問(wèn)題Suchthat
如果知道的平均值為5,則另一個(gè)約束條件為56利用過(guò)去數(shù)據(jù)設(shè)定先驗(yàn)分布利用過(guò)去數(shù)據(jù)設(shè)定先驗(yàn)分布57有θ的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
為能獲得θ的觀察值θii=1,…,n的數(shù)據(jù),則可:①通過(guò)直方圖勾劃出先驗(yàn)分布②選取可能的函數(shù)形式作為先驗(yàn)分布,再定參數(shù)③求頻率(離散RV)有θ的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為能獲得θ的觀察值θii=1,…58狀態(tài)θ不能直接觀察時(shí)
若直接觀察的只是與有關(guān)的(通常都是如此)則要從中獲取的先驗(yàn)信息很困難:的分布是隨邊緣分布m(.)而定的:m(x)=或m(x)=估計(jì)m(x)不難,但即使f(x|θ)已知,由此估計(jì)(θ)卻難得多。當(dāng)f(x|θ)近似于一個(gè)函數(shù)(x-θ)時(shí),可以用m(.)逼近(.)狀態(tài)θ不能直接觀察時(shí)若直接觀察的只是與有關(guān)的(通59Session4先驗(yàn)信息與主觀概率Session460SessionTopic主觀概率的基本概念主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的方法SessionTopic主觀概率的基本概念61主觀概率的基本概念所謂客觀概率,是指隨機(jī)試驗(yàn)意義上的概率測(cè)度。這種概率僅取決于試驗(yàn)對(duì)象的某種確定的自然屬性,它不因人而異,所以稱之為客觀概率。如,大多數(shù)保險(xiǎn)費(fèi)的核定,可根據(jù)客觀概率來(lái)確定。所謂主觀概率(又稱為似然率),是作為主體的特定個(gè)人對(duì)于某一待定命題所掌握的知識(shí)、信息所建立起來(lái)的信念的數(shù)值測(cè)度。主觀概率的基本概念所謂客觀概率,是指隨機(jī)試驗(yàn)意義上的概率62(1)由決策者或者決策專家判斷得到的狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的度量,稱為主觀概率。主觀概率反映了決策者或?qū)<覍?duì)狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的“信任程度”。顯然,一個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的主觀概率的大小,不僅依賴于客觀狀態(tài),也依賴于決策者或?qū)<业闹饔^條件,對(duì)同一狀態(tài)出現(xiàn)的主觀概率,不同的人,可以得出不同的值。第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件63(2)主觀概率的概念是在50年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家L.J.Savage首先提出的。在期望效用理論中所引入的概率分布集,它作為決策的行動(dòng)集或者方案集,很難被視為是由隨機(jī)試驗(yàn)所確定的客觀概率測(cè)度。除了少數(shù)可重復(fù)多次的決策外,絕大多數(shù)的決策活動(dòng)(選擇行為)都是一次性的,所以有必要研究主觀概率。(3)從本質(zhì)上看,無(wú)論是主觀概率還是客觀概率,都是對(duì)可能事件真實(shí)發(fā)生的可能性的一種數(shù)量測(cè)度。因此,它代表著人們對(duì)一種行為所得到的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),或者說(shuō)是作為人們對(duì)未來(lái)事件的一種明智的推測(cè)。(2)主觀概率的概念是在50年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家L.J.S64
(4)重要的是,必須把主觀概率建立在客觀的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)上。主觀概率雖然強(qiáng)調(diào)決策者或者專家的主觀作用,但是他們?cè)诖_定主觀概率時(shí),必須對(duì)他們所掌握的信息,對(duì)類似情況的經(jīng)驗(yàn)作出綜合判斷,而不是主觀臆測(cè)。承認(rèn)主觀概率在決策分析中的作用,是相信決策者或者專家的綜合判斷能力。(5)主觀概率論是進(jìn)行決策分析的依據(jù)。主觀概率論者要能比較正確地設(shè)定主觀概率,有賴于對(duì)事件作周密的觀察,去獲得先驗(yàn)信息,而且,先驗(yàn)信息愈豐富,設(shè)置的主觀概率愈準(zhǔn)確。(4)重要的是,必須把主觀概率建立在客觀的現(xiàn)65
(6)對(duì)主觀概率的理論研究表明,如果在狀態(tài)集合上所定義的偏好二元關(guān)系具有完備性和傳遞性,則所定義的主觀概率同客觀概率一樣,都可以使用并服從概率論中一整套推理及計(jì)算方法??陀^概率的確定如果對(duì)環(huán)境狀態(tài)已經(jīng)掌握了大量的歷史資料,并且假定影響這些環(huán)境狀態(tài)的因素沒(méi)有變化,那么可以近似地求得狀態(tài)出現(xiàn)的概率分布函數(shù)(根據(jù)大數(shù)定理,經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)可近似地作為狀態(tài)的真正的概率分布函數(shù))。(6)對(duì)主觀概率的理論研究表明,如果在狀態(tài)集合上所定義的偏66主觀概率的確定
確定狀態(tài)出現(xiàn)的概率的最簡(jiǎn)便的方法是由決策者或者決策專家直接判斷每一狀態(tài)出現(xiàn)的可能性。借助于先驗(yàn)信息所確定的主觀概率的分布,稱為先驗(yàn)分布。設(shè)定主觀概率也就是設(shè)定離散型或連續(xù)型的先驗(yàn)分布。對(duì)狀態(tài)空間是離散的情況,決策者可能按照對(duì)以往類似情況的經(jīng)驗(yàn)給出如下圖所示的主觀概率。主觀概率的確定確定狀態(tài)出現(xiàn)的概率的最簡(jiǎn)便的方法是由決策者67
一般情況下,決策者往往不能直接給出一個(gè)主觀概率分布,而給出每?jī)蓚€(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的比例關(guān)系決策者往往不可能精確地給出狀態(tài)出現(xiàn)的概率的比例關(guān)系,即他們初步給出的概率比往往違反條件2),這時(shí)可用最小二乘法估計(jì)決策者心目中的真正的主觀概率分布,
(2)
(1)
一般情況下,決策者往往不能直68第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件69其中是拉格朗日乘數(shù)。將拉格朗日乘數(shù)對(duì)每一變量pl(l=1,2,…n)求偏導(dǎo),并令其為零,得到n個(gè)代數(shù)方程構(gòu)成n+1階非齊次線性方程組。這n各方程組的解即位所求的主觀概率分布。其中是拉格朗日乘數(shù)。將拉格朗日乘數(shù)對(duì)每一變量pl(l=70第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件71第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件72第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件73第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件74第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件75第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件76第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件77第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件78第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件79主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的其他方法主觀設(shè)定先驗(yàn)分布的其他方法80設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)
連通性(Connectivity),又稱可比性即事件A和B發(fā)生的似然性likelihood是可以比較的:A?B或AB或B?A必有一種也僅有一種成立.A?B讀作A發(fā)生的似然性大于B發(fā)生的似然性,AB讀作A發(fā)生的似然性與B發(fā)生的似然性相當(dāng)。設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)連通性(Connectivity)81設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)傳遞性(Transitivity)
若對(duì)事件A,B,C,A?B,B?C則A?C設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)傳遞性(Transitivity)82設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)部分小于全體:若AB,則BA例:設(shè)定明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率時(shí):①A:8~11%B:12~15%C:15~20%A?B,B?C,則A?C②A:8~11%D:8~10%必有DA設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)部分小于全體:83離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定對(duì)各事件加以比較確定相對(duì)似然率例1.考博士生E:考取F:考不取若P(E)=2P(F)則P(E)=2/3P(F)=1/3例2.某地氣候狀況:正常年景θ1,旱θ2,澇θ3正常與災(zāi)年之比:3∶2則P(θ1)=0.6水旱災(zāi)之比1∶1P(θ2)=P(θ3)=0.2該法適用于狀態(tài)數(shù)較少的場(chǎng)合離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定對(duì)各事件加以比較確定相對(duì)似然率84離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定打賭法設(shè)事件E發(fā)生時(shí)收入P,(0<P<1)且E\c=(1—P)調(diào)整P,使決策人感到兩者無(wú)差異為止,則:P(E)=P離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定打賭法85連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定
直方圖法該法適用于θ取值是實(shí)軸的的某個(gè)區(qū)間的情況步驟:①,將區(qū)間劃分子區(qū)間θi…離散化②設(shè)定每個(gè)子區(qū)間的似然率π(θi)…賦值③變換成概率密度曲線
連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定直方圖法86例如:明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率例如:明年國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率87缺點(diǎn):①子區(qū)間的劃分沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)②賦值不易③尾部誤差過(guò)大缺點(diǎn):88連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定相對(duì)似然率法
適用范圍:同1步驟:①離散化②賦值:給出各區(qū)間似然的相對(duì)比值③規(guī)范化:連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定相對(duì)似然率法89例如:A.相對(duì)似然率R似然率π(A)子區(qū)間8~91010/ΣR7~899/ΣR9~107.57.5/ΣRB.決策者給出每二個(gè)狀態(tài)似然率的比例關(guān)系aij=pi/pj(1)應(yīng)有aij=1/aji(2)aij=aik.akj(3)例如:90在(3)式不滿足時(shí),可用最小二乘法估計(jì)決策人心目中真正的主觀概率分布Pii=1,…,n即求規(guī)劃問(wèn)題min{∑∑(aijpj-pi)}s.t.∑pi=1,pi≥0*用拉格朗日乘數(shù)法,構(gòu)造拉格朗日函數(shù)L=
上式對(duì),i=1,2…n求偏導(dǎo)數(shù),并令其為0,得:
l=1,2,…,n.與聯(lián)列,構(gòu)成n+1階齊次方程組,求得Pi,i=1,…,n在(3)式不滿足時(shí),可用最小二乘法估計(jì)決策人心目91連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定區(qū)間對(duì)分法適用范圍:可以是開(kāi)區(qū)間·步驟:①求中位②確定上、下四分位點(diǎn)(quartilefractile)③由于誤差積累,最多確定八分位點(diǎn)(Eighthfractile)·缺點(diǎn):精度差連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定區(qū)間對(duì)分法92連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定概率盤(pán)法(dart)用園盤(pán)中的扇形區(qū)表示抽獎(jiǎng)事件,透用于西方管理人員·注意:狀態(tài)的概率或概率分布不是也不應(yīng)富由決策分析人員來(lái)設(shè)定,而應(yīng)當(dāng)由決策人和有關(guān)問(wèn)題專家提供基本信息。連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定概率盤(pán)法(dart)93無(wú)信息先驗(yàn)分布無(wú)信息先驗(yàn)分布94如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x-),則稱f為位置密度,而參數(shù)
稱為位置參數(shù)(為參數(shù)空間)。例如,正態(tài)分布的數(shù)學(xué)期望是位置參數(shù)。記樣本空間為,和都是一維實(shí)空間R1子集,在此種情況下推導(dǎo)位置參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)。設(shè)Y=X+c(cR1).定義=+c,Y的密度為f(y-)如果==R1,則(X,)問(wèn)題和(Y,)問(wèn)題有相同的樣本空間。
位置參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x-),則稱f95第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件96第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件97標(biāo)度參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為,則稱f為標(biāo)度密度,而參數(shù)稱為標(biāo)度參數(shù)。如,正態(tài)分布的均方差為標(biāo)度參數(shù)。設(shè)Y=cX
(c>0).定義=c,Y的密度為。如果=R1,=(0,),則(X,)問(wèn)題和(Y,)問(wèn)題有相同的樣本空間。標(biāo)度參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)如果隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為98第四章:先驗(yàn)信息與主觀概率課件99設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)要注意:第一,充分利用已知信息去設(shè)定;第二,要求密度函數(shù)必須對(duì)某一類特定的變換是不變的。設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)要注意:第一,充分利用已知信息100有信息主觀先驗(yàn)概率的確定有信息主觀先驗(yàn)概率的確定101有信息主觀先驗(yàn)概率的確定所謂有信息是指決策者已經(jīng)積累了處理類似決策問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn),或者通過(guò)對(duì)有關(guān)專家咨詢獲得了對(duì)自然狀態(tài)的某些認(rèn)識(shí)。確定有信息主觀先驗(yàn)概率的主要方法有以下幾種:比較法。先討論只取兩個(gè)值1、2的簡(jiǎn)單情形。為確定1、2出現(xiàn)的概率(1)、(2),首先比較1和2出現(xiàn)可能性的大小。如果分析后認(rèn)為1出現(xiàn)的可能性大于2出現(xiàn)的可能性,則:(1)1/2,(2)<1/2,有信息主觀先驗(yàn)概率的確定102
在初步確定1、2出現(xiàn)概率的取值范圍后,接著對(duì)1、2出現(xiàn)可能性作進(jìn)一步比較。即進(jìn)一步分析1出現(xiàn)的可能性是否大于2出現(xiàn)可能性的2倍,如果是,則可得到:(1)2/3,(2)<1/3如果不是,則1/2(1)<2/3,1/3(2)<1/2如此等等,直到把(1)的取值范圍縮小到合理的程度。這時(shí)便得到了自然狀態(tài)的主觀先驗(yàn)概率。設(shè)1、2的主觀先驗(yàn)概率為:(1)=p,(2)=1-p0p1在初步確定1、2出現(xiàn)概率的取值范圍后,接著對(duì)1103同時(shí)對(duì)由此得到的概率必須按2進(jìn)行檢查。如果(2)的值不合理,還必須重新調(diào)整以確保一致性。如果自然狀態(tài)可取多于兩個(gè)不同的有限值,即={1,2,…,n},這時(shí)也可以通過(guò)比較法確定(i)=pi(i=1,2,…,n)。但要注意滿足概率的完全性(即和為1)。當(dāng)n比較大時(shí),可以采用如下兩種方法。一種時(shí)首先詢問(wèn)專家或決策者,給出任意兩種狀態(tài)出現(xiàn)可能性的比較,然后采用最小二乘法求解。另一種方法是采用下述方法:同時(shí)對(duì)由此得到的概率必須按2進(jìn)行檢查。如果(2)的值不104分解——綜合比較法。如果i(i=1,2,…,n)均可視為兩種或兩種以上獨(dú)立變量Wj(j=1,2,…,m),Vk(k=1,2,…,s)等的組合,即i=(Wj,Vk,…),且m、s等遠(yuǎn)小于n,則先用比較法確定(Wj)、(Vk)等,再根據(jù)獨(dú)立隨機(jī)變量交集的公式:(i)=(Wj)(Vk)這樣可大大簡(jiǎn)化比較的過(guò)程。例1.某電視機(jī)廠準(zhǔn)備生產(chǎn)一種新型號(hào)的電視機(jī)供應(yīng)市場(chǎng),但未來(lái)的銷售量對(duì)于決策者而言是一個(gè)未知因素。為簡(jiǎn)單計(jì),決策者選定的可能值如下表3.1所示。序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))210001950016500660045001500分解——綜合比較法。如果i(i=1,2,…,n)均可105但銷售量獨(dú)立地依賴于社會(huì)需求量W和電視機(jī)的質(zhì)量V。W和V的可能值如表3.2所示,且i對(duì)Wj和Vk的組合關(guān)系如表3.3所示,試確定i的先驗(yàn)概率。表3.2
序號(hào)i123序號(hào)k12需求量Wj(臺(tái))300002500020000質(zhì)量(合格率)Vk0.980.85表3.3123456(W1,V1)(W2,V1)(W3,V1)(W1,V2)(W2,V2)(W3,V2)但銷售量獨(dú)立地依賴于社會(huì)需求量W和電視機(jī)的質(zhì)量V。W和V的可106解:工廠決策者責(zé)成供銷部門(mén)和技術(shù)部門(mén)分別就Wj和Vk的可能性賦予先驗(yàn)概率。根據(jù)供銷部門(mén)對(duì)社會(huì)需求的經(jīng)驗(yàn)積累以及技術(shù)部門(mén)對(duì)過(guò)去產(chǎn)品的試驗(yàn)總結(jié),Wj和Vk得先驗(yàn)概率如表3.4所式(注意:)表3.4WjW1W1W3VkV1V2(Wj)0.30.50.2(Vk)0.900.10最后根據(jù)表3.4以及(i)=(Wj)(Vk)得表3.5。
解:工廠決策者責(zé)成供銷部門(mén)和技術(shù)部門(mén)分別就Wj和Vk的可能性107表3.5序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))210001950016500660045001500先驗(yàn)概率(i)0.270.450.180.030.050.02表3.5序號(hào)i123456銷售量i(臺(tái))2100019108分位法。當(dāng)是連續(xù)變量時(shí),確定先驗(yàn)概率用得比較多的一種方法是所謂分位法。設(shè)mk是一個(gè)實(shí)數(shù),且有:F(mk)=P(:mk)0
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