定量分析方法.ppt

1、,定量分析方法,2,一、定量分析方法概述 二、定量分析的一般方法 三、定量分析方法使用,一、定量分析方法概述,1. 什么是定量分析方法 2. 定量分析方法的分類(lèi) 3. 定量分析方法的一般程序 4. 數(shù)據(jù)分布的一般特征,1.1 什么是定量分析方法,早期的公共管理推薦經(jīng)驗(yàn)科學(xué)的研究方法，把觀測(cè)、實(shí)驗(yàn)、對(duì)比、抽樣、案例、訪(fǎng)談、調(diào)查等方法，作為主要方法。 20世紀(jì)40年代以后，開(kāi)始引入運(yùn)籌學(xué)，控制論，系統(tǒng)工程、系統(tǒng)分析、損益分析，計(jì)算機(jī)模擬等定量分析方法。 定量分析的定義：借助于經(jīng)濟(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，概率論以及幫助決策的決策理論來(lái)進(jìn)行邏輯分析和推論。,1.2 定量分析方法的分類(lèi),回歸分析法

2、 時(shí)間序列分析法 層次分析法 決策法 優(yōu)化方法 投入產(chǎn)出分析法,1.3定量分析方法的一般程序,通常分析研究要經(jīng)歷選擇課題、制定課題計(jì)劃、數(shù)據(jù)搜集、分析與預(yù)測(cè)、成果應(yīng)用及評(píng)價(jià)五個(gè)階段，各個(gè)階段的關(guān)系已經(jīng)具體每個(gè)階段中需要做的工作可以細(xì)分成如右圖。 “制定課題計(jì)劃”處理的好就能把握好一個(gè)大方向，避免或少走彎路。 “數(shù)據(jù)搜集”是后期工作的立足點(diǎn)，數(shù)據(jù)充分準(zhǔn)確與否關(guān)系整個(gè)研究成果的可信度。 “數(shù)據(jù)整理和鑒別”是數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)的前期工作，這個(gè)階段的成果直接服務(wù)于“數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)” “數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)”是核心工作也是任務(wù)最繁重的工作，這里將涉及到一系列的定量分析方法和紛繁的數(shù)學(xué)計(jì)算，要求較高，難度也是最大的

3、。,數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)搜集 分析研究的性質(zhì)及其研究方法，決定了分析研究必須以大量的、翔實(shí)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)才能獲得成果。因此，數(shù)據(jù)搜集是對(duì)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究、對(duì)未來(lái)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)的前提，也是決定整個(gè)分析研究能否得出正確的、有效地結(jié)論的關(guān)鍵。搜集的數(shù)據(jù)越全、越充分，研究的基礎(chǔ)就越牢固，結(jié)論就越準(zhǔn)確、可靠。 數(shù)據(jù)搜集的一般程序 課題分析包括內(nèi)容分析、地域分析和時(shí)域分析三方面，只有對(duì)課題研究的內(nèi)容和概貌、所涉及的學(xué)科和領(lǐng)域、所需數(shù)據(jù)的內(nèi)容范圍和重點(diǎn)、主題和類(lèi)屬等進(jìn)行認(rèn)真的分析，得以確切的認(rèn)識(shí)，才能選擇適當(dāng)?shù)乃鸭绞剑樌拈_(kāi)展數(shù)據(jù)調(diào)查活動(dòng)。,數(shù)據(jù)整理與鑒別,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)搜集得到的數(shù)據(jù)通常是雜亂無(wú)章的，同時(shí)由于數(shù)據(jù)

4、來(lái)源的廣泛性、渠道的多樣性，使得其真實(shí)性和可靠性很難保證。這些數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到使用的要求，必須對(duì)其進(jìn)行鑒別和整理之后，才能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究。 數(shù)據(jù)整理是屬于數(shù)據(jù)的初加工，一般流程可用下圖表示： 形式整理：將眾多數(shù)據(jù)進(jìn)行形式上的排序，不涉及數(shù)據(jù)具體內(nèi)容，而是憑借某一外在依據(jù)進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)的處理。（外在依據(jù)：學(xué)科，使用方向，內(nèi)容要點(diǎn)。） 內(nèi)容整理：在形式整理得基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化，從內(nèi)容角度對(duì)數(shù)據(jù)再處理。 簡(jiǎn)單舉例：國(guó)民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，可能得到的一手資料就非常紛繁，那可能的一種整理方式，首先形式整理分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)；內(nèi)容整理再有可能對(duì)第一產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分解，比如按季度劃分，分別統(tǒng)計(jì)

5、報(bào)表，提煉增長(zhǎng)趨勢(shì)等觀點(diǎn)。,1.4 數(shù)據(jù)分布的一般特征,集中趨勢(shì)的測(cè)度 找出一組數(shù)據(jù)的中心或中間位置。相關(guān)概念：眾數(shù)（頻此出現(xiàn)最多的數(shù)，分單眾數(shù)、復(fù)眾數(shù)、無(wú)眾數(shù)）、中位數(shù)（排序了的順序數(shù)據(jù)的中間那個(gè)數(shù)）、分位數(shù)（特殊的中位數(shù)）、平均數(shù)、加權(quán)平均數(shù)； 離散趨勢(shì)的測(cè)度 極差（全距，衡量一組數(shù)據(jù)跨度的系數(shù)）；平均差；方差和標(biāo)準(zhǔn)差； 兩者需要結(jié)合來(lái)看：數(shù)據(jù)的離散程度越大，集中趨勢(shì)的測(cè)度值對(duì)該組數(shù)據(jù)的代表性就越差；離散程度越小，其代表性越好。以?xún)山M數(shù)據(jù)為例：0、50、100；48，50，52,二、定量分析的一般方法,回歸分析法 時(shí)間序列分析法 層次分析法 決策法 優(yōu)化分析方法,2.1 回歸分析法,回歸分

6、析法：是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法從事務(wù)已知狀態(tài)預(yù)測(cè)未來(lái)狀況的一種定量研究方法。它的基本功能是從涉及多因素相互交織的復(fù)雜現(xiàn)象中尋找規(guī)律，推斷出有意義的結(jié)論。 回歸分析法著眼于研究變量之間的互相關(guān)系，把其中一些因素作為控制的變量，而把另一些隨機(jī)變量作為因變量，利用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型盡可能趨向于趨勢(shì)變化的均值描述它們的關(guān)系的分析 基本步驟： 搜集數(shù)據(jù)是后續(xù)所有工作的基礎(chǔ)。 設(shè)定回歸方程就是明確自變量和因變量關(guān)系的過(guò)程。因變量是果，是我們待預(yù)測(cè)的因素；自變量是因，它的發(fā)展規(guī)律將影響因變量的趨勢(shì)，選擇什么自變量，要能夠代表預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展變化，特征參數(shù)的選擇將直接影響到預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。 注意趨勢(shì)的延續(xù)性。,2.1

7、回歸分析法,1 回歸分析方法概述 2 一元線(xiàn)性回歸分析 3 多元線(xiàn)性回歸分析 4 一元非線(xiàn)性回歸分析 5 多重線(xiàn)性回歸 6 Excel的函數(shù)使用,2.1.1 回歸分析方法概述,一種建立統(tǒng)計(jì)觀測(cè)值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系的方法 通過(guò)自變量的變化來(lái)解釋因變量的變化，從而由自變量的取值預(yù)測(cè)因變量的可能值 自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系,2.1.1.1 最小二乘法,原理：因變量估計(jì)值與觀測(cè)值之間均方誤差極小 (使殘差平方和最小的方法) 在實(shí)際操作中，可以通過(guò)Matlab或者Excel種的回歸分析工具計(jì)算系數(shù)a和b,2.1.1.2 回歸模型的檢驗(yàn),判定系數(shù) R2 用來(lái)判斷回歸方程的擬合優(yōu)度。 通?？梢哉J(rèn)為當(dāng)R2大于0.

8、9時(shí)，所得到的回歸直線(xiàn) 擬合得較好，而當(dāng)R2小于0.5時(shí)，所得到的回歸直線(xiàn)很 難說(shuō)明變量之間的依賴(lài)關(guān)系。 t 統(tǒng)計(jì)量 如果對(duì)于某個(gè)自變量，其t統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著水 平（或稱(chēng)置信度、置信水平），則可認(rèn)為該自變量與因 變量是相關(guān)的。 F 統(tǒng)計(jì) 如果F統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著水平（或稱(chēng)置信度、置 信水平），則可認(rèn)為方程的回歸效果顯著。,2.1.1.3 回歸預(yù)測(cè)的步驟,第一步，獲取自變量和因變量的觀測(cè)值。 第二步，繪制XY散點(diǎn)圖。 第三步，寫(xiě)出帶未知參數(shù)的回歸方程。 第四步，確定回歸方程中參數(shù)值 第五步，判斷回歸方程的擬合優(yōu)度。 第六步，進(jìn)行預(yù)測(cè),2.1.2 一元線(xiàn)性回歸,【例5-1】 “阿曼德匹薩”是

9、一個(gè)制作和外賣(mài)意大利匹薩的餐飲連鎖店，其主要客戶(hù)群是在校大學(xué)生。為了研究各店鋪銷(xiāo)售額與店鋪附近地區(qū)大學(xué)生人數(shù)之間的關(guān)系，隨機(jī)抽取了十個(gè)分店的樣本，得到的數(shù)據(jù)如下：,試根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立回歸模型。然后再進(jìn)一步根據(jù)回歸方程預(yù)測(cè)一個(gè)區(qū)內(nèi)大學(xué)生人數(shù)為1.6萬(wàn)的店鋪的季度銷(xiāo)售額。,2.1.2 一元線(xiàn)性回歸,求回歸系數(shù)a和b的方法 規(guī)劃求解 斜率：SLOPE() 截距：INTERCEPT() LINEST()函數(shù) 回歸分析報(bào)告 散點(diǎn)圖添加趨勢(shì)線(xiàn) 求判定系數(shù)R2的方法 擬合度：RSQ()函數(shù) 回歸分析報(bào)告 趨勢(shì)線(xiàn),2.1.3 多元線(xiàn)性回歸,多元線(xiàn)性回歸模型的一般形式 多元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)步驟 第一步，獲得候選自變

10、量和因變量的觀測(cè)值。 第二步，從候選自變量中選擇合適的自變量。有幾種常用的方法： 最優(yōu)子集法（ R2最接近1） 向前增選法等 第三步，確定回歸系數(shù)，判斷回歸方程的擬合優(yōu)度。 第四步，根據(jù)回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。,2.1.4 一元非線(xiàn)性回歸,用一條曲線(xiàn)來(lái)擬合因變量對(duì)于自變量的依賴(lài)關(guān)系 通過(guò)變量替換把問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一元或多元線(xiàn)性回歸問(wèn)題后，用線(xiàn)性回歸分析的方法建立回歸模型，并進(jìn)行預(yù)測(cè)(即化非線(xiàn)性回歸為線(xiàn)性回歸) 對(duì)于更復(fù)雜的情況，現(xiàn)在有很多擬合工具可以使用，如Origin、Matlab等,2.1.4.1 冪函數(shù)曲線(xiàn)擬合,2.1.4.2指數(shù)函數(shù)曲線(xiàn)擬合,2.1.4.3 對(duì)數(shù)函數(shù)曲線(xiàn)擬合,2.1.4.4 雙曲線(xiàn)

11、函數(shù)擬合,2.1.4.5二次多項(xiàng)式及三次多項(xiàng)式,2.1.4.6 S型（Logistic）曲線(xiàn)擬合,2.1.4.7 回歸分析的步驟,回歸分析步驟 觀察XY散點(diǎn)圖，確定擬合曲線(xiàn)類(lèi)型（對(duì)數(shù)曲線(xiàn)），寫(xiě)出帶未知參數(shù)的回歸方程 確定參數(shù)值，方法有： 回歸分析 規(guī)劃求解 變量替換 添加趨勢(shì)線(xiàn) 用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè) （注：在擬合曲線(xiàn)類(lèi)型不能確定時(shí)，可選不同類(lèi)型進(jìn)行嘗試，比較結(jié)果）,2.1.4.8 回歸分析舉例,某企業(yè)想了解公司某種產(chǎn)品的產(chǎn)量與收益 之間有何關(guān)系，為此收集整理了歷年的產(chǎn)量收益數(shù) 據(jù)資料。試根據(jù)這些資料建立適當(dāng)模型說(shuō)明產(chǎn)量與收益之間的關(guān)系。 下面分別為直線(xiàn)擬合和對(duì)數(shù)擬合的結(jié)果，從結(jié)果中可以看出，對(duì)數(shù)

12、擬合更合適,作線(xiàn)性回歸擬合,做對(duì)數(shù)擬合,2.1.4.8 回歸分析舉例,2.1.5 多重線(xiàn)性回歸,在實(shí)際問(wèn)題中，自變量的個(gè)數(shù)可能多于一個(gè)，隨機(jī)變量 y與多個(gè)可控變量x1,x2,x3,xk之間是否存在相關(guān)關(guān)系，則屬于多重（元）回歸問(wèn)題。 多重線(xiàn)性回歸模型,隨機(jī)變量 與 之間的線(xiàn)性關(guān)系,其中,未知,則上式稱(chēng)為多重線(xiàn)性回歸模型。,多重線(xiàn)性回歸模型的矩陣形式,考慮多元函數(shù),確定 的最小二乘法,目標(biāo)：確定 使 最小,方法：,解得：,多重線(xiàn)性回歸方程,有效性檢驗(yàn)方差分析法,線(xiàn)性回歸方程 是否有統(tǒng)計(jì)意義，可檢驗(yàn)假設(shè),是否成立,方法：方差分析法，將總離差平方和分解,有效性檢驗(yàn)方差分析法,SR 回歸平方和，反映線(xiàn)

13、性關(guān)系對(duì)觀測(cè)結(jié)果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)波動(dòng)，SR越大，線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)。 SE剩余平方和（或殘差平方和），反映除線(xiàn)性因素之外的其它因素對(duì)觀測(cè)結(jié)果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)波動(dòng)，SE越大，則其它因素對(duì)Y的影響越大。,有效性檢驗(yàn)方差分析法,在H0成立的條件下，可以證明：,（n為觀測(cè)次數(shù)，k為自變量個(gè)數(shù)）,構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量,當(dāng) 時(shí)，拒絕H0,2.1.6 Excel的函數(shù)使用,函數(shù)：計(jì)算機(jī)執(zhí)行的一步或多步運(yùn)算過(guò)程, 包括數(shù)學(xué)和三角函數(shù)、較復(fù)雜的矩陣運(yùn)算函數(shù)及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析函數(shù)等。12類(lèi), 300多種。 (1) Excel 函數(shù)組成 函數(shù)名、參數(shù) 函數(shù)名：指定要執(zhí)行的運(yùn)算。 參數(shù) 指定函數(shù)使用的數(shù)值或單元格數(shù)據(jù)。要放在括號(hào)( )內(nèi)。

14、(2) 基本語(yǔ)法 開(kāi)頭必須有 =。如 = LOG(10) (也可用 +, -開(kāi)頭) 參數(shù)必須放在圓括號(hào)( )內(nèi), ( )前后無(wú)空格, 不用參數(shù)的函數(shù)用空( )。 參數(shù)間要用逗號(hào)“,”隔開(kāi); 參數(shù)可以是數(shù)值、數(shù)組、單元格、單元 格區(qū)域、表達(dá)式、函數(shù) (嵌套7層)等。 可用名稱(chēng)作為參數(shù)，如已定義的單元格名、區(qū)域名。,(3)函數(shù)調(diào)用 概念：函數(shù)調(diào)用使用函數(shù)的過(guò)程，函數(shù)的返回值結(jié)果。 方法 先選定插入函數(shù)的單元格, 用下列方法之一調(diào)用函數(shù)。 “插入”/fx插入函數(shù) 搜索函數(shù)/選擇類(lèi)別/ 選擇函數(shù) 函數(shù)名輸入?yún)?shù)； 鍵盤(pán)輸入 =函數(shù)名, 參數(shù)； 輸入=，再點(diǎn)擊左側(cè)函數(shù)列表框, 選已用過(guò)的函數(shù)；在( )內(nèi)

15、輸入?yún)?shù)； 點(diǎn)擊按鈕 S 選函數(shù)名。,用好幫助 菜單欄幫助/ “F1”鍵； 有關(guān)該函數(shù)的幫助,2.1.6.1一元線(xiàn)性回歸,由最小二乘法求直線(xiàn)方程 y = ax+b 的參數(shù)： 斜率 slope a 截距 intercept b; 還有相關(guān)系數(shù) correlation r /R2， Linest 可對(duì)一組數(shù)據(jù)作線(xiàn)性回歸分析（Line Statistic） 通式：y =a1x1+a2x2+ . +amxm+b Linest 給出回歸參數(shù)a1, a2, ., am, b, 數(shù)值數(shù)組形式, 即返回a, b回歸參數(shù), 還可有附加回歸統(tǒng)計(jì)值r2, F, df, SS, 誤差等 Linest函數(shù)語(yǔ)法 格式 L

16、inest(y值數(shù)列, x值數(shù)列, 常數(shù)_邏輯，統(tǒng)計(jì)_邏輯) 返回值 為數(shù)值數(shù)組。,數(shù)值數(shù)組(回歸參數(shù)+回歸統(tǒng)計(jì)值),數(shù)值數(shù)組的順序,使用Linest 函數(shù)的操作過(guò)程: 先選定將要顯示數(shù)組的區(qū)域，然后輸入函數(shù)、適當(dāng)參數(shù)，再依次按下Ctrl+Shift+Enter輸入?yún)?shù)后“確定”的方法。 不能刪除數(shù)值數(shù)組中的單個(gè)元素。,2.1.6.2 多元線(xiàn)性回歸,LINEST和“數(shù)據(jù)分析”的“回歸” 還可對(duì)多個(gè)自變量xi 的函數(shù)式 y = a1x1+ a2x2+.+ amxm+ b 作線(xiàn)性擬合，計(jì)算出 m 個(gè)xi 相對(duì)應(yīng)的系數(shù) a1，a2，.，am 及常數(shù) b，還有回歸統(tǒng)計(jì)。,2.1.6.3多項(xiàng)式擬合,實(shí)驗(yàn)

17、數(shù)據(jù)為一曲線(xiàn), 其擬合函數(shù)的形式不清楚時(shí), 常用多項(xiàng)式(普適函數(shù))進(jìn)行擬合 y=b+a1x+a2x2+.+amxm 用Excel擬合方法 (1) 直接擬合法：“添加趨勢(shì)線(xiàn)”類(lèi)型多項(xiàng)式階數(shù)。 (2) 變量變換法： 變換方法 x1=x，x2=x2，.，xm=xm 化為多元一次函數(shù)： y=b+a1x1+a2x2+ .+amxm 求多項(xiàng)式的參數(shù) b，a1，a2，.，am 可用 LINEST函數(shù)； “數(shù)據(jù)分析”“回歸”工具擬合。 方次盡量低；常用到 3 次方。n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，擬合的多項(xiàng)式最高階數(shù)為 n1。,2.1.6.4 Excel使用小結(jié),求回歸系數(shù)、判定系數(shù) 規(guī)劃求解 回歸分析 回歸分析報(bào)告 添加趨勢(shì)線(xiàn)

18、 Excel內(nèi)建函數(shù) INTERCEPT()，SLOPE() LINEST() RSQ() SUMXMY2(),2.2 時(shí)間序列分析法,時(shí)間序列分析法：是一種根據(jù)研究對(duì)象的歷史上的一系列已知數(shù)據(jù)（時(shí)間序列），分析并找出事物隨時(shí)間發(fā)展的軌跡，用數(shù)學(xué)模型去描述研究對(duì)象隨時(shí)間變化的發(fā)展規(guī)律，并根據(jù)該模型預(yù)測(cè)事物的未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r的定量分析預(yù)測(cè)方法。 在我看來(lái)，時(shí)間序列分析法就是一種特殊的回歸分析法，它們之間的區(qū)別是時(shí)間序列法不需要知道影響變量變化的因素，也不必去尋求因果關(guān)系，而是把各種因素的影響都轉(zhuǎn)化為時(shí)間的影響，只要有足夠的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以用來(lái)構(gòu)成一個(gè)合理長(zhǎng)度的時(shí)間序列。 前提： 決定研究對(duì)象以前發(fā)展

19、的諸因素，在很大程度上也將決定該對(duì)象的未來(lái)發(fā)展。 研究對(duì)象的發(fā)展過(guò)程屬于漸進(jìn)式變化，而不是跳躍式的變化。 時(shí)間序列分析法的數(shù)學(xué)建模與回歸分析法基本一致，只是將自變量現(xiàn)在只關(guān)注時(shí)間了，將數(shù)據(jù)繪制成圖表，找出變化趨勢(shì)，定出曲線(xiàn)模型，之后求解系數(shù)即可。,2.3 層次分析法,層次分析法（AHP）：屬于系統(tǒng)決策論，它將判斷和價(jià)值結(jié)合為一個(gè)邏輯的整體，它依賴(lài)于想象、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)去構(gòu)造問(wèn)題所處的梯階層次，并根據(jù)邏輯、直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)去給出判斷。它通常會(huì)將整個(gè)系統(tǒng)中的元素有機(jī)的結(jié)合起來(lái)考慮，并得出全面的結(jié)果。 從簡(jiǎn)單例子得到感性認(rèn)識(shí)：我想買(mǎi)一輛車(chē)，現(xiàn)在有三個(gè)牌子的車(chē)供我選擇，但是具體買(mǎi)哪輛車(chē)我卻有多個(gè)參考標(biāo)準(zhǔn)（這里就

20、有一個(gè)系統(tǒng)的概念），其中這些方面的權(quán)重又不一樣，問(wèn)題來(lái)了我如何決策？ 1. 首先我依據(jù)自己的想象、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)構(gòu)造了如下的一個(gè)遞階層次，暫不管它是否合理，只少這是目前我自己所能考慮的方面，在后續(xù)有另外的考慮時(shí)還能從新調(diào)整。 2. 接下來(lái)就是一個(gè)權(quán)重問(wèn)題了，依據(jù)AHP方法我構(gòu)造如下一個(gè)兩兩比較矩陣，兩兩比較都是針對(duì)某一個(gè)準(zhǔn)則而言的.,2.3 層次分析法,3. 和積法權(quán)重計(jì)算步驟： 將判斷矩陣每一列歸一化 每一列經(jīng)歸一化后的判斷矩陣按行相加 對(duì)上一步生成的向量歸一化 計(jì)算判斷矩陣最大特征根 4.計(jì)算各層元素對(duì)目標(biāo)層的合成權(quán)重 AHP作為一種有用的決策工具有著明顯優(yōu)點(diǎn)： 適用性：用AHP進(jìn)行決策，輸入

21、的信息主要是決策者的選擇與判斷，決策過(guò)程充分反映了決策者對(duì)決策問(wèn)題的認(rèn)識(shí)，這就使以往決策者與決策分析者難以溝通的狀況得到改變。通常由決策者直接使用AHP進(jìn)行決策將大大增加決策的有效性； 簡(jiǎn)潔性：AHP從本質(zhì)而言是一種思維方法，它把復(fù)雜問(wèn)題分解成各個(gè)組成因素，又將這些因素按支配關(guān)系分組形成梯階層次結(jié)構(gòu)。通過(guò)兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對(duì)重要性。然后綜合決策者的判斷，確定決策方案相對(duì)重要性的總排序。整個(gè)過(guò)程就是分解、判斷、綜合； 適用性：AHP不僅能進(jìn)行定量分析，還能進(jìn)行定性分析。它將決策工程中定性與定量因素有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，用一種統(tǒng)一方式進(jìn)行處理。在諸如資源分配、沖突分析、方案評(píng)比、計(jì)劃等問(wèn)

22、題中AHP都有著良好的適用性； 系統(tǒng)性。,2.4 決策法,決策法：指人們?yōu)閷?shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)，根據(jù)一定的條件，采用科學(xué)的方法和手段（與傳統(tǒng)決策的區(qū)別）從所有可供選擇的方案中找出最滿(mǎn)意的一個(gè)方案，進(jìn)行實(shí)施，直至目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)論、控制論、信息論等新學(xué)科的出現(xiàn)，運(yùn)籌學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)等應(yīng)用數(shù)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)科學(xué)的決策提供了基礎(chǔ)。 決策一般遵循如下的一個(gè)過(guò)程： 根據(jù)自然狀況的可控程度，決策問(wèn)題可分為確定性、不確定型和風(fēng)險(xiǎn)型決策三種,提出問(wèn)題指找出系統(tǒng)在發(fā)展變化的過(guò)程中，期望狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)的差異 目標(biāo)是決策者希望達(dá)到的決策效果 黃框中的擬定備選方案和方案評(píng)估是決策過(guò)程中的關(guān)鍵，在擬定方案時(shí)必須做到嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)，

23、對(duì)決策方案的每個(gè)步驟都要仔細(xì)推敲，嚴(yán)格論證。而且要做到敢于創(chuàng)新，大膽探索。 方案優(yōu)選個(gè)人認(rèn)為是決策的精髓。前期環(huán)節(jié)都是為最優(yōu)方案選擇做準(zhǔn)備。在進(jìn)行選擇時(shí)，要注意不僅要確定最優(yōu)方案，而且要準(zhǔn)備可以啟動(dòng)的后備方案。,2.4.1 確定性決策,確定型決策 確定型決策是指決策系統(tǒng)的全部事實(shí)明確，可以準(zhǔn)確列舉，只存在一種確定的自然狀態(tài)的決策。一般特點(diǎn): 只有一個(gè)確定的自然狀態(tài)； 存在決策者希望達(dá)到的一個(gè)明確目標(biāo)； 存在可供選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的行動(dòng)方案； 不同的行動(dòng)方案在確定狀態(tài)下的損益可以計(jì)算出來(lái)。 很抽象？還是看下面的例子吧 一位投資者手中有10000美元，有數(shù)種投資方案，所得回報(bào)可以確定，見(jiàn)下 表，

24、問(wèn)這位投資者該如何決策？,可以看到此類(lèi)中自然狀態(tài)是唯一的； 投資者的目標(biāo)是獲得最大年終收益； 面臨4個(gè)可供選擇的決策方案； 每個(gè)決策者的損益是已知的； 這個(gè)確定型決策較為簡(jiǎn)單的就能選擇出執(zhí)行方案，投資政府證券,2.4.2 不確定性決策,不確定型決策 不確定型決策是指決策者面臨多種可能的自然狀態(tài)，且未來(lái)自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率不可預(yù)知，可選方案在不同狀態(tài)下結(jié)果不同的決策。不確定型決策一般具備以下特點(diǎn): 存在著兩種或兩種以上的自然狀態(tài)，既不能確定未來(lái)何種自然狀態(tài)會(huì)出現(xiàn)，也無(wú)法得到各自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率； 存在決策者希望達(dá)到的一個(gè)明確目標(biāo)； 存在可供選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的行動(dòng)方案； 不同的行動(dòng)方案在確定狀態(tài)

25、下的損益可以計(jì)算出來(lái)。,在這種情況下，決策者只能依據(jù)一定的簡(jiǎn)單原則來(lái)進(jìn)行分析決策，這樣的簡(jiǎn)單原則，我們稱(chēng)為決策準(zhǔn)則，常用的決策準(zhǔn)則有：樂(lè)觀準(zhǔn)則、悲觀準(zhǔn)則、折衷準(zhǔn)則、等可能性準(zhǔn)則、后悔值準(zhǔn)則。,2.4.3 決策準(zhǔn)則,樂(lè)觀準(zhǔn)則 又稱(chēng)最大最大準(zhǔn)則，這是一種趨險(xiǎn)型決策準(zhǔn)則。決策者對(duì)未來(lái)持樂(lè)觀態(tài)度，不管未來(lái)情況如何，總是選擇最好結(jié)果。找出每一個(gè)方案的最好結(jié)果； 悲觀準(zhǔn)則 又稱(chēng)最小最小準(zhǔn)則，是一種避險(xiǎn)型決策準(zhǔn)則。與樂(lè)觀準(zhǔn)則相反，選擇在最差自然狀態(tài)下帶來(lái)最多收益的方案； 折衷準(zhǔn)則 也稱(chēng)樂(lè)觀系數(shù)法決策準(zhǔn)則。提出一個(gè)樂(lè)觀系數(shù)a，即最好狀態(tài)出現(xiàn)的概率為a，最差狀態(tài)出現(xiàn)的概率則為（1-a） 方案收益=最好狀態(tài)收益

26、* a + 最差狀態(tài)收益 * （1-a） 等可能性準(zhǔn)則 認(rèn)為各種自然狀態(tài)等可能性發(fā)生 方案收益=各狀態(tài)下收益*各狀態(tài)發(fā)生概率；各狀態(tài)發(fā)生概率= 1/狀態(tài)數(shù)量,2.4.4 風(fēng)險(xiǎn)型決策,風(fēng)險(xiǎn)型決策 風(fēng)險(xiǎn)型決策是指決策者在進(jìn)行決策時(shí)，雖然無(wú)法確知未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)何種自然狀態(tài)，但卻可以了解未來(lái)可能有幾種狀態(tài)出現(xiàn)以及每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率。 一般特點(diǎn) 存在著兩種或兩種以上的自然狀態(tài)(如銷(xiāo)售中的暢銷(xiāo)、滯銷(xiāo)等)，各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率可以通過(guò)計(jì)算或估計(jì)得到； 存在決策者希望達(dá)到的一個(gè)明確目標(biāo)； 存在可供選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的行動(dòng)方案； 不同的行動(dòng)方案在確定狀態(tài)下的損益可以計(jì)算出來(lái)。 很抽象？還是看例子吧 一位投資者手中有10000美元，有數(shù)種投資方案，在不同利率變化情況下所得回報(bào)可以確定，并且利率上升的概率為40%，利率不變的概率為30%，利率下降的概率為30%見(jiàn)下表，問(wèn)這位投資者該如何決策？ 最大收益期望值決策準(zhǔn)則：最大收益期望值決策準(zhǔn)則是指當(dāng)決策目標(biāo)的指標(biāo)為收益時(shí)，選擇收益期望值