导图社区 统计预测与决策之决策
编自徐国祥统计预测与决策版，本篇思维导图是关于决策的部分，主要包括统计决策的概述，贝叶斯决策方法，不确定型决策方法，“好中求坏"决策方法，”坏中求好“决策方法，α系数决策方法，”最小的最大后悔值“决策方法等。
初级统计业务知识分三个模块，考试分为两门。其中统计基础知识和统计法规合并为一门，统计实务为一门。初级统计标*不作为考试要求，统计实务的专业性比较强，但是统计法规的知识点比较少，都是记忆性知识点，可以按照提纲或者导图直接背诵，再进行刷题巩固，这一块的知识点比较轻松能掌握的！
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统计预测与决策之决策
统计决策概述
第一节 决策的概念和种类
一、决策的概念
决策出现原因
基本特征
未来性
选择性
实践性
子主题
决策系统组成
决策主体
决策目标
决策对象
决策环境
在不确定情况下决策，需具备以下条件
二、决策种类
按照决策问题所处的条件
确定型决策
不确定型决策
对抗型决策
按照问题的性质
程序化决策
非程序化决策
按照决策涉及的范围
总体决策
局部决策
按照决策过程是否运用数学模型来辅助决策
定性决策
定量决策
按照决策目标的数量
单目标决策
多目标决策
按照决策的整体构成
单阶段决策
多阶段决策
三、统计决策中的三个基本概念
决策函数
损失函数
风险函数
第二节 决策的作用和步骤
一、决策的作用
二、决策的信息收集成本
三、决策的步骤
确定决策目标
拟订备选方案
方案抉择
方案实施
第三节 决策的公理和原则
一、决策的公理
两个基本点
六条公理
二、决策的原则
三条原则
可行性原则
经济性原则
合理性原则
贝叶斯决策方法
第一节 贝叶斯决策概述
一、贝叶斯决策的概念和步骤
概念
步骤
二、贝叶斯定理
三、贝叶斯决策的优点及其局限性
贝叶斯决策的优点
贝叶斯决策的局限性
第二节 贝叶斯决策方法的类型和应用
略
不确定型决策方法
第一节 ”好中求好“决策方法
一、”好中求好“决策准则的概念及其决策方法步骤
确定各种可行方案
确定决策问题将面临的各种自然状态
将各种方案在各种自然状态下的损益值烈于决策矩阵表中
求每一个方案在各自然状态下的最大损益值
二、 ”好中求好“决策方法的应用
收益决矩阵
损失矩阵采用“最小最小”决策准则
第二节 “坏中求好”决策方法
一、“坏中求好”决策准则和概念
二、“坏中求好”决策和“最大最小”决策方法的应用案例
收益矩阵
损失矩阵
第三节 α系数决策方法
一、α系数决策准则的含义
二、α系数决策方法的应用案例
第四节 “最小的最大后悔值”决策方法
一、“最小的最大后悔值”决策基本原理
二、“最小的最大后悔值”决策方法的应用
