统计分析与综合评价课件.ppt

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1、统计分析与综合评价统计分析与综合评价第1页，此课件共36页哦学学 习习 目目 标标 明确统计分析的目的，了解统计分析与综合评价的一般程序理解评价指标的要求和选择标准 掌握指标的选择和综合评价方法，能运用各种方法剖析各种问题。第2页，此课件共36页哦统计分析概述统计分析概述统计分析概念 是根据分析研究目的，在科学的理论指导下一客观统计资料为依据，结合具体实际对社会经济现象总体进行系统地分析研究，从而认识事物的本质和发展规律。第3页，此课件共36页哦统计分析的步骤统计分析的步骤确定分析目的拟定分析提纲搜集、鉴别与整理资料进行分析，得出结论根据分析结果提出统计分析报告第4页，此课件共36页哦统计比较

2、统计比较统计比较 统计比较是一种将统计指标所反映的实际规模水平与有关标准进行比较对照，计算出数量的差别和变化，并在此基础上做出评价与判断的统计分析方法。第5页，此课件共36页哦统计比较的目的与种类统计比较的目的与种类目的 从总体数量关系差别及变化中认识事物；通过比较进行监督检查；通过比较促进管理。种类：静态比较和动态比较 相对比较和相差比较 单项比较和综合比较第6页，此课件共36页哦统计综合概念与作用统计综合概念与作用统计综合评价的概念 是指利用反映社会经济现象总体的指标体系，结合各种定性材料，构建综合评价模型求得综合评价值，对被评现象作出明确的评定和排序的一种统计分析方法。统计综合评价的作用

3、 对所分析的现象总体有一个综合的认识；对不同地区或单位之间的综合评价结果进行比较和排序。第7页，此课件共36页哦综合评价的步骤与方法综合评价的步骤与方法步骤：明确评价目标；选择并确定评价指标体系；选择恰当的综合评价方法；确定评价指标的权重系数；选择合适的评价标准；这和总评价值，进行评价。常用方法：综合评分法、功效系数法、平均指数法第8页，此课件共36页哦统计决策统计决策 统计决策的概念 狭义的统计决策方法是一种研究非对抗型和非确定型决策问题的科学的定量分析方法。第9页，此课件共36页哦统计决策的基本步骤统计决策的基本步骤确定决策目标拟定备选方案列出自然状态选择“最佳”或“满意”的方案实施方案第

4、10页，此课件共36页哦收益矩阵表收益矩阵表 状态12n概率P1P2Pn方案a1q11q12q1na2q21q22q2namqm1qm2qmn第11页，此课件共36页哦收益矩阵分析收益矩阵分析 收益矩阵的元素qij反映在状态j下，采用行动方案ai得到的收益值。这里所说的收益是广义收益指标。收益是行动方案和自然状态的函数，可用下式表示：qij Q(ai,j)i=1,2,m;j=1,2,n第12页，此课件共36页哦完全不确定型决策完全不确定型决策 完全不确定型决策的准则各种准则的特点和适用场合第13页，此课件共36页哦完全不确定型决策的准则完全不确定型决策的准则（一）（一）最大的最大收益值准则最大

5、的最大收益值准则 在决策时，先选出各种状态下每个方案的最大收益值，然后再从中选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。最大的最小收益值准则最大的最小收益值准则 在决策时，先选出各种状态下每个方案的最小收益值，然后再从中选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。第14页，此课件共36页哦完全不确定型决策的准则（二）完全不确定型决策的准则（二）最小的最大后悔值准则最小的最大后悔值准则 后悔值是由于决策失误而造成的最大可能的收益值与实际收益值之差。方案ai在状态j下的后悔值，可按下式计算：rij max Q(ai,j)qij 式中，max Q(ai,j)是在第j 种状态下，正确决策有

6、可能得到的最大收益，qij是收益矩阵的元素。显而易见，rij0。最小的最大后悔值准则主张：应在求出后悔矩阵的基础上，先选出各种状态下每个方案的最大后悔值，然后再从中选择最小者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。第15页，此课件共36页哦完全不确定型决策的准则完全不确定型决策的准则（三）（三）（四）折衷准则（四）折衷准则 该准则主张根据经验和判断确定一个乐观系数（01），以和1分别作为最大收益值和最小收益值的权数，计算各方案的期望收益值E(Q(ai)E(Q(ai)=qij +(1)qij 并以期望收益值最大的方案作为所要选择的方案。第16页，此课件共36页哦完全不确定型决策的准则完全不确定型

7、决策的准则（四）（四）（五）等可能性准则（五）等可能性准则 该准则假定各种状态可能出现的概率相同,在此基础上求各方案收益的期望值，并以期望收益值最大的方案作为所要选择的方案。第17页，此课件共36页哦各种准则的特点和适用场合各种准则的特点和适用场合 最大的最大收益值准则一般只有在客观情况确实很乐观，或者即使决策失误，也完全可以承受损失的场合才采用。最大的最小收益值准适用于对未来的状态非常没有把握，或者难以承受决策失误损失的场合。最小的最大后悔值准则适用于不愿放过较大的获利机会，同时又对可能出现的损失有一定承受力的场合。折衷准则和等可能性准则都是以各种方案的收益的期望值作为选择方案的标准。折衷准

8、则事实上是假定未来可能发生的状态只有两种：即最理想状态和最不理想状态。前者发生的概率是，后者发生的概率是（1）。当1时，该准则等价于乐观准则，而当0时，该准则等价于悲观准则。第18页，此课件共36页哦一般风险型决策一般风险型决策然状态概率分布的估计 风险型决策的准则利用决策树进行风险型决策第19页，此课件共36页哦自然状态概率分布的估计自然状态概率分布的估计 客观概率是一般意义上的概率，通常是由自然状态的历史资料推算或按照随机实验的结果计算出来的。主观概率是决策者基于自身的学识和经验作出的对某一事件发生可能性的主观判断。第20页，此课件共36页哦风险型决策的准则（一）风险型决策的准则（一）期望

9、值准则期望值准则 以各方案收益的期望值的大小为依据，来选择合适的方案。E(Q(ai)(i=1,2,-,m)式中，E(Q(ai)是i方案的收益的期望值，是i方案在出现j状态时的收益值；是j状态出现的概率。第21页，此课件共36页哦风险型决策的准则（二）风险型决策的准则（二）变异系数准则变异系数准则 在期望值达到一定数额的前提下，以变异系数较低的方案作为所要选择的方案。方差Var(ai)和变异系数V的计算公式如下：Var(ai)=E(Q(ai)(i=1,2,m)Vi (i=1,2,m)第22页，此课件共36页哦风险型决策的准则（三）风险型决策的准则（三）（三）最大可能准则 在最可能状态下，可实现最

10、大收益值的方案为最佳方案。最大可能准则是将风险条件下的决策问题，简化为确定条件下的决策问题。只有当最可能状态的发生概率明显大于其他状态时，应用该准则才能取得较好的效果。（四）满意准则 利用这一准则进行决策，首先要给出一个满意水平。然后，将各种方案在不同状态下的收益值与目标值相比较，并以收益值不低于目标值的累积概率为最大的方案作为所要选择的方案。利用该准则的决策结果，与满意水平的高低有很大关系。第23页，此课件共36页哦利用决策树进行风险型决策利用决策树进行风险型决策决策树是是一种将决策问题模型化的树形图。决策树由决策点、方案枝、机会点、概率枝和结果点组成。利用决策树对方案进行比较和选择，一般采

11、用逆向分析法，即从树形结构的末端的条件结果开始，从后向前逐步分析。决策树比较适用于求解复杂的多阶段决策问题。第24页，此课件共36页哦利用决策树进行风险型决策利用决策树进行风险型决策（例题分析）第25页，此课件共36页哦贝叶斯决策贝叶斯决策 什么是贝叶斯决策 贝叶斯公式与后验概率的估计 先验分析与后验分析 完全信息价值与补充信息价值 后验预分析 第26页，此课件共36页哦贝叶斯决策贝叶斯决策贝叶斯决策，是利用补充信息根据贝叶斯公式来估计后验概率，并在此基础上对备选方案进行评价的一种决策方法。第27页，此课件共36页哦贝叶斯公式与后验概率的估计贝叶斯公式与后验概率的估计设某种状态j的先验概率为P

12、(j)，通过调查获得的补充信息为ek,j 给定时ek的条件概率为，则在给定信息ek的条件下,j的条件概率即后验概率可用以下公式计算 第28页，此课件共36页哦先验分析与后验分析先验分析与后验分析 先验分析是利用先验概率进行决策，而后验分析是利用后验概率作为选择与判断合适方案的依据。一般来说，只要补充信息是准确的，则后验分析的结论更为可靠。第29页，此课件共36页哦完全信息价值完全信息价值与补充信息价值（一）与补充信息价值（一）完全信息，是指在对某一问题进行决策时，对于所有可能出现的状态都可以提供完全确切的情报。完全信息的价值，可以由掌握完全信息前后，所采取的不同行动方案的收益值的差额来表示。用

13、收益值差额的期望值来综合反映完全信息的价值。第30页，此课件共36页哦 其计算公式如下：EVPI E Q(ai,j)-Q(a*,j)Q(ai,j)-Q(a*,j)上式中，EVPI是完全信息价值的期望值，Q(ai,j)表示各方案在状态j 下的最大收益值，Q(a*,j)表示先验分析中的最佳方案在状态j 下的收益值。EVPI越大表明通过收集补充信息使决策效益提高的余地越大。同时，它也代表了为取得该项情报可付出的代价的上限。完全信息价值完全信息价值与补充信息价值（二）与补充信息价值（二）第31页，此课件共36页哦补充信息ek 的价值VAI的计算公式如下：VAI（ek）=先验EVPI-后验EVPI（ek

14、）上式中，先验EVPI是根据状态的先验概率计算的完全信息价值的期望值，后验 EVPI(ek)是在了解补充信息ek后，利用根据该信息修正的后验概率计算的完全信息价值的期望值。完全信息价值完全信息价值与补充信息价值（三）与补充信息价值（三）第32页，此课件共36页哦 VAI(ek)的取值与ek 有关。为了综合反映补充信息的价值，还需要计算补充信息价值的期望值EVAI=EVAI(ek)=EVAI(ek)=完全信息价值完全信息价值与补充信息价值（四）与补充信息价值（四）第33页，此课件共36页哦上式中，P(ek)是ek 出现的概率。P(ek)；EVAI是判断收集补充信息是否有利的标准。在收集补充信息之

15、前，应将EVAI与收集补充信息的费用加以比较，只有当收集补充信息的费用小于EVAI时，平均来看，收集补充信息才有利可图。完全信息价值完全信息价值与补充信息价值（五）与补充信息价值（五）第34页，此课件共36页哦 后验预分析后验预分析 在正式进行补充信息的调查之前，需要先估算完全信息价值的期望值和补充信息价值的期望值，将其与收集补充信息所需的费用和收益相对比，就是否值得进一步收集补充信息的问题作出判断，并选择最佳的收集补充信息的方案。这一环节被称为后验预分析。第35页，此课件共36页哦本本 章章 小小 结结统计分析概述统计分析基本方法统计决策的基本概念完全不确定型决策一般风险型决策贝叶斯决策第36页，此课件共36页哦