При принятии решения о проведении дополнительных исследований компанией Wisdom фирма – исполнитель заказа предложила следующие условия для работы: были оговорены точность исследований и вероятность того, что прогноз сбудется (данные предоставленные фирмой – исполнителем заказа).
Надежность исследований | ||
Благоприятный | Неблагоприятный | |
Оптимистический | 0,6 | 0,3 |
Пессимистический | 0,4 | 0,7 |
4. Зависимость апостериорных вероятностей от априорных
P(Б|О) | P(Б|П) | |
P(Б) | 0,6 | 0,3 |
0 | 0 | 0 |
0,1 | 0,182 | 0,060 |
0,2 | 0,333 | 0,125 |
0,3 | 0,462 | 0,197 |
0,4 | 0,571 | 0,276 |
0,5 | 0,667 | 0,364 |
0,6 | 0,750 | 0,462 |
0,7 | 0,824 | 0,571 |
0,8 | 0,889 | 0,696 |
0,9 | 0,947 | 0,837 |
1 | 1 | 1 |
Данное условие задачи представим в виде дерева решения:
A | B | C | D | E | F | G | H | I | K |
1 | 0,45 | ||||||||
2 | Благоприятное | ||||||||
3 | 30 | ||||||||
4 | Агрессивное | 30 | |||||||
5 | |||||||||
6 | 0 | 8,7 | 0,6 | ||||||
7 | Неблагоприятное | ||||||||
8 | -8 | -8 | |||||||
9 | |||||||||
10 | |||||||||
11 | 0,45 | ||||||||
12 | Благоприятное | ||||||||
13 |
20 | 20 | ||||||||
|
Базовое | |||||||||
15 | |||||||||
16 | 0 | 13,2 | 0,6 | ||||||
17 | Неблагоприятное | ||||||||
18 | 7 | 7 | |||||||
19 | |||||||||
20 | |||||||||
21 | 0,45 | ||||||||
22 | Благоприятное | ||||||||
23 | 5 | 5 | |||||||
24 | Осторожное | ||||||||
25 | |||||||||
26 | 0 | 11,25 | 0,6 | ||||||
27 | Неблагоприятное | ||||||||
28 | 15 | 15 | |||||||
29 | |||||||||
30 |
Совместные и безусловные вероятности | |||
Благоприятный | Неблагоприятный | ||
Оптимистический | 0,6 * 0,45 = 0,27 | 0,3 * 0,6 = 0,18 | 0,165 + 0,27 = 0,45 |
Пессимистический | 0,4 * 0,45 = 0,18 |
Апостериорные вероятности | ||
Благоприятный | Неблагоприятный | |
Оптимистический | 0,27/0,45 = 0,6 | 0,18/0,45 = 0,4 |
Пессимистический | 0,18/0,6 = 0,3 | 0,42/0,6 = 0,7 |
3. зависимость апостериорных вероятностей от априорных задана таблицей
P(Б|О) | P(Б|П) | |
P(Б) | 0,6 | 0,3 |
0 | 0 | 0 |
0,1 | 0,182 | 0,060 |
0,2 | 0,333 | 0,125 |
0,3 | 0,462 | 0,197 |
0,4 | 0,571 | 0,276 |
0,5 | 0,667 | 0,364 |
0,6 | 0,750 | 0,462 |
0,7 | 0,824 | 0,571 |
0,8 | 0,889 | 0,696 |
0,9 | 0,947 | 0,837 |
1 | 1 | 1 |
Далее вставляем полученный вероятности в дерево решения и рассчитываем оптимальный вариант принятия конечного решения.
Чтобы найти оптимальное решение с помощью дерева решений, надо указать для него значения вероятностей Р(БIО), P(HIO), Р(БIП), P(HIП), P(O) и Р(П).
Например, значение вероятностей P(HIO) находится на пересечении столбца “Неблагоприятный” и “Оптимистический” и равно 0,379.
Для ветви, соответствующей оптимистическому результату дополнительных исследований рынка, на основе теоремы Байеса априорные вероятности Р(Б) и Р(HIП) заменяются условными (априорными) вероятностями Р(БIО) и P(HIO).
Аналогично для ветви, соответствующей пессимистическому результату исследований, вероятности P(Б) и Р(H) заменяются словными - Р(БIП) и P(HIП).
Строим дерево решения и проводим заново расчеты значений ветвей
0,6 | ||