Математическое ожидание
и есть средний ожидаемый риск, обозначаемый также
. Правило рекомендует принять решение, влекущее минимальный средний ожидаемый риск.Вычислим средние ожидаемые риски при указанных выше вероятностях. Получаем
Минимальный средний ожидаемый риск равен 7/6, соответствует 3-у решению.Нанесем средние ожидаемые доходы
и средние ожидаемые риски
на плоскость – доход откладываем по вертикали, а риски по горизонтали (см.рис.):
Получили 4 точки. Чем выше точка
, тем более доходная операция, .Q3чем точка правее – тем более она
рисковая. Значит, нужно выбирать
точку выше и левее. Точка
.Q1доминирует точку
, если
.Q2и
и хотя бы одно из этих .Q4неравенств строгое. В нашем случае
3-я операция доминирует все остальные. 
Точка, не доминируемая никакой другой называется оптимальной по Парето, а множество всех таких точек называется множеством оптимальности по Парето. Легко видеть, что если из рассмотренных операций надо выбрать лучшую, то ее обязательно надо выбрать из операций, оптимальных по Парето. В нашем случае, множество Парето, т.е. оптимальных по Парето операций, состоит только из одной 3-й операции.
Для нахождения лучшей операции иногда применяют подходящую взвешивающую формулу, которая для пар
дает одно число, по которому и определяют лучшую операцию. Например, пусть взвешивающая формула есть
. Тогда получаем:
. Видно, что 3-я операция – лучшая, а 4-я – худшая.С. Правило Лапласа.
Иногда в условиях полной неопределенности применяют правило Лапласа равновозможности, когда все вероятности
считают равными. После этого можно выбрать какое-нибудь из двух приведенных выше правил-рекомендаций принятия решений.§15. Математико-статистический анализ данных
о деятельности производственного экономического объекта
Цель математико-статистического анализа данных, характеризующих поведение исследуемого экономического объекта, состоит в том, чтобы выявить тенденции изменения выпуска продукции и используемых ресурсов, установить зависимость между выпуском и затратами ресурсов и по этим тенденциям и зависимостям найти прогнозы выпуска на ближайшую перспективу.
Выявление тенденций и установление зависимостей между выпуском и ресурсами осуществляется с помощью методов экстраполяции временных рядов и регрессионного анализа, изучаемых в курсе "Теория вероятностей и математическая статистика" [ ].Расчеты по регрессионным моделям целесообразно выполнять на персональных ЭВМ с помощью пакетов прикладных программ, имеющих в своем составе программы множественной линейной регрессии (например, Statistica for Windows, Statgraf, SAS), однако возможно их выполнение на научном калькуляторе по формулам регрессионного анализа, приведенным в [ ].
Технику проведения расчетов и получения прогнозов покажем на примере исследования экономики США. Исходные данные для расчетов, взятые из следующих источников: Economic Report of the President, 1995,Wash,1995; Statistical Abstract of the USA, 1995, Wash, 1995, приведены в следующей таблице.
Валовой внутренний продукт, (в ценах 1987 г.), основные производственные фонды (в ценах 1987 г.) и число занятых в США в 1960-1995 г.г.
а) Анализ тенденций изменения и прогнозирование ВВП, ОПФ и числа занятых.Анализ тенденции изменения и прогнозирование покажем на примере ВВП. Если имеет место линейный тренд, то модель изменения ВВП принимает вид
,где
- линейный (относительно времени) тренд,
- среднее значение ВВП (значение тренда)при t=0 (
»x1 -
),
- среднегодовой прирост ВВП,