有信息的貝葉斯決策方法

有信息的貝葉斯決策方法是決策者在考慮成本或收益等經濟指標時經常使用的方法。

中文名稱	有信息的貝葉斯決策方法
英文名稱	information Bayes decision method
定　　義	以貝葉斯定理為基礎的一種統計模式識別決策的方法。它按照統計期望值對備選方案做出比較和評價，實現決策最最佳化。
套用學科	生態學（一級學科），生態系統生態學（二級學科）

基本介紹

• 中文名：有信息的貝葉斯決策方法

它是在貝葉斯定理的基礎上提出來的。以收益型問題為例，其基本思想是在已知不確定性狀態變數θ的機率密度函式f(θ)的情況下，按照收益的期望值大小對決策方案排序，則最優方案為使期望收益最大的方案。由於由貝葉斯定理可以推出通過抽樣增加信息量能夠使機率更加準確，機率準確則意味著決策風險的降低，所以貝葉斯定理保證了該決策模型的科學性。

為了追求更多的利潤，決策者總是希望獲取一些準確信高的信息，現在隨著越來越多的諮詢公司、研究中心的出現，獲取高質量的信息提供了可能。只要費用小於預期收入，決策者就可以考慮購買由信息公司提供的情報信息。這些信息主要是通過抽樣調查或其他途徑得到的機率，與憑藉經驗預測出來的機率不同它們的可靠性更高，這種機率稱為後驗機率，而前者稱為先驗機率。一般的用後驗機率代替先驗機率進行貝葉斯決策，往往可以得到更準確的方案，這種用後驗機率代替先驗機率再進行貝葉斯決策，就成為後驗分析法。需要指出的是有些情況下並非用後驗分析法就一定比先驗分析好，如果兩者選擇的方案相同，則意味著後者在增加成本的情況下收益並沒有增加，顯然此時先驗比後驗更加有效率。