możliwych wypłat lub strat możliwości Cel stosowania:

HTML
DOWNLOAD

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "możliwych wypłat lub strat możliwości Cel stosowania:"

Piotr Gabriel Czyż
9 lat temu
Przeglądów:

1 Drzewo decyzyne graficzna prezenaca wszyskich eleenów probleu decyzynego, zn.: dopuszczalnych decyzi sanów naury prawdopodobieńsw sanów s i ożliwych wypła lub sra ożliwości Cel sosowania: pozwala poznać srukurę probleu decyzynego ławość zasosowania w przypadku bardzie skoplikowanych probleów decyzynych, oraz gdy w probleach decyzynych wysępue sekwenca sanów. STRUKTURA DRZEWA DECYZYJNEGO węzły decyzyne (sybol sygnalizuą, że w dany oencie procesu decyza usi zosać podęa przez osobę podeuącą decyzę. Ścieżki kóre wychodzą z węzła decyzynego, reprezenuą różne ożliwe wariany decyzyne. węzły losowe (sybol z kórych wychodzą gałęzie reprezenuące sany naury. Wychodzące gałęzie inforuą o y, że w dany oencie procesu decyzynego dalszy przebieg zdarzeń es wyznaczany z określany prawdopodobieńswe przez czynniki zewnęrzne, nie zaś przez podeuącego decyzę. gałęzie - 1 -

skoplikowanych probleów decyzynych, oraz gdy w probleach decyzynych wysępue sekwenca sanów.

2 ALGORYTM BUDOWANIA DRZEWA 1. Idenyfikaca celu 2. Idenyfikaca naprzeienne sekwenci działania reakce gdzie działania są o gałęzie wyprowadzone z węzłów decyzynych do węzłów losowych. 3. Idenyfikaca paraerów liczbowych a koszów działań b prawdopodobieńsw wysąpienia poszczególnych sanów c wypła w sanach końcowych. Przykład (fragen drzewa decyzynego z zadania 1, ćwiczenie nr 2 brak konsekwenci 0 0,05 wygra 150 0,25 nie przyznawać się fira 150 przegra 1150 proces 0,75 wygra 20 0,05 pracownik 20 przegra

3 SPOSÓB PODEJMOWANIA DECYZJI 1. zbudować drzewo 2. usalić wysokości wypła związanych z każdy sane naury oraz każda decyzą 3. przesuwaąc się od końca drzewa do ego począku (z prawe srony do lewe, wyznaczyć oczekiwane wypłay (wzór: Oczekiwana wyplaa = k i p dla każdego warianu i zapisać e nad odpowiedni węzłe losowy 4. Za opyalną decyze uznae się ę, kóre odpowiada nawyższa oczekiwana wyplaa. Warość e wypłay zapisuey w węźle decyzyny. brak konsekwenci 0 0,05 wygra 150 0,25 nie przyznawać się 855 fira przegra 1150 proces 0, wygra 20 0,05 pracownik przegra

warianu i zapisać e nad odpowiedni węzłe losowy 4. Za opyalną decyze uznae się ę, kóre odpowiada nawyższa oczekiwana wyplaa.

4 WYKORZYSTANIE DODATKOWEJ INFORMACJI ORAZ ANALIZA A POSTERIORI Rozkład a priori - przed przysąpienie do rozwiązywania probleu decyzynego znay prawdopodobieńswa poszczególnych sanów naury. Po dokonaniu analizy a priori ożna eszcze przeprowadzić dodakowe badania uożliwiaące uzyskanie dodakowe inforaci zwane inforacą z próby, kóra korygue rozkład a priori sanów naury. Skorygowane prawdopodobieńswa sanów naury nazyway prawdopodobieńswai a poseriori. Analiza a poseriori polega na wykorzysaniu prawdopodobieńswa a poseriori do obliczania oczekiwanych wypła dla poszczególnych decyzi. Noaca: Dla uzyskania dodakowe inforaci pobierana es próba. I, I2,, I 1 K - ożliwe wyniki z próby. p ( s I prawdopodobieńswo a poseriori (czyli skorygowane prawdopodobieńswa a priori es o warunkowe prawdopodobieńswo wysąpienia sanu naury s, pod warunkie uzyskany z próby I

Skorygowane prawdopodobieńswa sanów naury nazyway prawdopodobieńswai a poseriori.

5 ( Przeprowadzane obliczenia w analizie a poseriori: Prawdopodobieńswo a poseriori wyliczay zgodnie z poniższy wzore: p( s I p( s I =, p( I gdzie: p s I - prawdopodobieńswo łącznego wysąpienia sanu naury s oraz I. Przy czy, znaąc prawdopodobieńswa warunkowe (inforace e są porzebne do rozwiązania zadania, p s I ożey wyliczyć ze ( wzoru: ( I s p ( s I = p p. p ( I - es prawdopodobieńswe orzyania wyniku z próby I. Prawdopodobieńswo o ożey obliczyć wykorzysuąc wzór na prawdopodobieńswo całkowie: p ( I = p p( I s = p( I s Oczekiwana wypłaa a poseriori i i. oczekiwana wypaa = OW ( di I = ki p( s I, = 1 ki - wyplaa związana z i-ą decyzą -y sane. di - i-a decyza Opyalna decyza przy dane inforaci z próby I ( OW ( opyala decyza = MAX d i I

p ( I - es prawdopodobieńswe orzyania wyniku z próby I.

Podobne dokumenty

Twierdzenie Bayesa. Indukowane Reguły Decyzyjne Jakub Kuliński Nr albumu: 53623

Twierdzenie Bayesa. Indukowane Reguły Decyzyjne Jakub Kuliński Nr albumu: 53623 Twierdzenie Bayesa Indukowane Reguły Decyzyjne Jakub Kuliński Nr albumu: 53623 Niniejszy skrypt ma na celu usystematyzowanie i uporządkowanie podstawowej wiedzy na temat twierdzenia Bayesa i jego zastosowaniu