(Ga-Pa)模型下的二行動線性決策分析

［摘 要］本文運用貝葉斯決策理論研究了在門限參數已知時，伽瑪分布共軛于帕萊托分布模型下的二行動線性決策分析問題。并為經營管理者做出最佳決策提供必要的理論依據。

［關鍵詞］模型 二行動線性決策模型 貝葉斯決策分析

每一次投資決策在帶來利益的同時都要面臨風險，因此通過決策分析做出有利于提高經濟效益而盡可能減少風險的決策至關重要。在貝葉斯決策理論中，可應用先驗期望準則或后驗期望準則得出最優行動。同時求得先驗EVPI，后驗EVPI。二者的區別在于后者增加了樣本信息的作用。而抽樣是需要成本的，因此有必要推斷抽樣的價值，即抽樣信息期望值EVSI。最后可估計扣除抽樣成本的抽樣凈益ENGS及最佳樣本量。就此問題，討論了分布共軛于普哇松分布模型下的。給出了倒分布共軛于指數分布模型下的 。得出了貝塔分布共軛于負二項分布模型下的。討論了指數

分布情形下的及抽樣凈益。由于Pareto分布具有遞減的失效率函數，故經常用來描述諸如個人收入、某種藥理過程后病人的存活時間等，被廣泛地應用于經濟學、保險損失、網絡流建模、可靠性研究等領域，非常具有研究價值。本文研究了在伽瑪分布共軛于帕萊托分布模型下的先驗，后驗，及最佳樣本量，從而為經營決策者做出最優決策提供相關的理論依據。具有深遠的理論意義和廣泛的應用價值。

一、二行動線性決策模型

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