541不确定型决策问题 极小化极大wad原则 极小化极小 三、 Hurwitz准则 四、等概率准则( Laplace 五、后悔值极小化极大准则( sage- Niehans) 六、Krel准则 七、莫尔诺( Molnar)对理想决策准则的要求(1954) 542风险型决策问题的决策原则 、最大可能值准则 二、贝叶斯原则 三、贝努利原则 四、EV(均值一方差准则 五、不完全信息情况下的决策原则( Hodges- Lehmann原则) 543贝叶斯定理 条件概率 二、贝叶斯定理 544贝叶斯分析的正规型与扩展型 正规型分析 二、扩展型贝叶斯分析( Extensive Form Analysis 例 545非正常先验与广义贝叶斯规则 非正常先验( Improper Prior) 广义贝叶斯规则 General Bayesean Rule) 546—种具有部分先验信息的贝叶斯分析法 概述 二、分析步骤 三、几何意义 547序贯决策 习题 进一步阅读的文献4 §4.1 不确定型决策问题 一、极小化极大(wald)原则 二、极小化极小 三、Hurwitz 准则 四、等概率准则(Laplace) 五、后悔值极小化极大准则(svage-Niehans) 六、Krelle 准则： 七、莫尔诺(Molnor)对理想决策准则的要求 (1954) §4.2 风险型决策问题的决策原则 一、最大可能值准则 二、贝叶斯原则 三、贝努利原则 四、E—V(均值—方差)准则 五、不完全信息情况下的决策原则(Hodges-Lehmann 原则) §4.3 贝叶斯定理 一、条件概率 二、贝叶斯定理 §4.4 贝叶斯分析的正规型与扩展型 一、正规型分析 二、扩展型贝叶斯分析(Extensive Form Analysis) 三、例 §4.5 非正常先验与广义贝叶斯规则 一、非正常先验(Improper Prior) 二、广义贝叶斯规则(General Bayesean Rule) §4.6 一种具有部分先验信息的贝叶斯分析法 一、概述 二、分析步骤 三、 几何意义 §4.7 序贯决策 习题 进一步阅读的文献