运筹学-决策树-课件

第十五章决策分析DECISIONANALYSIS99/121-第十五章决策分析99/121-15.1基本概念决策：对可能的方案做出的选择。

决策五要素： （1）决策者：个人或集体 （2）备选方案：两个以上方案 （3）客观的环境条件：实施环境、作用空间 （4）可测知的决策结果 （5）衡量决策结果的评价标准完整的决策过程： （1）确定决策问题：环境、信息、目标 （2）方案的设计：实现目标可采取的方案 （3）方案的选择：技术性、经济性的评价 （4）方案的实施与修正：反馈、修改99/122-15.1基本概念决策：对可能的方案做出的选择。99/1决策分类： 按内容与层次：战略决策、战术决策 按重复程度：程序决策、非程序决策 按决策条件：确定型、不确定型、风险型、竞争型 按决策时间：长期决策、中期决策、短期决策 按决策目标：单目标决策、多目标决策※本章只对不确定型和风险型决策问题讨论。99/123-决策分类： 按内容与层次：战略决策、战术决策 15.2不确定型决策不确定型决策：缺乏必要资料，不能测知事件发生的规律。例：设某工厂以批发方式销售它生产的产品，每件产品的成本为0.03元，批发价为0.05元。若每天生产的产品当日销售不完，每件产品要损失0.01元。该工厂每天的产量可以是0、1000、2000、3000、4000件（可视为市场可能的需要量），问：该工厂如何制定每天的生产计划？分析：市场需求量不确定，无法确切知道该作何种选择。故此，分析在不同产量、需求量下的收益情况：计算公式：收益=(0.05–0.03)╳销量–0.01

╳未售出量99/124-15.2不确定型决策不确定型决策：缺乏必要资料，不能测知不同需求量下的收益情况：99/125-不同需求量下的收益情况：99/125-决策准则：

由于无法预先知道每天的确切需求量，所以决策者要根据自身的状况、承受损失的能力等去做出选择。这时候的决策，无“最优”的标准，但同样有可以使用的客观准则。不确定型决策准则通常有如下几个： （1）悲观主义准则； （2）乐观主义准则； （3）等可能性准则； （4）最小机会损失准则。99/126-决策准则：由于无法预先知道每天的确切需求量，一、悲观主义准则（max--min）决策依据：从决策的最坏结果考虑，取其中结果相对较好者，即对各种决策最坏可能的结果分析，判别方案的优劣，通常以max{min(aij)}来表示。ijaij-------第i种方案第j种需求下收益值

悲观主义决策属于保守型决策，或称谨慎型决策，其处事的原则是“未思进，先思退”。本题对应五种决策的最坏结果为{0,-10,-20,-30,-40}，最小收益中的最大值为0，故选择生产量为0的方案。本题的悲观主义准则下决策分析如下：99/127-一、悲观主义准则（max--min）决策依据：从决策的最悲观主义准则决策分析表：99/128-悲观主义准则决策分析表：99/128-二、乐观主义准则（max--max）决策依据：不放弃任何一个有可能达到最好结果的决策方案，能够承受较大的风险。通常以max{max(aij)}来表示。ij 通常来说，决策者有较强的实力，即使出现最坏的结果，也不会对总体产生太大的影响，决策者往往愿意采用这种准则。本题采取乐观主义准则决策的结果为：

max{0，20，40，60，80}=80，故选择生产量为4000的方案。其分析如下：99/129-二、乐观主义准则（max--max）决策依据：不放弃任乐观主义准则决策分析表：99/1210-乐观主义准则决策分析表：99/1210-三、等可能性准则（Laplace拉普拉斯准则）将每一种结果视作等可能发生的，决策依期望值而定。这样的决策既不会太坏，也不会太好。采用等可能性决策时，首先计算出各方案的收益期望值，然后再选取期望收益最大的方案作为决策方案。公式为：Ei=∑1/n×aijn——事件总数。本题采取乐观主义准则决策的结果为max{0,14,22,24,24}=24，故选择生产量为3000的方案。其分析如下：99/1211-三、等可能性准则（Laplace拉普拉斯准则）等可能性准则决策分析表：99/1212-等可能性准则决策分析表：99/1212-四、最小机会损失准则机会损失（opportunityloss）：当某事件发生时，由于决策的差异形成的相对损失。（未得到的收益）决策的准则是采取使这种损失最小的决策。其计算步骤是：1.构造一机会损失矩阵(1)在事件j列找一最大的收益值ajmax(2)用该值减该列每一项的值(ajmax

–aij)作为该事件发生 时的机会损失值bij2.比较选择min{max(bij)}对应的方案i为首选方案ij该准则可以最大限度地降低决策者的后悔值。本例的决策分析如下：99/1213-四、最小机会损失准则机会损失（opportunitylos最小机会损失准则分析表：99/1214-最小机会损失准则分析表：99/1214-各种决策准则下的选择结果比较： 99/1215-各种决策准则下的选择结果比较： 99/1215-15.3风险决策（riskdecision）概念：对于不确定型决策，某些时候可以获得有关事件发生的概率，这样，所进行的决策就含有风险性意义，我们称之为风险型决策。尽管风险型决策有各式各样内容，但所有问题都有三个基本的的要素：（1）一组对决策者而言可采用的决策方案。（2）一组可能的输出结果及对应的概率。（3）描述结果的价值模型（一般采用货币量）。以上题为例，若估计0～4000需求量发生的概率为0.1、0.2、0.4、0.2、0.1，那么应选什么方案为好？99/1216-15.3风险决策（riskdecision）概念：对于一、最大收益期望值决策准则

（EMV：ExpectedMonetaryValue）方法：计算各方案EMVi=∑pj×aij99/1217-一、最大收益期望值决策准则

（EMV：ExpectedMo二、最小机会损失期望值决策准则

（EOL：ExpectedOpportunityLoss）机会损失期望值：这里指的是对于某一事件结果，选取的决策所产生的收益与该事件出现时最佳决策下产生的收益之间差异的加权平均值。计算公式： EOLi=∑pj×bij 式中：

bij=ajmax

–aij计算步骤：（1）构造机会损失矩阵； （2）计算期望值； （3）选择方案。本例中计算表如下：99/1218-二、最小机会损失期望值决策准则

（EOL：ExpectedEOL计算表：99/1219-EOL计算表：99/1219-15.4决策树把复杂的决策关系（需连续决策多次，每个决策可能对应多个结果）图形化，形成树状结构，辅助决策过程。决策树结构： 1.决策点：应进行决策的节点，以□表示； 2.事件点：决策后所产生的结果事件，以○表示； 3.树枝：表示决策、策略或者事件的内容； 4.树梢：序贯决策引起的最后结果，以表示。99/1220-15.4决策树把复杂的决策关系（需连续决决策树示例：

从事石油钻探工作的B企业与某石油公司签订了一份合同，在一片估计含油的荒地上钻井探测储油状况。它可以采用先做地震试验，然后决定钻井或者不钻井的方案；也可以不用地震试验法，只凭自己的经验来决定钻井或者不钻井。做地震试验的费用每次为3,000元，钻井的费用为10,000元。若钻井后采出石油，则可获得40,000元的收入；若钻井后采不出石油，那么则无任何收入。各种情况下出油的概率及有关数据如图中所示。问企业应如何决策，可使收入的期望值最大？99/1221-决策树示例：从事石油钻探工作的B企业与某石决策树结构图示：试验好0.6钻井出油0.854万004万004万00不出油0.15不钻井出油0.10不出油0.90不钻井出油0.55不出油0.45钻井钻井不钻井不好0.4不试验-0.3万-1万-1万-1万3.4万2.4万1.44万1.2万123456870.4万02.2万1.2万△△△△注：记△为选中的决策。99/1222-决策树结构图示：试验好0.6钻井出油0.854万0015.5主观概率一、主观概率的概念风险决策使用的概率是事件发生可能性的客观表示，但其数值的测定往往需要由决策者主观估计。主观概率：依据所获得信息对事件发生可能性的估计。◆主观概率并非主观臆断，而要依据一定信息进行判断。确定主观概率一般采用专家调查方法。（1）直接估计法：请参加者直接给出事件发生概率的方法。例：估计足球甲级联赛中某三支球队获得冠军的概率。请五位专家，参与预测，如表示：99/1223-15.5主观概率一、主观概率的概念99/1223-概率估算表：99/1224-概率估算表：99/1224-（2）间接估计法：◆以打赌方式询问，寻找无偏差赌注点。例：甲、乙两支球队进行总决赛，猜各自获胜的概率。打赌方式询问：当对二者看法一致（无偏好），则认为二者期望值一致。即：EMV（bet1）=EMV（bet2）设甲赢概率为p，则xp-y(1-p)=-xp+y(1-p), ∴p=y/(x+y)99/1225-（2）间接估计法：◆以打赌方式询问，寻找无偏差赌注点。当对例：三张卡片，其中只有一张有“奖”，研究抽中的概率。可询问对下列赌注的选择意见：赌注一：抽中，赢x=1000元，抽不中，输y=100元；赌注二：抽中，输x=1000元，抽不中，赢y=100元。可能会选赌注一,而不会选赌注二。改变赌金数额，比如，让x=600元，y=300元，如果认为这二者这一致时，则可认为抽中的概率p=300/(600+300)=1/3问：用这种方法估计事件概率，其不足之处在哪里？99/1226-例：三张卡片，其中只有一张有“奖”，研究抽中二、主观概率的修正主观概率往往是在不完备信息的情况下做出的估计，也称之为先验概率。如果经过一些措施，获得某些补充信息，那么先验概率就会被修正，而得到后验概率，从而作为修正后的主观概率使用。其步骤为：先由过去的经验或专家估计先验概率；根据调查或经验计算后验概率（条件概率）设Bi=｛需估计概率的事件｝，T=｛试验或调查的样本事件｝，P(Bi)=Bi事件先验概率，p(T/Bi)=Bi条件下事件T的概率，P(Bi/T)=在样本试验或者调查后，修正后的事件Bi的概率，则有 P(Bi/T)=P(Bi)•P(T/Bi)P(Bi)•P(T/Bi)99/1227-二、主观概率的修正主观概率往往是在不完备信息示例：某钻探大队在某地区进行石油勘探，主观估计该地区有油的概率为p(B1)=0.5，无油的概率为p(B2)=0.5。为提高钻探的效果，先做地震试验。根据积累的资料知：凡有油的地区做试验，结果为“好”的概率为p(T/B1)=0.9，结果为“不好”的概率为p(T/B1)=0.1；凡无油的地区做试验，结果为“好”的概率为p(T/B2)=0.2，结果为“不好的概率为p(T/B2)=0.8。问在该地区做试验后，有油与无油的概率各自应为多少？99/1228-示例：某钻探大队在某地区进行石油勘探，主观估计该地区有油的概解：p(T)=p(B1)p(T/B1)+p(B2)p(T/B2)=0.50.9+0.50.2=0.55p(T)=p(B1)p(T/B1)+p(B2)p(T/B2)=0.50.1+0.50.8=0.45p(T)—–试验后得到结果为“好”的概率，p(T)—–试验后得到结果为“不好”的概率。计算后验概率：若试验结果为“好”，则p(B1)p(T/B1)p(T)p(B1/T)==119,p(B1)p(T/B1)p(B2/T)==112p(T)若试验结果为“不好”，则p(B1/T)=p(B1)p(T/B1)P(T)=91,p(B2/T)=p(B2)p(T/B2)p(T)=9899/1229-解：p(T)=p(B1)p(T/B1)+p(B2)概率分析图示：先验概率条件概率联合概率无条件概率后验概率有油无油试验结果为“好”试验结果为“不好”试验结果为“不好”试验结果为“好”有油且“好”有油且“不好”无油且“好”无油且“不好”“好”的可能“不好”的可能有油无油有油无油P(B1)=0.5P(B2)=0.5P(T/B1)=0.9P(T/B2)=0.9P(T/B1)=0.9P(T/B2)=0.9P(T∩B1)=0.45P(T∩B1)=0.05P(T∩B2)=0.10P(T∩B2)=0.40P(T)=0.55P(T)=0.45P(B1/T)=P(B2/T)=P(B1/T)=P(B2/T)=119112919899/1230-概率分析图示：先验概率条件概率联合概率无条件概率后验概率有油三、信息的价值通过搜集信息，可获得事件发生情况的信息，据此做出的决策是在有信息的条件下做出的，可获取的收益期望值与无信息时对照，可计算出信息的价值。1.完备信息的价值（EVPI：ExpectedValueofPerfectInformation）

假如有信息能够确切知道事件的发生与否，则这时的信息称为完备信息，依此完备信息进行决策所获取的收益期望值称为完备信息收益期望值，记为EVwPI（ExpectedValuewithPerfectInformation），其与无信息时的收益期望值之差称为完备信息的价值

EVPI。 EVPI=EVwPI–EVwoPI（EVwoPI：ExpectedValuewithout

PerfectInformation=EMV）（注：书上EVwPI为EPPI，EVwoPI为EMV）99/1231-三、信息的价值通过搜集信息，可获得事件发生情上例中，若有确切市场需求量的信息，则对应的决策结果如下：∴完备信息的价值EVPI=EVwPIEVwoPI(EMV)=4028=1299/1232-上例中，若有确切市场需求量的信息，则对应的决完备信息价值的理解：可假设有一个密封信袋，内装有确切需求量的信息，打开后就可得到准确的市场需求量数据。那么，该信封价值几何？你肯出多少钱买下？此价值即为EVPI。？若搜集信息的费用超过EVPI，则失去搜集信息的意义。99/1233-完备信息价值的理解：可假设有一个密封信袋，内2.样本信息价值(EVSI：ExpectedValueofsampleInformation)有时，获取的信息也许是不完备的，或者无法获取完备的信息，只能通过调查或试验获取样本信息，这时的信息价值称为样本信息价值EVSI。 EVSI=EVwSIEVwoSI式中，EVwSIExpectedValuewithSampleInformation，表示在有样本信息下的收益期望值；而EVwoSIExpectedValuewithoutsampleInformation，表示无样本信息（无信息）下的收益期望值。实际上， EVwoSI=EVwoPI=EMV 99/1234-2.样本信息价值(EVSI：ExpectedValueo应用举例：例：南武小化肥厂开发出一种新型化肥。若工厂将产品推向市场，那么，如果成功则可获得50,000元的利润，如果失败将带来35,000元的损失。在过去,有60℅的类似产品获得过成功。如果花费5000元，则可对该新型化肥的效果进行试验。若试验结果是“受欢迎”，则有80℅的可能会获得市场成功；若测试结果为“不受欢迎”，那么只有30℅的可能会获得市场成功。工厂估计测试的结果有60℅的可能会是“受欢迎”，40℅的可能会是“不受欢迎”。试帮助该小化肥厂制定最佳策略，并且确定EVPI和EVSI。99/1235-应用举例：例：南武小化肥厂开发出一种新型化肥。若工厂将产不试验试验不推出推出不推出推出不推出推出受欢迎不受欢迎不成功成功不成功不成功成功成功50000-35000050000-35000050000-35000016,00016,00016,0000.60.40.80.20.30.70.60.433,00033,000-9,500019,800-5,000△△△△1234567899/1236-不试验试验不推出推出不推出推出不推出推出受欢迎不受欢迎不成功解：先画出决策树，则最大的EMV=16,000，相应的决策为“不做试验推出”。计算EVPI、EVSI： EVPI=EVwPIEVwoPI =50,0000.6+00.416,000 =14,000 EVSI=EVwSIEVwoSI =1,980016,000 =3,800“成功”信息,推出,收入5,0000；“不成功”信息,不推出,收入为0。样本信息的价值<5,000,故不做试验。99/1237-解：先画出决策树，则最大的EMV=16,000，相应的决策为15.6决策分析中的效用度量许多问题中涉及到效用值，即决策者决策时依据的是效用值而非实际货币值。效用值：决策者对实际货币数值认同的效用价值。显然，同一数额货币值对不同决策者的效用是不同的。例：某彩票设置100万元幸运大奖，抽中的概率为百万分之一，而彩票的售价为每张10元，问：你要不要参与该活动？解：按期望值计算EMV=10610-6=1元 净收益L=EMV-10=-9元不应购买。99/1238-15.6决策分析中的效用度量许多问题中涉

若对于-10元的效用值认为是可以忽略，即视作0值，则期望值 EMV=1则就会选择参与抽奖决策。

若以U表示效用值，以M表示实际货币值，则通常U(M)是一个以实际货币值M为变量的函数，且可以是非线性的函数关系。效用值U(M)实际货币值M99/1239-若对于-10元的效用值认为是可以忽略，即视作例：分析下述情况：

设A、B、C三名决策者对0元收入的效用值都认为是0，对10000元的收入都认为是100，且认为下述选择是无差别的：对A，肯定收入5000元，与60%的可能得到10000元，40%的可能得到0元；对B，肯定收入5000元，与40%的可能得到10000元，60%的可能得到0元；对C，肯定收入5000元，与50%的可能得到10000元，50%的可能得到0元；试分析A、B、C三名决策者对5000元的效用值。99/1240-例：分析下述情况：99/1240-MU(M)ABC解：计算各自效用值：对A，U(5000)=0.6100+0.40=60对B，U(5000)=0.4100+0.60=40对C，U(5000)=0.5100+0.50=50分析：对A，虽然有60%的把握获取10000元，但认为与得5000元无差别，属谨慎型；对B，由40%机会获得10000元，就如同获得肯定的10000元；C属于对凤险持中立态度的类型。500010000050100604099/1241-MU(M)ABC解：计算各自效用值：分析：对A，虽然有60%效用分析是对决策者能够承受风险能力的测度。在采用这种方法进行风险决策分析时，要把各项收益与损失都换成效用值，计算效用期望值，然后按最大期望效用值准则选取决策即可。效用决策实例分析：

1.你有机会参加一个摸彩游戏，能够以0.2的概率抽到1,000,000元大奖，或者有0.8的可能什么也抽不到。如果有两个方案可供选择：不参加抽奖可得5,000元，或者以上述条件参加抽奖。那么，你会选择那一个方案？若奖金额提高到5,000,000元，或者降低到100,000元，你又作何种选择？若抽中的概率提高到0.4或者降到0.1，你会如何选择？能否设计出计算你个人效用曲线的方法？2.是否会为你新购的汽车、家庭的财产、人身的安全进行保险？99/1242-效用分析是对决策者能够承受风险能力的测度。在效用函数的估计：实际货币值对一个决策者的效用值，可以利用调查方式获取，基本步骤如下：确定决策事件中可获取的最大收益值x和最小收益值y；2.定义效用值U(x)=1，U(y)=0（也可选择别的数值，因为效用是相对值。） 3.确定z值，使得对于

1o

获取肯定的z值； 2o

获取x或y值，取决于抛硬币的结果（1/2概 率），当决策者对此二者的选择认为无差别 时，则 U(z)=0.5U(x)+0.5U(y)=0.5 4.对U(x)与U(z)，U(z)与U(y)之间同样采取上述做法。99/1243-效用函数的估计：实际货币值对一个决策者的效用一个常用的效用函数：上述方法虽然理论上可行，但操作起来并不十分容易。因此研究人员开发出一些现成的效用曲线提供使用，其中最主要的一个就是指数函数效用曲线，它广泛应用与许多金融投资分析上。该函数只有一个参数，便于应用。其结构形式为：U(x)=1-e-x/RR——可变参数，R>0，称为风险承受系数。R愈大，愈能冒险。x——实际货币值。x>0，受益；x<0，损失。R的确定：来自对下述方案无差别的选择1.不赌，无收益； 2.赢R元，或者输R/2元，由掷硬币决定。99/1244-一个常用的效用函数：上述方法虽然理论上可行，15.7决策分析典型案例例1:普瑞公司投标决策

普瑞精密仪器公司，从事科学仪器生产和销售，现被邀请参加政府的一个合同项目投标，合同要求在未来一年中要交付一定数量的科学仪器。出价低者可以赢得合同。普瑞公司估计需要投入5000元用于投标准备费用，若中标，则需要95000元用于供应该仪器设备费用，根据过去这类合同的基标价 概率<115,000 0.2115,000~120,000 0.4120,000~125,000 0.3>125,000 0.1础资料，公司估计，若有竞标者，那么其可能的标价及其概率如表示。同时企业估计有30%的可能没有竞争者，问：公司该做怎样的决策?99/1245-15.7决策分析典型案例例1:普瑞公司投标决策解：中标后总费用为5,000+95,000=100,000，此数为标价最低限。为简单起见，我们假定可选的标价为0(不投标)、115、120、125千元，则可建立竞标方案的损益表：不投标<115>115,<120>120,<125>125普瑞公司方案不投标1151201250 0 0 0 015 -5 15 151520 -5 -5 20 2025 -5 -5 -5 25竞争者投标方案(单位:千元)概率0.3 0.70.2 0.70.4 0.70.30.70.199/1246-解：中标后总费用为5,000+95,000=100,0据此，可分析普瑞公司在不同方案下的损益及其收益期望值：方案不投标115120125收益中标概率损失概率期望值EMV0 015 0.8620 0.5825 0.370 1-5 0.14-5 0.42-5 0.63012.209.506.10单位：千元∴按最大期望值的选取准则，应选择标价为115千元的方案。99/1247-据此，可分析普瑞公司在不同方案下的损益及其收益期望值：方案不例2：保险问题

每年，某公司都要为雇员办理医疗保险，有几个不同方案可供选择。各方案的条款如下：方案1：月付保险费24元，可扣除医疗费用500元，即投保人要承担500元以内的全部费用，余下费用的90%由保险公司承担。方案2：月付保险费1元，可扣除医疗费用1000元，余下费用的90%由保险公司承担。方案3：月付保险费用20元，无最低可扣除医疗费用。保险公司支付发生的全部医疗费用的70%。问：采用那种保险方案较好？99/1248-例2：保险问题每年，某公司都要为雇员办理医疗解：方案的选择取决于医疗费用的数额及其概率分布，然后需要计算在不同方案下实际支出的费用。如：费用总和(元)概率p200 0.30600 0.501000 0.155000 0.0315,000 0.02年医疗费用分布统计对方案1：当发生600元医疗费用时，投保人支付的费用总额为：2412+500+10010%=798元对各方案在不同事件（医疗费用）发生下的支付状况进行测算，其结果如下表所示：99/1249-解：方案的选择取决于医疗费用的数额及其概率分布，然后需要计算医疗费方案1 方案2 方案3200元600元1000元5000元15000元488 212 300798 612 420838 1012 5401238 1412 17402238 2412 4740EMV753 612 528概率p0.30.500.150.030.02各方案支付的医疗费用及期望值单位：元计算期望值，选择最小期望费用的方案。99/1250-医疗费方案1 方案2

阿米公司考虑是否把一种新产品推向全国市场。由于新产品在市场中能否畅销被认为是不确定的，所以公司认为把产品推向市场之前先在区域内试销是一种谨慎做法。因此，首先要决策是否要开辟试销市场。公司估计，开辟试销市场的净费用为50,000元。如果开辟试销市场，那么他必须等待试销市场结果，根据试销的状况可以决定是否将产品推向全国市场。另一方面，也可以做出不经试销，直接将产品推向全国市场的决策。阿米公司估计，成功的产品可实现(在全国市场)1,200,000元的价值，而失败要承担500,000元的损失。公司打算使用科学的决策方法帮助决策。

公司根据以往经验估计，试销市场成功的概率为0.6，失败的可能为0.4。若试销市场获得成功，那么再推向全国市场时，成功的可能就有0.7，而失败的概率为0.3。若试销市场失败，推向全国市场后成功的可能只有0.2，失败的可能有0.8。如果不试销而直接推向全国市场，那么成功和失败的概率均为0.5。例3：阿米公司的营销策略99/1251-阿米公司考虑是否把一种新产品推向全国市场。由试销不试销成功不成功推向全国放弃推向全国放弃推向全国放弃成功失败成功失败成功失败0.600.400.700.300.20.80.50.5120-50120-5000120-5006969-160353541.436.4-599/1252-试销不试销成功不成功推向全国放弃推向全国放弃推向全国放弃成功例4：农场种植决策

友谊农场乔先生要决策今年种植玉米还是小麦。如果种玉米，且气候温暖，他可赚8000元的利润，如果气候寒冷，那么他只能赚5000元。如果选择种植小麦，气候温暖时可以赚7000元，若气候寒冷时只能赚6500元。过去的经验表明，40%的年份是寒冷气候，60%的年份是温暖气候。种植前，乔先生还可花费600元向专门机构咨询今年的气象信息预报。如今年气候寒冷，那么有90%的可能预报结果也会是寒冷的，如今年气候温暖，那么80%的可能预报结果会使温暖的。乔先生采取怎样的决策才能使他的期望收益最大？计算EVPI和EVSI。99/1253-例4：农场种植决策友谊农场乔先生要决策今年种设B—温暖气候，B—寒冷气候，T—预测温暖，T—预测寒冷解：P(B)==0.6,P(B)=0.4,P(T/B)=0.8,P(T/B)=0.2,P(T/B)=0.9,P(T/B)=0.1P(T)=P(B)P(T/B)+P(B)P(T/B)=0.60.8+0.40.1=0.52P(T)=1-P(T)=0.48P(B/T)=P(B)P(T/B)P(T)=0.60.8 0.52=0.923,P(B/T)=P(B)P(T/B)0.40.9 0.40=P(T)=0.75,P(B/T)=0.077P(B/T)=0.2599/1254-设B—温暖气候，B—寒冷气候，T—预测温暖，T—预测寒咨询不咨询玉米小麦暖冷暖冷预测暖预测冷玉米小麦玉米小麦暖冷暖冷暖冷暖冷8000500070006500800050007000650080005000700065000.600.400.600.400.9230.0770.9230.0770.250.750.250.7568006800