第一章 决策问题 1
§1.1 决策问题的三个基本要素 1
§1.2 损失函数 8
§1.3 决策问题分类 13
习题一 18
第二章 决策分析 21
§2.1 确定型决策问题的决策分析 21
§2.2 非确定型决策问题的决策分析 23
§2.3 主观概率与先验分布 32
§2.4 风险型决策问题的决策分析 41
§2.5 二行动线性决策问题 53
习题二 58
第三章 效用函数及其应用 61
§3.1 效用和效用函数 61
§3.2 效用的测定 64
§3.3 常见的效用曲线 68
§3.4 几个例子 71
习题三 75
第四章 利用抽样信息的决策分析 77
§4.1 贝叶斯公式 77
§4.2 后验期望准则 81
§4.3 决策函数 85
§4.4 一般决策方法 87
§4.5 最小最大风险准则 95
§4.6 完全信息期望值和抽样信息期望值 97
§4.7 抽样净益 107
§4.8 最佳样本容量的确定 109
习题四 117
第五章 状态连续的决策分析 119
§5.1 贝叶斯公式的密度函数形式 119
§5.2 二项分布中成功概率的共轭先验分布 125
§5.3 正态分布均值的共轭先验分布 133
§5.4 泊松分布均值的共轭先验分布 137
§5.5 后验分布的计算 140
§5.6 超参数难于确定时的决策方法 145
§5.7 二行动线性决策问题的先验完全信息期望值 150
§5.8 二行动线性决策问题的抽样信息期望值 161
习题五 167
第六章 多阶决策与序贯决策 170
§6.1 决策树 170
§6.2 多阶决策问题 173
§6.3 序贯决策问题 181
习题六 194
第七章 马尔可夫决策法 196
§7.1 基本概念 196
§7.2 马氏链中的参数估计 201
§7.3 任意时刻的状态分布 207
§7.4 状态分布的稳定性 209
习题七 217
参考书目 220