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第二章 决策量化方法准备知识
• 商业电子表格制模（Excel)
• 概率与统计简介
• 基础运筹学
• 数据挖掘技术
概率与概率分布
(1) 数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法。
n
∑ x
i
(2) 平均数 mean = i=1 = µ
n
中位数
数据-原始数值
众 数
变动幅度：最大数值—最小数值 处理
n
∑ ABS[xi-µ]
绝对商差均值： i=1 n 数据-有用形式
n
∑ [x -µ]2
i
i=1
误差平均均值 = 数据解释
n
信息
标准差 = 方差
概率与概率分布
(3) 概率：
事件A发生概率P(A) P(A)=0
P(A)=1
0P(A)1
独立事件概率： P(A ∪B)=P(A)+P(B)
(A、B独立事件） P(A ∩B)=P(A)•P(B)
P(B/A) P(A)
条件概率（贝叶斯定律）：P(A/B)=
P(B)
概率与概率分布
实例：
购买的二手车，也许会好，也许会不好。如果买的车好，70%的会耗油量较低，
20% 的会有中等的耗油量。如果买的车不好，50的会耗油量较高，30%的会有中等
耗油量。对一辆二手车的实验表明该车耗油量较低。如果成交的二手车有60%是好
的，那么，这辆车属于好的概率为多少？
概率与概率分布
A B C D E F G H
1 贝叶斯定理
2
3 HOC MOC LOC HOC MOC LOC
4 GB 0,1 0,2 0,7 0,6 0,06 0,12 0,42
5 BB 0,5 0,3 0,2 0,4 0,2 0,12 0,08
6 0,26
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