标题：主观概率
主观概率和先验分布
Subjective Probability and Prior Distribution  主观概率决策树
本章主要参考文献：60，52，上帝怎样掷骰子
基本概念
一、概率（probability）1. 频率
fn(A)==Na/N
P (A)==  fn(A)     … 古典概率的定义
2.         Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定义
P(A)==k/N
式中，k为A所含基本事件数，     
N为 基本事件总数     
适用条件  1.基本事件有限
2.每个基本事件等可能
3.公理化定义
E是随机试验,S是E的样本空间,对E的每一事件A,对应有确定实数P(A),若满足:
① 非负性：0≤P(A)≤1
② 规范性： P(S)=1
③可列可加性：对两两不相容事件Ak (k=1,2…) (Ai∩ Aj=φ)
P(∪Ak)=∑P(Ak)
则称P(A)为事件A发生的概率
二、主观概率(subjective probability, likelihood)
1. 为什么引入主观概率
。有的自然状态无法重复试验
如：明天是否下雨
新产品销路如何
明年国民经济增长率如何
能否考上博士生
。试验费用过于昂贵、代价过大
例：洲导弹命中率
战争中对敌方下一步行动的估计
2.主观概率定义：合理的信念的测度
某人对特定事件会发生的可能的度量。
即他相信(认为)事件将会发生的可能性大小的程度。
这种相信的程度是一种信念，是主观的，但又是根据经验、各方而后知识，对
客观情况的了解进行分析、推理、综合判断而设定(Assignment)的，与主观臆测不同。
三、概率的数学定义对非空集Ω，元素ω，即Ω={ω}，F是Ω的子集A所构成的σ-域(即Ω∈F；
若A∈F则A∈F；
若Ai∈F i=1,2,…则∪Ai∈F)
若P(A)是定在F上的实值集函数，它满足
① 非负性 P(A)≥0
② 规范性 P(Ω)=1
③可列可加性
则称P(A)为直的(主以或客观)概率测度，简称概率
ω为基本事件
A为事件
三元总体(Ω，F，P)称为概率空间
注意：主观概率和客观概率（objective probability）有相同的定义
四、主客观概率的比较(一)         基本属性：
O：系统的固有的客观性质，在相同条件下重复试验时频经的极限
S：概率是观察者而非系统的性质，是观察者对对系统处于某状态的信任程度
(二)抛硬币：正面向上概率为1/2
O：只要硬币均匀，抛法类似，次数足够多，正面向上的概率就是1/2，这是简单的
定义。
S：这确是定义，DMer认为硬币是均匀的，正、反面出现的可能性(似然率)相同，1
/2是个主观的量。
(三)下次抛硬币出现正面的概率是1/2
O：这种说法不对，不重复试验就谈不上概率
S：对DMer来说，下次出现正、反是等可能的。但是他不是说硬币本身是公正的，它可能会有偏差，就他现有知识而言，没有理由预言一面出现的可能会大于另一面，但多次抛掷的观察结果可以改变他的信念。
O、S：下次抛硬币出现正面还是反面不能确定，但知道：
要么是正面，要么是反面。
先验分布(Prior distribution)及其设定
在决策分析中，尚未通过试验收集状态信息时所具有的信息叫先验信息，由先验信息所确定的概率分布叫先验分布。
设定先验分布是Bayesean分析的需要.
一、设定先验分布时的几点假设1.连通性(Connectivity)，又称可比性
即事件A和B发生的似然性likelihood是可以比较的：
A>L B或A L B或B>L A   必有一种也仅有一种成立.
** A>L B读作 A 发生的似然性大于B 发生的似然性,
A L B 读作 A 发生的似然性与B 发生的似然性相当。 
2.传递性(Transitivity)
若对事件A，B，C , A >L B， B >L C   则A >L C
3. 部分小于全体：若A?B则BL A 
例：设定明年国民经济增长率时：
①A：8～11%    B：12～15%      C：15～20% 
若 A >L B， B >L C  ， 则 A >L C
② A：8～11%    D：8～10%    必有D >L A
二、离散型随机变量先验分布的设定1.对各事件加以比较确定相对似然率
例1. 考博士生           E：考取         E：考不取
若P(E)=2P(E)           则P(E)=2/3        P(E)=1/3
例2。某地气候状况：正常年景θ1，旱θ2，涝θ3
正常与灾年之比：3∶2   则P（θ1)=0.6
水旱灾之比1∶1           P(θ2)=P(θ3)=0.2
该法适用于状态数较少的场合
2.打赌法
设  事件E发生时收入P，（0 <P <1） 且 E\c=(1—P)
调整P，使决策人感到两者无差异为止,   则：P(E)=P
三、连续型RV的先验分布的设定1.直方图法
·该法适用于θ取值是实轴的的某个区间的情况
·步骤：①,将区间划分子区间θi…离散化
②设定每个子区间的似然率π(θi)…赋值
③变换成概率密度曲线
例如：明年国民经济的增长率
·缺点：①子区间的划分没有标准
②赋值不易
③尾部误差过大
2.相对似然率法
·适用范围：同1
步骤：①离散化
②赋值：给出各区间似然的相对比值
③规范化：    
例如：同1
A.              相对似然率R         似然率π(A)
子区间8～9%       10                 10/ΣR
7～8         9                  9/ΣR
9～10       7.5                7.5/ΣR
B. 决策者给出每二个状态似然率的比例关系
aij= pi/pj                                              (1)
应有
aij= 1/aji                                               (2)
aij=aik.akj                                             (3)
在(3)式不满足时，可用最小二乘法估计决策人心目中真正的主观概率分布Pi i=1,…，n
即求规划问题  
min{∑∑(aijpj - pi)}
s.t.   ∑pi= 1  ,  pi≥0
*用拉格朗日乘数法,构造拉格朗日函数
L= 
上式对  ，i=1,2…n求偏导数，并令其为0，得：
l=1,2,…,n.
与   联列，构成n+1阶齐次方程组，求得Pi, i=1,…，n
3.区间对分法
·适用范围：可以是开区间
·步骤：①求中位
②确定上、下四分位点(quartile fractile)
③由于误差积累,最多确定八分位点(Eighth fractile)
例：产品销售量(预计明年)
·缺点：精度差
4.与给定形式的分布函数相匹配
这是最常用，且常常被滥用的方法
·步骤：①选择一个与先验信息匹配得最好的函数
如正态，泊松，β，e-Cauchy分布等
例：a)在单位时间以恒常的平均比率入出现，则在T单位长度时间内该事件出现的次数服从Poisson分布
2-4
b)若影响某一随机变量的因素很多而每一因素的作用均不显著，则该变量服从正态分布。例如，测量误差，弹落点，人的生理特征的度量，农作物产量等均服从正态分布。
c)事件A出现的概率为P，n次独立试验出现r次A的概率b(p,r,n)=   .    即服从二项分布。
②参数估计：
A.矩法：N(μ,σ)              Be(α，β)
·缺点：尾部估计不准，但对矩的影响却很大
B.分位数：利用几个分位点和现成的概率密度
函数分位数表，估计参数并检验。
5. 概率盘法(dart)
用园盘中的扇形区表示抽奖事件,   透用于西方管理人员
·注意：状态的概率或概率分布不是也不应富由决策分析人员来设定，而应当由决策人和有关问题专家提供基本信息。
理由：
无信息先验分布
一、为什么要研究无信息先验·Bayesean法需要有先验分布，贝叶斯法的简明性使人在无信息时也想用它。
二、如何设定无信息先验分布1.位置参数
随机变量X的概率密度函数形如f(x-θ)时θ∈  称为位置参数
其无信息先验  π(θ)必为一常数
2.标度参数
X的密度函数为1/σf(x/σ)σ>称为标度密度σ称为标度参数
其无信息先验π(σ)=1/σ
利用过去的数据设定先验分布
一、有θ的统计数据为能获得θ的观察值θi   i=1,…,n的数据，则可：
①通过直方图勾划出先验分布
②选取可能的函数形式作为先验分布，再定参数
③求频率(离散RV)
二、状态θ不能直接观察时若直接观察的只是与 有关的 (通常都是如此)则要从 中获取 的先验信息很困难： 的分布是随边缘分布m(.)而定的：
m(x)=   或m(x)= 
X、Θ的联合密度是h(x,θ)=f(x|θ)μ(θ)
由 估计m(x)不难，但即使f(x|θ)已知，由此估计μ(θ