决策分析的目的是帮助决策者认真思考手头的具体问题，包括问题的总体结构以及他或她的偏好和信念。 决策分析提供了一套案例和分析工具，决策者可以使用这些工具来构建和分析决策情况的模型。 更重要的是，学生需要了解学习决策分析技术的目的是能够使用可以分析的模型来表示现实世界的问题，以获得洞察力和理解力。 正是通过这种洞察力和理解——建模过程的预期结果——才能更好地做出艰难的决策。

译者序
前言
第 1 章　决策分析概述　/ 1
1.1　决策的困难原因　/ 2
1.3　主观判断和决策　/ 6
1.4　决策分析过程　/ 6
1.5　必要决策模型　/ 8
1.6　决策分析的应用领域　/ 8
1.7　软件的适用　/ 9
第 1 部分　决策建模
第 2 章　决策要素　/ 15
2.1　价值观和目标　/ 15
2.2　需要做的决策　/ 18
2.3　不确定事件　/ 20
2.4　结果　/ 21
第 3 章　决策结构　/ 29
3.1　构建价值观　/ 29
3.2　基本目标和工具目标　/ 31
3.3　正确掌握决策情境　/ 34
3.4　结构化决策：影响图　/ 36
3.5　影响图和基本目标的层次结构　/ 38
3.6　用弧线表示关系　/ 39
3.7　一些基本的影响图　/ 39
3.8　构建影响图　/ 45
3.9　通过决策树构建决策　/ 48
3.10　决策树和目标层次结构　/ 49
3.11　基本决策树　/ 50
3.12　决策树和影响图的比较　/ 53
3.13　决策细节：定义决策要素　/ 53
3.14　更多决策细节：现金流和概率　/ 54
3.15　定义基本目标的衡量标准　/ 55
3.16　使用 PrecisionTree 构建决策　/ 59
第 4 章　决策制定　/ 71
4.1　决策树和期望货币价值　/ 74
4.2　求解影响图：概述　/ 77
4.3　风险概况　/ 79
4.4　主导：EMV 的替代　/ 83
4.5　多目标决策　/ 87
4.6　使用 PrecisionTree 进行决策分析　/ 93
第 5 章　敏感性分析　/ 105
5.1　敏感性分析：一种建模方法　/ 107
5.2　问题的识别和结构　/ 108
5.3　单向敏感性分析：敏感性图　/ 113
5.4　单向敏感性分析：龙卷风图　/ 117
5.5　主导地位的思考　/ 120
5.6　双向敏感性分析　/ 121
5.7　对概率的敏感性分析　/ 124
5.8　敏感性分析的实际应用　/ 133
5.9　敏感性分析：一种内在的矛盾　/ 134
5.10　使用 Excel? 和 PrecisionTree 进行敏感性分析　/ 134
第 6 章　决策分析在组织中的应用　/ 143
6.1　决策制定流程　/ 143
6.2　提高创造力和提高决策能力的组织问题　/ 147
6.3　开发替代方案：了解创意过程　/ 149
6.4　创造备选方案的价值导向思维　/ 151
6.5　策略表　/ 153
6.6　管理和监控六步决策流程　/ 159
第 2 部分　不确定性建模
第 7 章　概率论基础　/ 165
7.1　一些概率论原理　/ 165
7.2　维恩图　/ 166
7.3　更多概率公式　/ 166
7.4 PrecisionTree 与贝叶斯定理　/ 171
7.5　不确定量　/ 171
第 8 章　主观概率　/ 188
8.1　不确定性和公共政策　/ 188
8.2　概率：一个主观的解释　/ 189
8.3　估计离散概率　/ 191
8.4　估计连续概率　/ 194
8.5　概率估计中的启发式方法和偏差　/ 200
8.6　分解和概率估计　/ 207
8.7　专家和概率估计：综合考虑　/ 212
8.8　使用 @RISK 建立分布　/ 216
第 9 章　理论概率模型　/ 220
9.2　泊松分布　/ 228
9.3　指数分布　/ 233
9.4　正态分布　/ 236
9.5　三角分布　/ 240
9.6　贝塔分布　/ 242
第 10 章　使用数据　/ 249
10.1　使用数据构建概率分布　/ 249
10.2　利用数据拟合理论概率模型　/ 257
10.3　使用 @RISK 拟合数据分布　/ 259
10.4　利用数据建立关系模型　/ 269
10.5　回归方法　/ 271
第 11 章　仿真　/ 291
11.1　仿真机制　/ 292
11.2　从概率分布仿真模型中抽样　/ 294
11.3　仿真模型　/ 296
11.4　对模型进行仿真　/ 299
11.5　仿真与决策树　/ 303
11.6　仿真模型实例　/ 306
11.7　使用 @RISK 模拟电子表格模型　/ 314
11.8　随机变量之间的相关性　/ 318
11.9　序列仿真　/ 321
11.10　仿真、决策树和影响图　/ 323
第 12 章　信息的价值　/ 325
12.1　信息的价值：一些基本概念　/ 326
12.2　完美信息的“预期价值”　/ 329
12.3　不完美信息的“预期价值”　/ 331
12.4　信息在复杂问题中的价值　/ 335
12.5　信息价值、敏感性分析和结构化　/ 336
12.6　信息价值和非货币目标　/ 337
12.7　信息和专家的价值　/ 338
12.8　用 PrecisionTree 计算 EVPI 和 EVII　/ 338
第 13 章　实物期权　/ 343
13.1　期权基础　/ 344
13.2　实物期权相关介绍　/ 349
13.3　一种评估实物期权的方法　/ 350
13.4　可选性和 Proteiz　/ 355
13.5　评估放弃期权的价值　/ 356
13.6　评估扩大规模期权　/ 359
13.7　连续不确定性方法综述　/ 364
13.8　金融理论与实物期权估值的比较　/ 365
13.9　贴现率　/ 365
13.10　使用 RISKOptimizer 寻找最佳决策值　/ 366
第 3 部分　建模偏好
第 14 章　风险态度　/ 373
14.1　风险　/ 374
14.2　风险态度　/ 376
14.3　重新审视股票市场投资　/ 377
14.4　期望效用、确定当量和风险溢价　/ 378
14.5　明确术语含义　/ 382
14.6　效用函数评估　/ 382
14.7　风险容忍度和指数效用函数　/ 385
14.8　效用评估中的陷阱：CE、PE 和 TO 方法的偏差　/ 387
14.9　使用 PrecisionTree 建模风险偏好　/ 389
14.10　递减和恒常的风险厌恶　/ 394
14.11　一些注意事项　/ 397
第 15 章　效用公理、悖论和含义　/ 399
15.1　期望效用公理　/ 400
15.2　悖论　/ 404
15.3　享乐框架　/ 408
15.4　不容忽略的沉没成本　/ 409
15.5　现状偏差　/ 410
15.6　启示　/ 410
15.7　最后的展望　/ 413
第 16 章　冲突目标Ⅰ：基本目标和可加效用函数　/ 414
16.1　目标和属性　/ 416
16.2　权衡冲突目标：基础知识　/ 417
16.3　可加效用函数　/ 419
16.4　评估个体效用函数　/ 423
16.5　评估权重　/ 426
16.6　权重评估中的偏差和不一致性　/ 430
16.7　确保概念直截了当：确定性与不确定性　/ 431
16.8　示例：图书馆选址　/ 432
16.9　使用软件处理多目标决策　/ 437
第 17 章　冲突目标 II：带有交互效应的多属性效用模型　/ 438
17.1　多属性效用函数：直接评估　/ 439
17.2　独立性条件　/ 440
17.3　确定独立性是否存在　/ 441
17.4　替代品和互补品　/ 445
17.5　评估双属性的效用函数　/ 446
17.6　当独立性失效时　/ 449
17.7　多属性效用：BC 水电公司　/ 450
第 18 章　结论和延伸阅读　/ 456
决策分析阅读列表　/ 457

本书旨在为高年级本科生和研究生提供决策分析的全面概述。编写本书的灵感来自多方，
但最重要的是希望能让没有扎实数学基础的读者也能轻松掌握现代决策分析技术。书中部分章节需要读者掌握本科“应用统计学”课程中涵盖的基本统计概念。特别是对概率和概率分布的了解将有助于理解第 7 ～ 12 章的内容。第 10 章介绍了数据分析中的决策分析，包括回归，因此对这些统计方法的熟悉将有助于理解这一主题。全书广泛使用代数，并在少数情况下运用微积分的概念进行解释。请放心，即使没有微积分知识，也能完全理解本书的内容并解决相关问题。
决策分析的目的是帮助决策者认真思考所面临的具体问题，包括问题的总体结构以及他的
偏好和信念。决策分析提供了一套案例和分析工具，决策者可以使用这些工具来构建和分析决策情况的模型。最重要的是读者需要了解，学习决策分析技术的目的是能够使用可以分析的模型来表示现实世界的问题，以获得洞察力和理解力。正是通过这种洞察力和理解力—建模过程的预期结果—才能更好地做出困难的决策。
本版新内容
经过长时间的精心修改，我们终于将这本书呈现在你面前，感谢你的耐心等待。 翻开书页，你会发现它已焕然一新，相信你会感受到这份等待的价值。
我们对整本书进行了全面的修订，每章都经过仔细的重写和更新，并加入了最新的参考资
料。其中，对第 5 章“敏感性分析”和第 11 章“仿真”进行了彻底的改写。为了反映行为决策理论的最新进展，Jeffery Guyse 贡献了关于概率和效用评估中行为问题的相关内容，并更新了第 8、14、15 和 16 章。
最令人瞩目的新增内容是 Sam Bodily 撰写的两个新章节。 他将原先的第 6 章“创造力”改写成关于组织决策的新章节，并全新创作了第 13 章“实物期权”。
本书进行了全面更新，包含大量全新的小案例、习题和案例分析。 值得一提的是，我们特
别收录了来自达顿商学院的 15 个案例，并将其整合到本教材三个主要部分的结尾。 本教材所有教程和截图都已更新，以配合 Palisade DecisionTools Suite 最新版本 6 的使用。我们将根据需要调整教程，以保持与 Palisade 软件同步更新。
此外，你会发现两个主要变化。首先，一些之前标记为“可选”的材料已从本书中移除，并以在线内容的形式提供。在上一版中被标记为可选的 3 个部分，即第 3 章中的构建影响
图、第 5 章中的 3 种备选方案的双向敏感性分析以及第 14 章中的递减和恒常的风险厌恶，现在已成为必修内容。其次，本书不再包含各种概率分布的数字页面附录。你可以在 Microsoft Excel? 和 Palisade 软件中轻松找到所有这些分布（以及更多分布）的概率信息。
读者指南
本书涵盖了决策分析的基本概念，并提供了 DecisionTools 软件的使用说明。尽管本书
旨在为决策分析提供入门介绍，但内容并非浅显易懂。我们发现，决策分析对数学能力的要求较低，但对分析思维能力的要求较高。读者需要具备对决策情境中的问题进行清晰、分析性思考的能力，因为清晰的思路是进行有效决策分析的关键，草率的思考只会导致毫无价值的分析结果。
本书中部分内容需要更深入的理解。为了方便学习，我们移除了部分“可选”内容（即难
度较高的部分），并将其作为在线补充材料提供。相信任何能掌握本书内容的读者，都能通过额外努力和思考来理解这些在线补充材料。
我们相信，在解决问题的过程中才能真正学到东西。因此，本书包含了各种习题、案例分
析等。习题不仅侧重于基础材料，还需要更深入的思考，并涵盖部分书中未提到的概念。我们鼓励读者积极参与讨论，并从中学习。
本书中的许多案例分析都来自现实世界中的决策情境。我们将决策分析在实际应用中取得
成功的案例以案例分析的形式展现出来，并结合时事背景进行探讨。除了真实案例，书中还包含许多假设案例、示例，以及虚构的历史记述，尽可能地贴近现实。
部分案例和习题来自现实生活，但并非所有信息都已提供。在这些情况下，读者需要进行
合理的假设。这可能带来一定程度的挑战，但现实世界中信息不完美的情况并不少见。 能够在信息不完美的情况下解决问题，是一项非常重要的技能。
本书中的许多案例和习题涉及具有争议性的话题。例如，关于艾滋病 （第 7 章）或医学伦
理（第 16 章）的内容，可能会引起部分读者强烈的情绪反应。 在撰写本书时，我们面临两种选择：回避可能冒犯部分读者的敏感社会问题，或者直接面对这些需要认真思考和讨论的问题。
我们选择了后者，因为我们认为这些问题需要社会关注。虽然决策分析无法提供问题的最终答案，但它确实为思考社会需要做出的困难决策提供了一个有用的框架。
与时俱进
世界瞬息万变，决策分析也在不断发展。互联网帮助我们跟上新的发展趋势。我们鼓励读
者访问决策分析协会的网站 www.informs.org/Community/DAS。该组织为全球的决策分析师以及对决策制定感兴趣的人提供了一个平台。在协会的网页上，你可以找到许多相关资源和网站链接。
我们希望你在了解最新的发展趋势时，也能帮助我们。你可以将关于软件或软件使用说明
的意见发送至 Terence Reilly（reilly@babson.edu）。对于其他非软件相关问题，请将意见发送至 Terence Reilly（reilly@babson.edu） 或 Robert T. Clemen （clemen@duke.edu）。我们希望你能分享你在书中发现的问题、教授决策分析的创新方法、新案例研究，或者有关决策分析的有趣应用。
读者资源
读者资源和解决方案手册
读者资源和解决方案手册包含教学笔记、问题的专题交叉参考以及所有习题和案例分析的
答案，包括达顿商学院的案例。此补充资料可在 http://login.cengage.com 上下载。
PowerPoint? 幻灯片
南佛罗里达大学的 Patrick Wheeler 专门为此版本制作了出色的新的 PowerPoint 幻灯片。使用引人入胜的 PowerPoint 幻灯片让学习过程充满活力，其中包含每章的精彩摘要、大量示例、图形和生动的动画。读者可以在 http://login.cengage.com 上下载 PowerPoint 幻灯片。
读者的额外补充
章节补充
由于读者的学习方式不同，许多额外的补充材料将在线提供给读者。 所有面向读者的在线资料都可以在 www.cengagebrain.com 和 http://login.cengage.com 上找到。在线补充阅读材料包括以下内容。
第 4 章：求解影响图：细节
第 6 章：创造力障碍和其他创造力技巧
第 7 章：测量相关性的相关系数和协方差
第 8 章：一致性和荷兰赌
第 10 章：自然共轭分布
第 17 章：三个或多个属性
除上述内容外，每章的数据集和精选 Excel 模型均可在 www.cengagebrain.com 上找到。
Palisade 的 DecisionTools Suite（6.0 版本）
DecisionTools Suite 是一组集成的程序，用于在 Microsoft Excel 中运行的不确定性下的风险分析和决策制定。DecisionTools Suite 包括用于蒙特卡罗模拟的 @RISK、用于决策树和影响图的 PrecisionTree、用于统计分析和预测的 StatTools 以及用于随机优化的 RISKOptimizer。这些程序比其他任何工具都能更好地协同工作，并且全部与 Microsoft Excel 完全集成，易于使用并具有最大的灵活性。这些程序向后兼容，在旧版本下创建的模型可以无缝更新到 6.0 版。其他资源，例如示例模型和教学视频，请访问 www.palisade.com。
致谢
很高兴地感谢我们在编写本文时所得到的帮助。
首先要提到的是我们的学生，他们渴望得到笔记，而本书就是从那些笔记中扩展出来的。
在资源支持方面，感谢支持我们本版和之前版本工作的机构：俄勒冈大学伦德奎斯特商学院、俄勒冈州尤金市的决策研究公司、加利福尼亚州门洛帕克的应用决策分析公司、杜克大学福库商学院、巴布森学院，和巴布森学院研究委员会，感谢它们的财政支持。此外，还要感谢弗吉尼亚大学达顿商学院和加州州立理工大学波莫纳分校对 Sam Bodily 和 Jeffery Guyse 的支持。
许多人在不同阶段对本版或早期版本的部分内容提供了评论。 感谢 Deborah Amaral、
Sam Bodily、Adam Borison、Cathy Barnes、George Benson、Dave Braden、Bill Burns、Peter Farquhar、Ken Gaver、Andy Golub、Gordon Hazen、Max Henrion、Don Keefer、Ralph Keeney、Robin Keller、Craig Kirkwood、Don Kleinmuntz、Irv LaValle、George MacKenzie、Allan Murphy、Bob Nau、Roger Pfaffenberger、StevePowell、Gordon Pritchett、H.V. Ravinder、Gerald Rose、Sam Roy、Rakesh Sarin、Ross Shachter、Jim Smith、Bob Winkler 和 Wayne Winston。 特别感谢 Timothy Reilly 在第 2 章的 Larkin Oil 案例中分享了他在漏油方面的专业知识；Deborah Amaral 指导编写第 9 章的城市固体废弃物案例；感谢 Dave Braden 和他的学生使用第 1 版教材时的出色反馈；感谢 Susan Brodt 有关第 6 章创意材料的指导和建议；感谢 Kevin McCardle 允许使用他统计学课程中的大量问题。Palisade 公司的 Vera Gilliland 和 Sam McLafferty 提供了很大帮助。
还要感谢多年来与我们在本版和上一版中密切合作的所有编辑：Patty Adams、Marcia Cole、Mary Douglas、Anne Draus、Greg Draus、Keith Faivre、Curt Hinrichs、Charles McCormick、Michael Payne 和 Julie Anderson。
最后，我们真诚地感谢我们的家人和亲人，感谢他们理解我们逝去的岁月以及我们在本书
的编写上花费的时间。
罗伯特·T. 克莱门（Robert T. Clemen）
特伦斯·赖利（Terence Reilly）