如果你也在 怎样代写决策论Management Science Models for Decision Making MNGT5374这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。决策论Management Science Models for Decision Making（或称选择理论；不要与选择理论相混淆）是应用概率理论的一个分支，涉及在为各种因素分配概率并为结果分配数字后果的基础上做出决策的理论。
决策论Management Science Models for Decision Making关注的是对最优决策的识别，而最优性往往是通过考虑一个理想的决策者来确定的，这个决策者能够完全准确地进行计算，并且在某种意义上是完全理性的。这种规定性方法（人们应该如何做决策）的实际应用被称为决策分析，其目的是寻找工具、方法和软件（决策支持系统）来帮助人们做出更好的决策。
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管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|The performance matrix or consequence table
For most multiple criteria problems the construction of the framework of options and criteria, in the form of a grid or table, is a useful first step towards identifying the information needed to make a decision. Completing the table provides a way of organizing and presenting the information.
The essential activities are as follows:
1 Identify the decision context. What is the overall aim of the organization? And who is involved or affected? Roy (1996) distinguishes between stakeholders who have ‘an important interest in the decision and will intervene to directly affect it through [their] value systems’ and third parties ‘who do not actively participate in the decision, but who are affected by its consequences and whose preferences must be considered when arriving at the decision’.
2 Develop a set of criteria. Criteria and objectives are very closely related, so one good starting point is to list your objectives and see how they can be turned into criteria. For example, an objective might be open-ended (reduce a readmission rate) or specific (reduce a readmission rate by 10 per cent). In both cases, the criterion is the readmission rate. If you are unclear about your objectives, brainstorming may help; this involves intensive, more or less structured discussion among decision makers to generate ideas, perhaps by exploring what would distinguish a good option from a bad one.
3 Identify the decision options. This may again be a matter of brainstorming but problem structuring methods may be helpful.
4 Devise measurement scales or scoring systems for each criterion. These scales will depend on the data available, the significance of the decision, and the time and resources available for data collection. The ratings might be based on subjective judgements, on direct observation and data analysis, or on estimates derived by using a model.
5 Rate the options according to the measurement scales.
管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|Analysing the performance matrix
Often the process of developing and filling in the performance matrix is sufficient as a basis for decision making but where there are many options and criteria it may still be difficult to see what to do. The following activity provides an example of this.
Table $4.2$ is a performance matrix intended to help choose the location of a health centre. The decision makers have identified 20 possible sites and five criteria. For some of the criteria the options are rated qualitatively as poor; fair or good. For the running and capital cost criteria, estimates are provided in units of $£ 1000$. Given this information, how would you set about making a shortlist of options for more detailed investigation?
There are many approaches to this, but the three main categories of approach are:
1 Satisficing. It may be that there are a number of characteristics that every option must have if it is to be worth further consideration. For example, some options might, on discussion or preliminary investigation, turn out be unacceptable to staff, unsafe or well above budget. Satisficing involves setting standards for what is ‘good enough’ for each criterion and then eliminating any option that does not meet these standards. This method is commonly used in shortlisting candidates for a job. This may eliminate very few candidates – or all of them. In Table 4.2, if a ‘poor’ on any of the first three criteria made an option unacceptable, 11 options would be eliminated.
2 Weighting. First transform the ratings into scores, so that a higher score means ‘more preferred’ for each criterion. For example, the cost criteria in Table $4.2$ would have to be reversed, so that higher scores are better. Then assign an importance ‘weight’ to each criterion. Multiply each score by the relevant weight, and add all the weighted scores for each option together (or average them) so as to give an overall score for each option. This is called linear additive weighting, the most straightforward way of combining scores and weights, and the one that many people think of first, although there are others.
决策论代写
管理科学代写|决策论代写管理科学决策模型代考|绩效矩阵或结果表
对于大多数多重标准问题，以网格或表格的形式构造选项和标准框架是确定作出决定所需的信息的有用的第一步。完成表格提供了一种组织和呈现信息的方法
基本活动如下:
1识别决策上下文。组织的总体目标是什么?谁被牵连或受到影响?Roy(1996)区分了“在决策中有重要利益，并将通过[他们的]价值体系进行干预直接影响决策”的利益相关者和“不积极参与决策，但受决策后果影响，在做出决策时必须考虑其偏好”的第三方。2制定一套标准。标准和目标是密切相关的，所以一个很好的起点是列出你的目标，看看如何将它们转化为标准。例如，目标可以是开放式的(降低再入院率)或具体的(降低10％的再入院率)。在这两种情况下，标准都是再入院率。如果你不清楚自己的目标，头脑风暴可能会有帮助;这涉及到决策者之间密集的、或多或少结构化的讨论，以产生想法，也许是通过探索如何区分一个好的选择和一个坏的选择。
3识别决策选项。这可能又是一个头脑风暴的问题，但问题结构方法可能是有帮助的。4为每个标准设计测量量表或评分系统。这些比额表将取决于可获得的数据、决定的重要性以及可用于收集数据的时间和资源。评分可能基于主观判断、直接观察和数据分析，或者基于使用模型得出的估计。
5根据测量尺度对选项进行评分
管理科学代写|决策论代写管理科学决策模型代考|分析绩效矩阵
通常，制定和填写绩效矩阵的过程足以作为决策的基础，但在有许多选择和标准的情况下，可能仍然很难看出该怎么做。下面的活动提供了一个例子
表$4.2$是一个业绩矩阵，旨在帮助选择保健中心的位置。决策者已经确定了20个可能的地点和5个标准。对于某些标准，选项在质量上被评为差;好也好，好也好。对于运行和基本建设费用标准，概算的单位为$£ 1000$。有了这些信息，你会如何为更详细的调查制定一个备选方案清单呢?
有很多方法可以做到这一点，但主要有三类方法:也许，每一种选择都必须具有若干特征，才能值得进一步考虑。例如，经过讨论或初步调查，有些备选方案可能会被工作人员无法接受、不安全或远远超出预算。满足包括为每个标准设定“足够好”的标准，然后剔除任何不符合这些标准的选项。这种方法通常用于列出工作候选人的候选名单。这可能会淘汰很少的候选人——或者全部。在表4.2中，如果前三个标准中的任何一个“差”使一个选项无法接受，则将取消11个选项。
2权重。首先将评级转换为分数，这样分数越高就意味着每个标准“更受欢迎”。例如，表$4.2$中的成本标准必须颠倒过来，因此分数越高越好。然后给每个标准分配一个重要的“权重”。将每个分数乘以相关的权重，并将每个选项的所有权重分数相加(或取平均值)，从而得到每个选项的总分。这被称为线性相加加权，这是组合分数和权重的最直接方法，也是许多人首先想到的方法，尽管还有其他方法
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
