［摘 要］本文運用貝葉斯決策理論研究了在門限參數(shù)已知時，伽瑪分布共軛于帕萊托分布模型下的二行動線性決策分析問題。并為經(jīng)營管理者做出最佳決策提供必要的理論依據(jù)。

［關鍵詞］模型 二行動線性決策模型 貝葉斯決策分析

每一次投資決策在帶來利益的同時都要面臨風險，因此通過決策分析做出有利于提高經(jīng)濟效益而盡可能減少風險的決策至關重要。在貝葉斯決策理論中，可應用先驗期望準則或后驗期望準則得出最優(yōu)行動。同時求得先驗EVPI，后驗EVPI。二者的區(qū)別在于后者增加了樣本信息的作用。而抽樣是需要成本的，因此有必要推斷抽樣的價值，即抽樣信息期望值EVSI。最后可估計扣除抽樣成本的抽樣凈益ENGS及最佳樣本量。就此問題，討論了分布共軛于普哇松分布模型下的。給出了倒分布共軛于指數(shù)分布模型下的 。得出了貝塔分布共軛于負二項分布模型下的。討論了指數(shù)

分布情形下的及抽樣凈益。由于Pareto分布具有遞減的失效率函數(shù)，故經(jīng)常用來描述諸如個人收入、某種藥理過程后病人的存活時間等，被廣泛地應用于經(jīng)濟學、保險損失、網(wǎng)絡流建模、可靠性研究等領域，非常具有研究價值。本文研究了在伽瑪分布共軛于帕萊托分布模型下的先驗，后驗，及最佳樣本量，從而為經(jīng)營決策者做出最優(yōu)決策提供相關的理論依據(jù)。具有深遠的理論意義和廣泛的應用價值。

一、二行動線性決策模型

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