如果你也在 怎样代写决策论Management Science Models for Decision Making AA228/CS238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 role of models
Overview
In this book you will learn about a range of approaches to model building and decision support. The aim of this chapter is to introduce the main underlying concepts. You start by reading about types of rationality and what makes management decision making in health care difficult. You are then introduced to some of the different types of models that can be used to support and inform decision making processes, and read about a particular example of model building in health services. After this you learn about some of the components of a decision support model, and what makes a good model.
Learning objectives
By the end of this chapter, you will be better able to:
- describe some of the characteristics of decision making in health care systems
- explain what is meant by a ‘model’ in the context of decision making, and identify the common features of such models
- describe some of the kinds of problem that health services models can help with
- understand the basic model-building process, what makes a good model, and some of the criticisms of using them to inform decision making
管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|Introduction
Why is management decision making in health care difficult? To answer this question, you need to think about a more fundamental question: what makes a management decision a ‘good’ one? More broadly, how can you tell whether a decision made on behalf of an organization or group is a ‘good’ one? One obvious test is whether the decision can be justified: whether there are good reasons for it. This has led to the widespread acceptance of the idea that decisions should be made ‘rationally’. But what does this actually mean? There are large and controversial economic, management, philosophical and psychological literatures on this that can only be touched on here.
One clear but demanding version of rationality requires:
1 an explicit set of options, or possible courses of action;
2 information that allows prediction of the outcomes of choosing each option; and
3 an explicit criterion for choosing the preferred set of outcomes, which is determined by the decision maker’s goals and objectives.
The rational choice is the option that logic and the laws of probability suggest will lead to the best or most preferred set of outcomes. This, which Herbert Simon (1976) described as substantive rationality, is the basis for much economic theory (which assumes that ‘economic man’ actually is rational in this sense) and analysis (which assumes that decision makers should be). Indeed, substantive rationality lies behind many of the methods described in this book, particularly Decision Analysis in Chapter 6, where the aim is to maximize ‘subjective expected utility’. However, Simon argued that in many practical situations decision makers cannot be sure of identifying the best option. Obtaining the necessary information may be impossible – or too costly, time-consuming, risky or unethical. Even if decision makers have the information, they may not have the capacity to process it; and even if they have the capacity, their preferences may change over time. Also while this approach, if feasible, leads to ‘optimal’ outcomes for individuals in a competitive context, it is not obvious what to do in a more collaborative world or if there are several decision makers with different preferences. Thus, the best that most decision makers can do is work with ‘bounded’ rationality, bounded that is by the complexity of the world they live in and their limited capacities for analysing it.
决策论代写
管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|模型的作用
在这本书中，您将了解到模型构建和决策支持的一系列方法。本章的目的是介绍主要的基本概念。你可以从阅读理性的类型开始，以及是什么让医疗保健的管理决策变得困难。然后，将向您介绍可用于支持和通知决策过程的一些不同类型的模型，并阅读卫生服务中建立模型的一个特定示例。在此之后，您将了解决策支持模型的一些组成部分，以及如何构成一个好的模型。学习目标读完本章，你将能够更好地:
- 描述了医疗保健系统中决策的一些特征
- 解释了在决策环境中“模型”的含义，并确定了这些模型的共同特征
- 描述了卫生服务模型可以帮助解决的一些类型的问题
- 理解了基本的模型构建过程，什么是一个好的模型，以及使用它们来指导决策的一些批评
管理科学代写|决策论代写管理科学决策模型代考|简介
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为什么卫生保健管理决策困难?要回答这个问题，你需要思考一个更基本的问题:是什么让一个管理决策成为“好的”决策?更广泛地说，你如何判断代表一个组织或团体做出的决定是否是一个“好的”决定?一个明显的测试是这个决定是否合理:是否有很好的理由。这使得人们普遍接受了“理性”决策的观念。但这到底是什么意思呢?关于这个问题，有大量有争议的经济、管理、哲学和心理学文献，在这里只能略加提及。理性的一个清晰而苛刻的版本要求:1明确的一组选项，或可能的行动路线;2能够预测选择每个选项的结果的信息;
3是选择首选结果集的明确标准，这是由决策者的目标和目的决定的
理性的选择是逻辑和概率定律认为会导致最好或最喜欢的一组结果的选择。这被赫伯特·西蒙(1976)称为实质性理性，是许多经济理论(假设“经济人”实际上在这个意义上是理性的)和分析(假设决策者应该是理性的)的基础。事实上，本书中描述的许多方法背后都有实质性的合理性，特别是第6章的决策分析，其目的是最大化“主观预期效用”。然而，西蒙认为，在许多实际情况下，决策者不能确定确定最好的选择。获取必要的信息可能是不可能的——或者太昂贵、太耗时、太冒险或太不道德。即使决策者掌握了信息，他们也可能没有处理这些信息的能力;即使他们有这个能力，他们的喜好也会随着时间的推移而改变。此外，虽然这种方法，如果可行的话，会在竞争环境中为个人带来“最佳”结果，但在一个更加合作的世界中，或者如果有几个决策者有不同的偏好，该怎么做就不明显了。因此，大多数决策者所能做的最好的事情就是保持“有限的”理性，这是由他们所生活的世界的复杂性和他们有限的分析能力所限制的
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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。