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实验一 -------------------------2
实验二 -------------------------6
实验三 -------------------------9
实验四 -------------------------12
实验五 -------------------------18
实验六 -------------------------23
实验七 -------------------------23
实验一 认识决策模型
一、实验目的
认识模型，区分模型的类别，明确模型的形式，加深理解模型的意义及对决策的作用。
二、内容与要求
熟悉并了解创建运行环境、运行程序模型； 掌握样本、变量、输入、输出的概念和原理； 掌握模型概念、类型、形式、数学模型、程序模型等。
三、实验步骤
1.上网搜索或查看本实验参考资料第一部分和教材，找出模型概念、分类和表示形式。 2.运行实验资源中的应用数学软件包。 3.阅读本实验参考材料第二部分。 4.设计建模环境。
四、实验结果
1． 模型类别
模型的概念：模型是对现实世界的简化和抽象，将对世界的结构、联系、机理、过程等认识的符号描述，即思维过程简约化表示。
模型的分类：根据采用的符号系统模型可分为： 物理模型：用实体模拟、类比，如地球仪。
数学模型：用数学语言描述的一类模型，类似数学公式的形式。
结构模型：反映系统的结构特点和因果关系的模型，具体为各种图模型。 仿真模型：计算机上运行的程序化表达的模型。
常用的决策模型多为数学模型，而空间决策支持中常用的是数学模型和结构模型。
数学模型是通过变量与参数构成的方程式模拟世界的演变，现实中若实现模型的值，就达到追求的目标。广义数学模型类别有：
1、原理性模型 2、系统学模型 3、规划模型 4、预测模型 5、管理决策模型 6、仿真模型 7、计量经济模型
西蒙根据决策的合理性将决策过程分为三种模型： ( l ）理想模型
根据主观期望效用理论（subjective expected utility ）的这种模型要求： 决策者有一个明确定义的效用函数，
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假定决策者有一个十分完备的可选择方案集合； 假定决策者能确定未来事件发生的概率分布；
进而决策者可以按照效用函数极大的准则进行决策。 ( 2 ）行为模型
人们在进行决策时，常常要受到各种行为和心理因素的影响。
由于有各种行为因素的影响，西蒙提出了有限合理性（ bounded rationality ）原则。他认为现实世界的决策由于必然要受到行为因素的影响，因而应该使用行为模型，但也只能达到有限的合理性。
( 3 ）直觉模型
直觉模型是指决策者完全凭主观进行决策，即通俗讲的靠“拍脑袋”进行决策。这种模型可以看成是行为模型的一种特例，它受当事人行为因素的影响更大，合理性的局限也更大。在实际生活中，这种模型的使用是大量的。对于直觉模型的合理性要进行分析，并不能一概排斥。当一个人使用直觉进行决策时，可能非常迅速，连他本人也说不出为什么做出这样的决策。但实际上他是应用了长期积累的经验、知识以及其特有的素质，这个决策也可能是正确的。
以上所谓模型可理解为决策的过程模型。需与模型加以区分。作为DSS基础的模型，“教材”将模型从总体上分为物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型。当然从不同的角度，可有不同的划分结果。DSS中涉及最多的是数学模型和仿模型。
2． 模型表示形式
模型的很多类别，其根本形式可分有数学模型和程序模型，程序模型又可分源程序和目标程序形式。
3． 应用数学软件的软件构成
软件由常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，关于，概述，图像显示，最优化方法，回归分析八部分组成。其中常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，最优化方法和回归分析为数学模型，图像显示为仿真模型，关于和概述为结构模型。应用数学软件的软件构成是模型集合。
4． 应用数学软件的表示形式
形式涵盖了数学模型和程序模型，比如说数学原理均为数学的表现形式，而操作演示和实际操作均为程序模型。
5． 应用数学软件的数据来源
其数据来源包括了很多方面，由程序自带的数据库，也有人机对话输入。
实验参考材料第二部分：
样本为54位被随机选取的某种特殊肝脏手术的病患的存活情形(Y)，变量为X1：血液凝结指数 X2：预后指数(涵盖有病人的年龄) X3：酵素功能检查指数 X4：肝功能检查指数
输入为：四个变量（X1、X2、X3、X4）与存活情形（Y）以及LOGY（残差分析Y对应转换）
输出为：Y相对与四个变量的线性回归模型
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数学模型为：计量经济模型线性回归模型，使用的为STEPWISE（逐步回归法），除此之外还有FORWARD（前进选择法）、BACKWARD（后退消去法）、MAXR（最大R-SQUARE）、MINR（最小R-SQUARE）四种方法来选取适当的变量。
程序模型为：目标程序 6． 软件包应用
基于此软件包，可以进行多模型辅助决策
五、实验体会（收获） 1．模型对决策的重要性 在以往的学习中，我们知道，管理信息系统在本质上是属于更高一级的电子数据处理，它能提高数据处理的速度，提高工作效率。但是，高效率仅仅是系统业务处理中所追求的一个“过程目标”，而不是建造系统所追求的“最终目标”。高效率并不等于高效益，只有科学的、正确的决策才能带来好的效益，为企业带来活力与旺盛的生命力。否则将相去甚远，在错误决策下的高效率只能加重损失的程度。
因此，企业所追求的最终目标，应该是决策的正确性、科学性和有效性，高效率只有在这个前提下才能发挥它对企业积极的、促进的作用。
可见，是管理自身的要求需要尽快地从 MIS发展到 DSS ，即由数据管理向模型管理发展。 DSS 与 MIS 相比更先进一步，是因为它强调以下三点：
(1)将模型并入信息系统软件；
(2)为高层管理提供有用信息，以便支持那些相对而言结构化程度比较低的决策行为，如支持半结构化的决策活动；
(3)提供给用户强有力、然而并不难掌握的与系统之间的人一机交互能力，即用户能够用较为简单的语言向系统咨询，并从系统得到科学的、有效的决策支持。
以上三个观点虽然在 MIS 中没有被忽视，但不能否认，它们也没有被加以重视，这也使得 MIS 只是强调数据处理能力的提高，但它所收集、存储，处理和提供的信息，还远未能够对管理工作产生积极的影响，没有强调对决策工作积极的支持。 DSS 则面向决策，针对半结构化甚至于非结构化的决策问题，不光重视数据管理，更强调模型管理对于决策的支持作用。可见， MIS 发展到 DSS 也标志着由数据管理到模型管理的扩展。
DSS依赖模型而得以发展，DSS由模型驱动而运行。因此模型是DSS的根本。
在 DSS中，对话部件支持决策者来使用这个系统，数据部件提供存取来作为制定决策的原始资料，而模型部件则是给决策者以通过推理、比较、选择来分析解答整个问题的能力。实际上，正是将模型引人信息系统才使得 MIS 向前进一步发展并成为决策支持系统。因此，不难看出，在 DSS 中模型部件的地位是十分重要的。
2．设计建模环境
SAS： SAS系统功能包括客户机/服务器计算、数据访问、数据存储及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、质量控制、项目管理、运筹学方法、计量经济学与预测等。实际使用时可以根据需要选择相应的模块。
Matlab：Matlab集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体。在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式、其结果便以人们十分熟悉的数值或图形方式显示出来。
Lindo：LINDO可以用来求解线性规划 (LP--Linear Programming)、整数规划
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(IP--Integer Programming) 和二次规划 (QP--Quadratic Programming) 等问题。LINDO易于规划问题的输入、求解和分析，程序执行速度很快。
Lingo： LINGO 则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO ６.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。
SPSS：SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
Excell：Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
3．实验感想
通过这次实验，我认识到了在决策过程中建模的重要意义，掌握了许多关于模型的概念，包括模型分类，模型表示等，对于各类建模工具也有了初步了解。
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