研究不確定性決策問題的一種系統分析方法。其目的是改進決策過程﹐從一系列備選方案中找出一個能滿足一定目標的合適方案。決策分析有四個基本要素﹕方案﹑結局(有時也稱后果)﹑效用和偏好。
         發展簡況 早在1738年﹐伯努利就已提出決策分析中的效用概念。從1763年貝葉斯發表條件概率起就出現統計推斷理論的萌芽。1815年拉普拉斯又將它推向一個新的階段。統計推斷理論實際上是在風險情況下的決策理論。1931年﹐拉姆齊基於效用和主觀概率兩個基本概念來研究決策理論。1944年 諾伊曼﹐J.von和O.莫根施特恩在著名的《競賽理論與經濟行為》一書中﹐獨立地研究了在不確定情況下進行決策所用的近代效用理論。沃爾德在1950年提出的統計決策函數是決策理論的又一重要進展。1954年薩維奇為決策方法提供了公理系統和嚴格的哲學基礎。60年代初期﹐美國哈佛商學院開始運用統計決策理論解決商業問題﹐并定名為應用統計決策理論。1966年﹐美國霍華德首先應用決策分析這個名詞。后來﹐決策分析又有許多新的發展﹐并廣泛吸取有關的決策方法﹐從而形成一個內容廣泛﹑實用性很強的學科分支。現代決策分析的發展動向是研究人們決策的行為思想方面和研製與計算機結合的決策支持系統等。
         決策步驟 決策分析一般分 4個步驟(見圖 決策步驟關係圖 )﹕形成決策問題﹐包括提出方案和確定目標及其效果量度。用概率來定量地描述每個方案所產生的各種結局的可能性。決策者對各種結局的價值定量化﹐一般用效用來表示﹐效用可用效用值來定量。效用值是各決策人根據個人的意志和經驗及其所處環境條件等因素﹐對各種結局的價值所作的定量估計。有了效用就能給出偏好。綜合分析和評價各方面信息﹐以最后決定方案的取捨﹔有時還要對所取方案作靈敏度分析。圖 決策步驟關係圖 中示出這4個步驟的相互間關係。
         常用方法 對於不同的情況有不同的決策方法。確定性情況﹕每一個方案引起一個﹑而且只有一個結局。當方案個數較少時可以用窮舉法﹐當方案個數較多時可以用一般最優化方法。隨機性情況﹕也稱風險性情況﹐即由一個方案可能引起幾個結局中的一個﹐但各種結局以一定的概率發生。通常在能用某種估算概率的方法時﹐就可使用隨機性決策﹐例如決策樹的方法。不確定性情況﹕一個方案可能引起幾個結局中的某一個結局﹐但各種結局的發生概率未知。這時可使用不確定型決策﹐例如拉普拉斯準則﹑樂觀準則﹑悲觀準則﹑遺憾準則等來取捨方案。多目標情況﹕由一個方案同時引起多個結局﹐它們分別屬於不同屬性或所追求的不同目標。這時一般採用多目標決策方法。例如化多為少的方法﹑分層序列法﹑直接找所有非劣解的方法等。多人決策情況﹕在同一個方案內有多個決策者﹐他們的利益不同﹐對方案結局的評價也不同。這時採用對策論﹑衝突分析﹑群決策等方法。除上述各種方法外﹐還有對結局評價等有模糊性時採用的模糊決策方法和決策分析階段序貫進行時所採用的序貫決策方法等。