决策曲线指标公式(个人劳动力供给决策曲线是什么？)
1. 个人劳动力供给决策曲线是什么？
个人劳动供给曲线是指在不同的工资率下,个体劳动主体所提供的使其效用最大的劳动时间组合线
个人劳动力供给曲线分为两个阶段：
1 、在工资率较低的阶段，替代效应大于收入效应，当工资率提高时，劳动力供给增加。
2 、在工资率较高的阶段，收入效应大于替代效应，当工资率提高时，劳动力供给减少。
因此，个人劳动力供给曲线 S呈现“向后弯曲”的形状。
2. cci指标公式？
TYP赋值：(最高价+最低价+收盘价)/3
CCI：(TYP-TYP的N日简单移动平均)/(0.015*TYP的N日平均绝对方差)
CCI指标实战运用：
CCI指标的实战运用主要是集中在CCI指标区间的判断、CCI指标的背离、CCI曲线的股票走势和CCI曲线的形状等几个方面。
1. 当CCI指标从下向上突破+100线而进入非常态区间时，表明股价脱离常态而进入异常波动阶段，中短线应及时买入，如果有较大的成交量配合，买入信号则更为可靠;
2. 当CCI指标从上向下突破-100线而进入另一个非常态区间时，表明股价的盘整阶段已经结束，将进入一个比较长的寻底过程，投资者应以持币观望为主。
cci指标的主要作用就是帮助投资者决策是买入还是卖出，当CCI指标提示某只个股是超卖的情况下，这个时候你应该买入更多，但是如果提示这个股票是超买情况下，那么就要马上卖出
3. 决策模型的评价指标？
F-score其实很简单 两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）知和“召回道率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了） 这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。
很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。
AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了precision和recall两个指标。 但AUC计算专很麻烦，有人用简单的F-score来代替。
F-score计算方法很简单： F-score=(2*precision*recall)/(precision+recall) 即使不是算数平均，也不是几何平属均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。
4. ROC曲线的例子？
在信号检测理论中，接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线)是坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。
在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。
ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰)，也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。数十年来，ROC分析被用于医学、无线电、生物学、犯罪心理学领域中，而且最近在机器学习(machine learning)和数据挖掘(data mining)领域也得到了很好的发展。
术语
阳性 (P, positive)
阴性 (N, Negative)
真阳性 (TP, true positive) 正确的肯定。又称：命中 (hit)
真阴性 (TN, true negative) 正确的否定。又称：正确拒绝 (correct rejection)
伪阳性 (FP, false positive) 错误的肯定，又称：假警报 (false alarm)，第一型错误
伪阴性 (FN, false negative) 错误的否定，又称：未命中 (miss)，第二型错误
真阳性率 (TPR, true positive rate) 又称：命中率 (hit rate)、敏感度(sensitivity)TPR = TP / P = TP / (TP+FN)
伪阳性率(FPR, false positive rate) 又称：错误命中率，假警报率 (false alarm rate) FPR = FP / N = FP / (FP + TN)
准确度 (ACC, accuracy) ACC = (TP + TN) / (P + N) 即：(真阳性+真阴性) / 总样本数
真阴性率 (TNR) 又称：特异度 (SPC, specificity) SPC = TN / N = TN / (FP + TN) = 1 - FPR
阳性预测值 (PPV) PPV = TP / (TP + FP)
阴性预测值 (NPV) NPV = TN / (TN + FN) 假发现率 (FDR) FDR = FP / (FP + TP)
基本概念
分类模型(又称分类器，或诊断)将实例映射到特定类。ROC分析的是二元分类模型，也就是输出结果只有两种类别的模型，例如：(阳性/阴性) (有病/没病) (垃圾邮件/非垃圾邮件) (敌军/非敌军)。
当讯号侦测(或变量测量)的结果是连续值时，类与类的边界必须用阈值来界定。举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结局：
真阳性(TP)：诊断为有，实际上也有高血压。伪阳性（FP）：诊断为有，实际却没有高血压。真阴性（TN）：诊断为没有，实际上也没有高血压。伪阴性（FN）：诊断为没有，实际却有高血压。
这四种结局可以画成2 × 2的混淆矩阵
ROC空间
ROC空间将伪阳性率(FPR)定义为 X 轴，真阳性率(TPR)定义为 Y 轴。
给定二元分类模型和它的阈值，就能从所有样本的(阳性/阴性)真实值和预测值计算出(X=FPR, Y=TPR) 座标点。
从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上/右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果(胜过随机分类)，而在这条线以下的点代表了差的分类结果(劣于随机分类)。
完美的预测是在左上角的点，在ROC空间座标 (0,1)点，X=0 代表着没有伪阳性，Y=1 代表着没有伪阴性(所有的阳性都是真阳性)；也就是说，不管分类器输出结果是阳性或阴性，都是100%正确。一个随机的预测会得到位于从 (0, 0) 到 (1, 1) 对角线(也叫无识别率线)上的一个点；最直观的随机预测的例子就是抛硬币。
让我们来看在实际有100个阳性和100个阴性的案例时，四种预测方法(可能是四种分类器，或是同一分类器的四种阈值设定)的结果差异：
完整内容参见原文：
人工智能_数据分析_信号_心理学_生物学等重要术语: ROC接收者操作特征曲线
5. 决策曲线低位区是指？
决策曲线地位区是指决策的执行力以及影响力最小的区
6. 企业生产决策的原则是边际收益等于边际成本？
长期生产中，企业实现利润最大化的决策原则仍然是边际收益等于边际成本，即边际收益等于长期边际成本。
7. 个人劳动供给决策形成的两个重要辅助工具是？
市场劳动和闲暇
拓展资料
劳动供给曲线
（1）劳动的供给曲线之所以向后弯曲，是劳动工资率产生的替代效应和收入效应综合影响的结果。劳动者在不同的工资率下愿意供给的劳动数量取决于劳动者对工资收入和闲暇所带来效用的评价。消费者的总效用由收入和闲暇所提供。收入通过消费品的购买为消费者带来满足：收入越多，消费水平越高，效用满足越大。同样，闲暇也是一种特殊的消费，闲暇时间越长，效用水平越高。然而，可供劳动者支配的时间是既定的，所以劳动者的劳动供给行为可以表述为：在既定的时间约束条件下，合理地安排劳动和闲暇时间，以实现最大的效用满足。
（2）一般而论，工资率越高，对牺牲闲暇的补偿也就越大，劳动者宁愿放弃闲暇而提供劳动的数量也就越多。换言之，工资率提高，闲暇的机会成本相应也就越大，劳动者的闲暇时间也就越短。因此，工资率的上升所产生的替代效应使得劳动数量增加。同时，工资率的提高，使得劳动者收入水平提高。这时，劳动者就需要更多的闲暇时间。也就是说，当工资率提高以后，劳动者不必提供更多的劳动就可提高生活水平。这说明，工资率提供的收入效应使得劳动数量减少。
（3）替代效应和收入效应是工资率上升的两个方面，如果替代效应大于收入效应，那么，工资率提高使得劳动数量增加，即劳动的供给曲线向右上方倾斜；反之，工资率的提高会使劳动数量减少，劳动供给曲线向左上方倾斜。在工资率较低的条件下，劳动者的生活水平较低，闲暇的成本相应也就较低，从而，工资提高的替代效应大于收入效应，劳动的供给曲线向右上方倾斜。但是，随着工资率的进一步提高和劳动时间的增加，工作的机会成本（即闲暇的效用）增加，替代效应开始小于收入效应，结果劳动供给数量减少。因此，劳动的供给曲线呈现出向后弯曲的形状。
8. 企业短期生产决策原则？
完全竞争市场企业短期决策原则：在完全竞争市场上，厂商的短期供给曲线是平均变动成本最低点以上那部分边际成本曲,市场短期供给曲线就是市场上生产这种产品的所有企业短期供给曲线的水平坐标之和; 厂商在长期内，有足够的时间改变工厂的规模，企业来得及进入或退出市场，企业的成本曲线也会发生变动，市场的供给和需求曲线也都可能变化，只有当市场价格高于企业平均成本曲线的最低点时，企业才会继续生产；若市场价格低于企业平均成本曲线的最低点时，企业就会停止生产。
完全竞争市场企业长期决策原则：企业的长期生产中对全部的生产要素的调整可以表现为两个方面，一方面可以表现为对最优的生产规模的选择，另一方面表现为进入或推出一个行业的决策。
