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概率影响矩阵权威发布_概率影响矩阵图(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

概率影响矩阵

𐟚€ 项目风险管控：如何应对项目风险 𐟑‹ 大家好，我是你们的产品经理金哥，今天我们来聊聊项目风险管控的重要性，以及如何有效应对项目风险。风险识别：第一道防线 𐟔 在项目管理中，风险识别是至关重要的一步。项目经理需要全面了解项目的背景、目标和环境，以便找出可能的风险。通过与团队成员和相关利益相关者进行定期交流，我们可以共同识别并记录所有可能的风险。大脑风暴是个不错的方法，大家齐心协力，把所有能想到的风险都列出来。风险评估：定性和定量分析 𐟓Š 接下来是风险评估，这通常包括定性和定量两种方法。定性风险分析是对风险概率和后果的主观评估，目的是确定项目的整体风险级别。我们通过评价已识别风险的发生概率和后果，得到基于定性分析结果的风险排序，并确定各风险的紧急程度和应对策略。而定量风险分析则更加具体和数值化，可以通过概率矩阵和影响矩阵等工具来评估风险。风险应对策略：转移、减轻、接受还是回避？ 𐟛 ️ 制定风险应对策略是风险管控的核心。常见的策略包括风险转移、风险减轻、风险接受和风险回避。风险转移是将风险转移给其他方，例如购买保险或与供应商签订合同以减轻风险。风险减轻是通过采取措施来降低风险发生的概率或减轻其影响。风险接受是对风险的影响或可能性进行评估后，决定接受某些风险，并制定相应应对计划。而风险回避则是在风险潜在威胁发生可能性很大，不利后果很严重，又无其他策略可用时，主动放弃项目或改变项目目标与行动方案。风险监控：持续的评估和调整 𐟔„ 最后，风险监控是确保风险应对策略有效性的关键。项目经理需要定期评估风险的实际情况，以确保已采取的风险应对措施的有效性，并根据实际情况调整策略。除了上述基本的风险应对策略，项目经理还可以采取一些具体的风险管控措施，如制定风险登记表用于收集和分析风险数据，采用预防风险策略来主动降低风险，以及储备风险以应对可能的未知风险。总结：系统性的风险管理 𐟓ˆ 综上所述，PM风险管控是一个系统性的过程，需要项目经理综合运用多种方法和策略来识别、评估、应对和监控项目风险。通过有效的风险管控，项目经理能够更好地管理项目，确保项目的顺利进行和成功完成。本期分享就到这里，如果你们有任何产品问题或想了解更多，欢迎随时联系我哦！𐟘Š

SPSS因子分析指南：从基础到实践因子分析，也叫因素分析，主要包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。它的基本原理是根据变量间的相关性大小进行分组，使得同组内的变量相关性较高，每组变量代表一种基本结构，即公共因子。数据模型 𐟓Š 因子分析的核心是将观测变量X表示成几个假设的公共因子F。因子的共同度 𐟤 每个变量的方差可以分解成公共因子的方差和误差方差两个独立部分。因子方差贡献率 𐟓ˆ 因子矩阵中的第j列是第j个共同因子与所有测量变量的相关系数（即负荷），负荷值的平方是共同因子对某测量变量的方差贡献。将所有平方加总，叫做该共同因子的方差贡献，也叫特征值，用v平方表示。特征值越大，说明公共因子对所有测量变量总的影响越大，越重要。因子分析的步骤 𐟚€1. 因子分析适合度检验 𐟔 KMO适合度检验偏相关系数高，说明在控制了其他因素的情况下，两变量还有很强的正相关，说明变量间的关系没有受到其他因素的影响，不太可能抽取出公共因子。KMO值在0.7以上才能提取公共因子。巴特利特球形检验该假设认为假如不适合提取共同因子，那么相关矩阵的对角线为1（变量本身相关），非对角线上的取值都为0（即变量间不相关，即是一个单位矩阵）。统计量概率值p小于指定显著性水平时，就说明相关矩阵不是单位矩阵，适合提取公共因子。因子提取 𐟔犤𘻦ˆ分分析法主要做法是将原相关的一组变量通过数学方法转换（例如正交旋转）成另外一组相互独立的新变量，这一组相互独立的新变量就叫做主成分。因子数的确定成分的特征值要大于1。抽取的所有公共因子的方差贡献率要达到一定的比例，比例越高越好，一般建议的比例是80%，当然有时也会根据实际情况做适当的调整。因子旋转 𐟌€ 正交旋转假设因子间没有相关关系，在旋转过程中，各因子轴之间始终保持90Ⱗš„夹角不变，因此叫正交旋转。斜交旋转假设因子间存在一定的相关，在坐标轴旋转时，就不一定保持夹角为90Ⱔ𚆯𜌥乨璧š„余弦值就是两者的相关值。因子得分与命名 𐟏† SPSS提供了三种因子分的计算方法，分别是回归法、巴特利特法和安德森-罗宾法。因子分析是一种强大的工具，可以帮助我们理解数据背后的潜在结构。通过以上步骤，你可以更好地应用因子分析来探索和解释你的数据。

𐟚€企业风险管理全攻略：流程与技巧企业的风险管理流程包括目标设定、风险识别、风险分析、风险应对、风险监控、信息沟通和报告、风险管理考核和评价。以下是详细步骤：目标设定𐟎 企业需要设定合理的目标，以确保成功经营。通过制定程序，使各项目标与企业的使命相协调，并确保所选择的具体目标及其所面临的风险在企业愿意承受的风险水平（即风险容忍度）范围内。目标设定环节应确定企业的风险偏好和风险容忍度。风险识别𐟔 风险识别是识别可能会对企业产生影响的潜在事件，并分别确定是否是机会或者可能影响风险管理目标实现的内外部风险因素和风险事项。风险分析𐟓Š 风险分析是在风险识别的基础上，对风险成因、风险特征、风险之间相互关系，以及风险发生的可能性、影响企业目标的程度进行分析，为风险应对策略提供支持。风险矩阵分析𐟓ˆ 对列出的风险事件，分别分析发生的可能性和影响程度，通过绘制风险矩阵坐标图来表示：分析风险可能性。风险发生可能性的纵坐标等级可定性描述为很少、不太可能、可能、很可能、几乎确定等。分析风险影响程度。可定性描述为微小、较小、中等、较大、重大等。确定风险重要性水平，将风险可能性和影响程度在风险矩阵中表示，形成风险矩阵图。从企业整体角度进行风险分析描述。不仅要分析单一风险的可能性和影响程度，还要关注风险之间的关系，考虑整个企业层面的组合风险，特别是各单元均未超过容忍度，但组合后超出整体风险容忍度的情况；如果一个业务单元超过容忍度，但与其他单元的抵消效应，将风险降低到可承受的范围是可以接受的。定量分析𐟔⊠ 为避免主观判断的影响，风险矩阵中的可能性和影响程度在条件具备的情况下，采用定量或定性与定量相结合的技术进行。定量技术包括概率技术和非概率技术：概率技术：包括风险模型（风险价值、风险现金流量和风险收益）、损失分布、事后检验、蒙特卡洛模拟等。非概率技术：包括敏感性分析、情景分析、压力测试、设定基准等。风险应对𐟛᯸ 根据风险分析的结果，制定相应的应对策略，包括避免、转移、减轻和接受风险。风险监控𐟔’ 对已识别的风险进行持续监控，确保风险管理措施的有效性，并根据实际情况进行调整。信息沟通和报告𐟓Š 确保企业内部各部门之间以及与外部利益相关者之间的信息沟通畅通，及时报告风险管理情况。风险管理考核和评价𐟓Š 定期对风险管理效果进行考核和评价，总结经验教训，不断改进风险管理流程和方法。

𐟎𒩩쥰”可夫链全解析𐟎𒊰Ÿ”马尔可夫链，一种描述系统状态转移的随机过程，它遵循“无后效性”原则，即未来状态仅与当前状态有关，不受过去影响。 𐟓Œ主要概念一览： 1️⃣ 状态空间：马尔可夫链所有可能状态的集合，通常表示为有限或可数无穷的集合。 2️⃣ 转移概率矩阵：定义状态间转移概率的矩阵，n个状态对应n*n的矩阵。 3️⃣ 初始分布：系统初始时刻各状态的概率分布。 4️⃣ 平稳分布：当时间趋近无穷时，系统的状态分布趋近于平稳分布。 5️⃣ 马尔可夫链分类： - 可约：能从任意状态到达其他状态。 - 周期性：存在最小步数d>1返回自身。 - 遍历：可约且非周期性的马尔可夫链。 𐟎‰现在，你是否对马尔可夫链有了更深入的了解呢？𐟎‰

马尔可夫链与三种参数估计方法详解马尔可夫链是一种假设当前状态转移的概率只依赖于前一个状态的概率模型。它由一系列可互相转移的状态组成，每个状态之间的转移概率都包含在转移矩阵中。马尔可夫链的核心三要素包括：状态空间、无记忆性（当前选择的概率只受上一期状态的影响）和转移矩阵。举个例子，假设李糯每天买早餐有两种选择（A包子，B煎饼果子）。如果他第一天选择了A包子，那么第二天有40%的概率继续选择A包子，60%的概率选择煎饼果子；如果第一天选择了B煎饼果子，第二天选择包子和煎饼果子的概率各为50%。这两种状态和转移概率组成了一个早餐马尔可夫链。基于这个转移矩阵，我们可以计算出李糯早餐选择的稳态分布（稳态分布与初始状态的选择无关，但并不是所有马尔可夫链都有稳态分布）。隐马尔可夫模型（HMM：hidden Markov model）是一种描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列（状态序列），再由各个状态生成一个观测序列（观测序列）的过程。继续上面的例子，现在假设李糯的早餐选择马尔可夫链是不可观测的，但转移矩阵是已知的。李糯在吃完早餐后会买可乐或者奶茶，饮料的选择仅受当天的早餐选择影响，并且饮料的选择是可观测的。如果第一天李糯吃了包子，则有80%的可能性喝可乐，20%的可能性喝奶茶；煎饼果子同理。三种常用的参数估计方法：最大似然估计（MLE）：MLE的目标是找到最优参数theta使得似然函数p最大（通常是通过梯度求解）。但MLE未考虑先验知识，容易出现过拟合现象。最大后验概率估计（MAP）：MAP的目标与MLE相同，都是最大化后验概率。但MAP考虑了先验概率，MAP = MLE + 先验概率，在机器学习中等同于正则化的作用。贝叶斯估计（Bayesian estimation）：与前两者不同，贝叶斯估计得到的是参数theta的后验概率分布，而不是点估计。它是使用概率分布估计参数的。

考研数学必知小技巧，轻松突破140+！ 𐟧ᣀ高数部分】判断函数奇偶性时，先看定义域是否关于原点对称；用定义证明函数单调性时，步骤为取值、作差、判断正负；换元法解题时，别忘了换元前后的等价性； f''(x)=0的点不一定是拐点；微分方程通解中的字母C要写任意常数；计算多元积分时，先看能否用对称性简化；有瑕点的反常积分，从瑕点处断开计算。 𐟒›【线性代数部分】行列式两行/列互换后，记得加上负号；矩阵没有乘法交换律，即AB≠BA；正交变换得到的标准型就是矩阵的特征值；填空题求标准型和规范型时，也要和解答题一样更换字母表示。 𐟒š【概率论部分】计算概率时，𘺧篥ˆ†限的时候，注意不要当成0然后忽略掉；做概率论大题一定要数形结合；切比雪夫不等式的方向不要记反了；求分布概率时，不要漏了某个端点，每个点的取值都要体现在分布函数中。 𐟒œ一些数学名师的授课特点总结： ⭕1. 李永乐线性代数跟紧李永乐老师就好了，人称“永乐大帝”稳的一批，讲课细致全面，消化好他的课和书，线代不愁满分。 ⭕2. 汤家凤汤老师上课十分严谨，讲课速度较慢，适合基础不好的同学，就是有点口音，不过影响不大。 ⭕3. 余丙森基础不好的同学可选，余丙森老师的课讲得十分有条理，注重细节。 ⭕4. 张宇: 不建议基础不好的同学听他的课，基础不错或者对自己有信心的小伙伴可以试一下。而且张宇的题也讲究技巧性。 ⭕5. 王式安王式安老师的课较为适合基础不错的。基础差的同学建议先过一遍书本再听王老师的课。

马尔可夫链在天气预报中的神奇应用 𐟌毸天气预报这事儿，听起来挺简单的，但背后其实有一套复杂的科学理论支撑。其中一个重要的工具就是马尔可夫链。天气预报员们把天气状态简化为几个有限的选项，比如晴天、多云、雨天和雪天。然后，他们根据历史数据，算出从一个天气状态到另一个的转移概率。天气状态 𐟌䯸晴天 (S) 多云 (C) 雨天 (R) 雪天 (N) 转移概率矩阵 𐟓Š 转移概率矩阵是这样的： S S C C R R N S 0.6 0.2 0.1 0.1 C 0.3 0.4 0.2 0.1 R 0.2 0.3 0.4 0.1 N 0.1 0.2 0.2 0.5 解释一下：如果今天是晴天 (S)，明天有60%的概率还是晴天，20%的概率变多云 (C)，10%的概率变雨天 (R)，10%的概率变雪天 (N)。如果今天是多云 (C)，明天有30%的概率变晴天 (S)，40%的概率还是多云，20%的概率变雨天 (R)，10%的概率变雪天 (N)。以此类推... 应用场景 𐟓ˆ 短期天气预报：根据今天的实际天气和转移概率矩阵，气象学家可以算出明天每种天气状态的概率，从而进行短期天气预报。长期天气趋势预测：通过多次迭代马尔可夫链模型，气象学家可以模拟未来一段时间内天气的变化趋势，为农业、交通等行业提供决策参考。优势与局限性 𐟌Ÿ 优势：简单易懂：马尔可夫链模型概念简单，易于理解和实现。计算高效：转移概率矩阵的计算相对简单，可以快速进行天气预测。具有一定准确性：虽然马尔可夫链模型假设天气变化仅受前一天天气影响，但对于短期天气预报，仍然具有一定的准确性。局限性：简化模型：实际天气变化受到多种因素影响，马尔可夫链模型过于简化，可能无法准确预测复杂的天气变化。数据依赖性：转移概率矩阵的准确性依赖于大量的历史天气数据。长期预测不准确：由于马尔可夫链的“无记忆性”，对于长期天气趋势预测，准确性较低。尽管存在一些局限性，马尔可夫链模型仍然是天气预报中一个重要的工具，尤其是在短期天气预报方面。

工作四年后，ORM工具真的值吗？𐟤” 在ORM行业摸爬滚打了四年，我深感ORM工具确实有不少实用之处。今天，我想和大家分享三个在业内比较受欢迎的ORM工具，看看它们是如何帮助企业应对各种挑战的。风险矩阵：可视化的风险管理工具 𐟓Š 风险矩阵其实是一种半定量式的可视化评估工具，通过风险发生的可能性和潜在影响来分类风险。随着市场竞争的加剧和经济环境的复杂化，企业面临的风险也越来越多。为了有效应对这些风险，确保企业的稳定发展，很多企业开始采用风险矩阵这一工具来进行风险管理。以沃尔玛为例，它为了应对市场竞争、供应链管理、消费者需求变化等多方面的风险，采用了风险矩阵。通过量化评分的方式，沃尔玛对每种风险的发生概率和影响程度进行打分，并将得分填入风险矩阵中。这样，企业可以更直观地了解各种风险的分布情况，为制定应对措施提供依据。 SWOT分析：优势与劣势的全面评估 𐟓ˆ SWOT分析是评估组织的优势、劣势、机会和威胁的一种方法。以喜茶为例，通过SWOT分析，喜茶发现它拥有强大的品牌影响力、创新能力和直营销售模式。但同时，它也面临管理成本高、产品价格高和市场竞争激烈的挑战。尽管如此，喜茶依然有市场和产品拓展的空间，尤其是在国际市场上。与此同时，还需要注意市场竞争和消费者需求的变化。故障树分析（FTA）：从系统顶层分析问题 𐟌𓊊故障树分析是一种由上往下的演绎式失效分析法，利用布尔逻辑组合低阶事件，分析系统中不希望出现的状态。以福特汽车为例，福特汽车公司生产的蒙迪欧汽车空调系统故障症状原因对照表就是一个FTA的实际应用案例。再比如，腾讯云通过FTA在数据库故障处理中，快速定位问题，如系统运行缓慢或CPU资源耗尽的情况。总结总的来说，ORM工具确实提供了许多实用的方法，帮助企业更好地应对各种风险和挑战。希望我的分享能对大家有所帮助！如果你也在考虑是否使用ORM工具，不妨试试这些方法，或许它们能为你带来意想不到的收获。

羽翼大灯改造，选哪款？羽翼式大灯的改造，到底是选择矩阵模组还是3.0寸大透镜呢？让我们从几个方面来对比一下𐟔 𐟒𐠨𔹧”诼š3.0寸大透镜的入门门槛较低，矩阵模组的价格通常在2K以上，因为矩阵模组通常需要3-4对以上。 𐟑€ 外观：如果你追求外观的协调性，矩阵模组可能是更好的选择。矩阵大灯的外观设计更吸引人。 𐟒ᠤ𚮥𚦯𜚧Ÿ驘𕦨᧻„在安装4对以上时，近光亮度表现优异。但如果你不喜欢过于突兀的远光效果，可能需要适应一下。3.0寸透镜的选择则取决于品牌和型号。 𐟔‹ 功率：矩阵模组通常需要4对以上，即使单个模组功率只有35W，总功率也会达到135W。这直接影响到后期的光衰和耐用性。3.0寸大透镜只需要安装一对，功率在50-70W之间，压力较小。 𐟌᯸ 散热：散热方面，3.0寸大透镜更胜一筹。矩阵模组在大灯总成中放置多个模组，散热难度较大，这直接影响到光衰和寿命。稳定的散热系统是关键。 𐟛 ️ 售后：矩阵模组在大灯中放置多个模组，售后的概率自然增加。相比之下，3.0寸大透镜的售后问题相对简单。我个人更倾向于选择3.0寸大透镜，因为车灯需要经久耐用，稳定性和耐用性是我更看重的因素。当然，每个人的需求不同，欢迎分享你的观点𐟑€

高盛:日刺激计划影响甚微 𐟔 近期，Goldman Sachs的面试题目备受关注。我们整理了部分面试题目，供大家参考！ 1️⃣ 𐟓栧𛙥D数组，如何计算能形成多少个盒子？每个盒子都是a x a的大小，且1<=a<=min(row, col)。 2️⃣ 𐟓Š 如何找到最长子数组，使得子数组的和不超过k？使用滑动窗口方法即可轻松解决。 3️⃣ 𐟎𒠨 choose r的概率。这个问题相对简单，只需应用组合数学的知识。 4️⃣ 𐟧𖉥Š微积分和线性代数的多个问题，如求单位圆上最大化函数的点，以及求方程在拐点的切线等。 5️⃣ 𐟓ˆ 统计问题，要求计算标准差。 6️⃣ 𐟎𞠧𚿦€礻㦕𐩗˜，给定矩阵和向量，求解OLS（最小二乘法）以及三个变量的长期稳定数值。 𐟒ᠨ🙤𚛩☧›𕧛–了多个领域，从简单的逻辑推理到复杂的数学运算，展示了Goldman Sachs面试的全面性。希望这些信息能对大家有所帮助！𐟌Ÿ