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（一）確定的情境：

    所有的情況皆為已知 ，這對於管理者為最樂觀的情形，

    只要在不同情境下選出報酬最高者即可。

（二）風險的情境：

    雖然不像確定的時候，什麼都知道，

    但各個方案的成功或失敗機率都可以用推估的推算出來，使用期望值求出各個方案，選出最高者。

（三）不確定的情境：

    所有的情況和機率都無法推導出來，無法靠經驗或靠知識推估出任何機率，此時要使用報償矩陣

        1.樂觀法則-大中取大，

              最大利益極大化原則，先決定每個方案中最好的報酬，再選出「最好報酬」的方案

        2.悲觀法則-小中取大，

              最小利益極大化原則，先決定每個方案中最差的報酬...

（一）確定的情境：

    所有的情況皆為已知 ，這對於管理者為最樂觀的情形，

    只要在不同情境下選出報酬最高者即可。

（二）風險的情境：

    雖然不像確定的時候，什麼都知道，

    但各個方案的成功或失敗機率都可以用推估的推算出來，使用期望值求出各個方案，選出最高者。

（三）不確定的情境：

    所有的情況和機率都無法推導出來，無法靠經驗或靠知識推估出任何機率，此時要使用報償矩陣

        1.樂觀法則-大中取大，

              最大利益極大化原則，先決定每個方案中最好的報酬，再選出「最好報酬」的方案

        2.悲觀法則-小中取大，

              最小利益極大化原則，先決定每個方案中最差的報酬，再選出「最好報酬」的方案

        3.遺憾法則-先求出各個方案最大遺憾，再選出最小遺憾

              又稱，最大損失極小化、遺憾矩陣。

              先決定每個方案中最大遺憾值，再選出「最小遺憾」的方案

        4.拉式法則-求出各個期望值

              拉普勒斯法則

              此法是假設個情境發生機率相同，求取個方案期望值，再選出「最高預期報酬」的方案