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P(〖d=d〗_1 )=P(η=η_1 )×P(d_1│η_1 )+P(η=η_2 )×P(d_1│η_2 )
P(〖d=d〗_2 )=P(η=η_1 )×P(d_2│η_1 )+P(η=η_2 )×P(d_2│η_2 )
此时的决策空间为A={x_1,x_2,……,x_n}，具体情况为：
x_1={█(a_1,〖d=d〗_1@a_1,〖d=d〗_2 )┤ ,x_2={█(a_2,〖d=d〗_1@a_2,〖d=d〗_2 )┤, 〖……,x〗_n={█(a_n,〖d=d〗_1@a_n,〖d=d〗_2 )┤.
由此可以得到后验概率如下：
P((η=η_1│d=d_1 )=P(η=η_1,d=d_1 )/P(d=d_1 )
P((η=η_2│d=d_1 )=P(η=η_2,d=d_1 )/P(d=d_1 )
P((η=η_1│d=d_2 )=P(η=η_1,d=d_2 )/P(d=d_2 )
P((η=η_2│d=d_2 )=P(η=η_2,d=d_2 )/P(d=d_2 )
因此，聘请了风险顾问后各方案的贝叶斯风险分别为：
L(x_n )=EL(x_n,η)=P(d=d_1 )×E[L(x_n,η)|d=d_1]+P(d=d_2 )×E[L(x_n,η)|d=d_2]
利用MATLAB工具进行求解，比较各方案在不聘请风险顾问情况下的收益，选择最优投资方案。
综合考虑聘请风险顾问前后的贝叶斯风险，选择最优决策方案。
3.2区间型贝叶斯风险决策模型及其应用
在项目投资分析中，市场的变化往往是很难预估的，相对于一个确定的收益值来说，根据对市场变化情况的经验，估测一个区间值更为客观可行。在这样的情况下，本文联系实变函数论中的区间数理论，决定引入区间数，在区间数的基础上构造区间型贝叶斯风险决策模型。3.2.1区间数