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摘要：概率统计在经济工作中的应用非常广泛，本文讨论概率统计在营销、风险决策和商品生产与销售等几个经济问题中的应用。分析研究营销成功与信誉度的关系、怎样进行风险决策以及怎样检验产品质量和确定产品进货量等。
关键词：经济问题；概率统计；分析
随着改革的不断深化和商品经济的大力发展，对经济现象不仅要做质的论证，性的分析，还要注意对经济和经济管理进行量的研究。这对我们更好地掌握经济政策和经济政策分析、决策是十分重要的。实践证明，概率统计是对经济和经济管理问题进行量的研究的有效工具，为经济预测和决策提供了新的手段，有助于提高管理水平和经济效益。
一、在经济管理中的应用
商品价格确定的如何，将直接影响企业的利润，企业要根据市场的需求情况来确定商品的销售价格，使其商品获得最大的经济效益。但价格的制订要视具体情况而定，价格定的太高，销售量会减少，营业额也会相应的减少，这样企业的经济效益将不好，如果商品的价格定的太低，即使销售量会增加，但由于利润减少，因此经济效益同样不好。
二、营销中的应用
1.利用贝叶斯公式研究营销成功与信誉度的关系
我们知道营销的成功与信誉度有很大的关系，下面利用贝叶斯公式考察如果一家公司多次不讲究信誉会有怎么样的结果。
例1设一家公司的可信度为0.8，不可信度为0.2，问该公司多次失信后客户对其相信度变为多少?
现在用贝叶斯公式来分析此问题中的可信度是如何下降的。
首先记事件A为“不可信”，记事件B为“可信”。不妨设客户过去对该公司的印象为P(B)＝0.8，
用贝叶斯公式来求，亦即该公司失信一次后，客户对其可信程度改变。
在贝叶斯公式中我们要用到概率和，这两个概率的含义是：前者是“诚信”(B)的公司“不可信”(A)的可能信，后者为“不诚信”的公司“不可信”的可能性。
设第一次客户相信该公司，发现该公司不可信。客户根据这个信息对这家公司的可信程度改变为(用贝叶斯公式)
这表明客户上了一次当后，对这家公司的可信程度由原来的0.8调整为0.444，也就是(1)式调整为P(B)＝0.440.556
在此基础上，我们对这家公司的可信程度再一次用贝叶斯公式来计算。
这表明客户经过再次上当，对这家公司的可信程度已经从0.8下降到了0.138，如此低的可信度，该公司如何奢望对客户进行第三次营销的时候会成功，顾客怎么会相信怎么会愿意购买呢?进而必然严重影响公司营销的业绩。
2.利用比例p的置信区间调查客户数
调查客户数、跟踪市场是营销公司经常会碰到的一个事情。下面举例说明这方面的应用。
例2某营销公司欲调查其投资产品的受益率p，为使得p的1－a置信区间长度不超过d0，问应调查多少位客户?
解这是关于二点分布比例p的置信区间问题，这是一个随机变量，这就是说p的1－a置信区间长度不超过d0。例如，“十一”期间一大型超市为一厂家推销新出厂的产品，在保证收益率p为0.95的前提下，为使得p的1－a置信区间长度不超过d0＝0.04，欲知该产品的受益情况，对顾客进行调查，其中a＝0.05，问应调查多少客户?这表明，要使产品的受益率p的置信区间的长度不超过0.95，则需要对2041各用户做调查。
三、风险决策中的应用
1.先验信息决策分析
凡是來自过去的记录、经验或主观判断的信息，都是先验信息，在先验信息的条件下进行决策，在经济问题上常常以收益表为基础，分别计算各方案在不同自然状态下的收益值，并进行比较，然后从中选出一个最合理的方案，对于以前已进行过的活动，并有一定记录的商业行为一般都采用该方法决策。
例如某熟食店出售香肠，每斤进价10元，售价为14元，若当天卖不出去则会腐烂，由于目前熟食店对香肠的销售情况还不够清楚，故只能从去年同期日销售量的资料中去拟定现在的进货计划。
除了应用收益期望表的方法外，还可以利用决策树来进行决策分析。决策树的基本原理是以决策收益为依据，通过计算择优决策，决策树是一种图解方式，对分析较为复杂的问题非常适合。
2.最小损失标准
由于决策存在着风险，所以决策者对待风险就有不同的态度，相应地就有不同的标准，从而也就可能选择不同的方案。但一般情况下所采用的是最小损失标准。这也是当今经济工作中一个非常引入注目的问题，它主要涉及的问题是存储。
例如工矿、企业为了保证生产正常进行，从原料、半成品到成本都需要存贮；而商业方面，为了满足市场需要，必须采购一定数量的货物，保证一定量的库存，如果库存过大就会造成积压的损失，若库存量过小，又会造成缺货的损失。因此，必须选择一个最优的存贮方案，使相应的问题总费用最小，在存贮问题中，需求一般是随机的，如顾客对某种货物在一定时期内的需求，暑期时冷饮的需求，过节对高档商品的需求等，这些在事先对需求量都是无法确实知道的，但是通过较长时期的统计或根据以往的经验，就能找出它的概率分布规律，从而定出合理的库存方案或订货批量。
四、商品生产和销售中的应用
利用概率分布确定商品进货量。在商品销售过程中，商品的进货量是一个很重要的因素，因为商品卖不出去，要支付银行的借款利息和支付商品的保管费用，既要保证商品不脱销，又要保证商品不积压，因此商品销售者控制好进货量是至关重要的。
从这里我们可以看出概率统计分析方法在经济中起着举足轻重的作用，能够让我们明确投入与产出，更好的把握经济的脉搏，创造更大的价值。
关键词：经济问题；概率统计；分析
随着改革的不断深化和商品经济的大力发展，对经济现象不仅要做质的论证，性的分析，还要注意对经济和经济管理进行量的研究。这对我们更好地掌握经济政策和经济政策分析、决策是十分重要的。实践证明，概率统计是对经济和经济管理问题进行量的研究的有效工具，为经济预测和决策提供了新的手段，有助于提高管理水平和经济效益。
一、在经济管理中的应用
商品价格确定的如何，将直接影响企业的利润，企业要根据市场的需求情况来确定商品的销售价格，使其商品获得最大的经济效益。但价格的制订要视具体情况而定，价格定的太高，销售量会减少，营业额也会相应的减少，这样企业的经济效益将不好，如果商品的价格定的太低，即使销售量会增加，但由于利润减少，因此经济效益同样不好。
二、营销中的应用
1.利用贝叶斯公式研究营销成功与信誉度的关系
我们知道营销的成功与信誉度有很大的关系，下面利用贝叶斯公式考察如果一家公司多次不讲究信誉会有怎么样的结果。
例1设一家公司的可信度为0.8，不可信度为0.2，问该公司多次失信后客户对其相信度变为多少?
现在用贝叶斯公式来分析此问题中的可信度是如何下降的。
首先记事件A为“不可信”，记事件B为“可信”。不妨设客户过去对该公司的印象为P(B)＝0.8，
用贝叶斯公式来求，亦即该公司失信一次后，客户对其可信程度改变。
在贝叶斯公式中我们要用到概率和，这两个概率的含义是：前者是“诚信”(B)的公司“不可信”(A)的可能信，后者为“不诚信”的公司“不可信”的可能性。
设第一次客户相信该公司，发现该公司不可信。客户根据这个信息对这家公司的可信程度改变为(用贝叶斯公式)
这表明客户上了一次当后，对这家公司的可信程度由原来的0.8调整为0.444，也就是(1)式调整为P(B)＝0.440.556
在此基础上，我们对这家公司的可信程度再一次用贝叶斯公式来计算。
这表明客户经过再次上当，对这家公司的可信程度已经从0.8下降到了0.138，如此低的可信度，该公司如何奢望对客户进行第三次营销的时候会成功，顾客怎么会相信怎么会愿意购买呢?进而必然严重影响公司营销的业绩。
2.利用比例p的置信区间调查客户数
调查客户数、跟踪市场是营销公司经常会碰到的一个事情。下面举例说明这方面的应用。
例2某营销公司欲调查其投资产品的受益率p，为使得p的1－a置信区间长度不超过d0，问应调查多少位客户?
解这是关于二点分布比例p的置信区间问题，这是一个随机变量，这就是说p的1－a置信区间长度不超过d0。例如，“十一”期间一大型超市为一厂家推销新出厂的产品，在保证收益率p为0.95的前提下，为使得p的1－a置信区间长度不超过d0＝0.04，欲知该产品的受益情况，对顾客进行调查，其中a＝0.05，问应调查多少客户?这表明，要使产品的受益率p的置信区间的长度不超过0.95，则需要对2041各用户做调查。
三、风险决策中的应用
1.先验信息决策分析
凡是來自过去的记录、经验或主观判断的信息，都是先验信息，在先验信息的条件下进行决策，在经济问题上常常以收益表为基础，分别计算各方案在不同自然状态下的收益值，并进行比较，然后从中选出一个最合理的方案，对于以前已进行过的活动，并有一定记录的商业行为一般都采用该方法决策。
例如某熟食店出售香肠，每斤进价10元，售价为14元，若当天卖不出去则会腐烂，由于目前熟食店对香肠的销售情况还不够清楚，故只能从去年同期日销售量的资料中去拟定现在的进货计划。
除了应用收益期望表的方法外，还可以利用决策树来进行决策分析。决策树的基本原理是以决策收益为依据，通过计算择优决策，决策树是一种图解方式，对分析较为复杂的问题非常适合。
2.最小损失标准
由于决策存在着风险，所以决策者对待风险就有不同的态度，相应地就有不同的标准，从而也就可能选择不同的方案。但一般情况下所采用的是最小损失标准。这也是当今经济工作中一个非常引入注目的问题，它主要涉及的问题是存储。
例如工矿、企业为了保证生产正常进行，从原料、半成品到成本都需要存贮；而商业方面，为了满足市场需要，必须采购一定数量的货物，保证一定量的库存，如果库存过大就会造成积压的损失，若库存量过小，又会造成缺货的损失。因此，必须选择一个最优的存贮方案，使相应的问题总费用最小，在存贮问题中，需求一般是随机的，如顾客对某种货物在一定时期内的需求，暑期时冷饮的需求，过节对高档商品的需求等，这些在事先对需求量都是无法确实知道的，但是通过较长时期的统计或根据以往的经验，就能找出它的概率分布规律，从而定出合理的库存方案或订货批量。
四、商品生产和销售中的应用
利用概率分布确定商品进货量。在商品销售过程中，商品的进货量是一个很重要的因素，因为商品卖不出去，要支付银行的借款利息和支付商品的保管费用，既要保证商品不脱销，又要保证商品不积压，因此商品销售者控制好进货量是至关重要的。
从这里我们可以看出概率统计分析方法在经济中起着举足轻重的作用，能够让我们明确投入与产出，更好的把握经济的脉搏，创造更大的价值。