什么是随机优势？(stochastic dominance?)

随机优势是一个用来帮助人们在不同的系统或决策之间进行选择的概念。在统计学和概率论中，它用于对个人或企业可能做出的决策进行排序，并确定哪些行动方案可以为相关人员带来最佳结果。确定这种优势不需要基于数字的信息。期权的排名基于简单的偏好以及采取某些行动的货币盈利能力。...

随机优势是一个用来帮助人们在不同的系统或决策之间进行选择的概念。在统计学和概率论中，它用于对个人或企业可能做出的决策进行排序，并确定哪些行动方案可以为相关人员带来最佳结果。确定这种优势不需要基于数字的信息。期权的排名基于简单的偏好以及采取某些行动的货币盈利能力。

随机排序原理是随机优势的基础。在这个系统中，变量按顺序排列，其中最强和最有用的选项在一组中，最弱和最不有用的选项在另一组中。这种分组系统对许多领域的数据分析人员都很有用。它可以帮助他们预测客户群的行为，或者帮助他们整理与概率有关的大量信息，例如保险公司使用的数据。

没有确定随机优势的具体方法。确定国家主导地位的过程是可以使用的更简化的版本之一。在状态模型中，比较了两个系统。如果一个系统比另一个类似的系统提供更多的好处和/或更少的缺点，那么第一个系统将被称为在国家层面上对第二个系统具有优势。

随机优势是决策分析人员使用的一种工具。它可以与平均风险分析进行对比。这种分析更为简化，并涉及一个具体的公式。

平均风险分析旨在将潜在的最终结果或平均值与确保该结果所需采取的步骤（即风险）进行比较。当分析员处理具有易于赋值的变量（如成本和金额）的系统时，最好使用此系统。随机优势考虑了更模糊的原则，如偏好和其他无形变量，模型也可以处理数字，但没有明确定义的公式供研究人员在使用该模型时遵循。。

人们在各种场景中使用确定随机优势的方法——通常甚至没有意识到这一点。因为它不仅仅依赖于实数，任何考虑到个人偏好以及成本和能源消耗问题的决策都可以说是使用随机优势。它用于衡量某些行动的风险和好处，这使得学习it的细节对于任何想从事数据分析工作的人都很有用。

共显性(codominance)和不完全显性(incomplete dominance)的区别

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