选择一个概率最大的自然状态进行决策，其它自然状态可以不管，这样的方法就是最大可能法。 [1]
当面对未来情况的各种状态时，由于已经知道它们出现的概率，或者这些概率可以估算出来，决策者就可以挑选其中概率最大状态作为考虑问题的出发点，让后在挑选对自己最有利的行动方案。
- 中文名
- 最大可能
- 外文名
- most likely
- 领 域
- 运筹学
- 属 性
- 概率最大的事件
- 方 法
- 根据未来事件的最大概率来选择
- 相关名词
- 最大可能发
详细解释
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我们知道，一个事件的概率越大，它发生的可能性就越大。当面对未来情况的各种状态时，由于已经知道它们出现的概率，或者这些概率可以估算出来，决策者就可以挑选其中概率最大状态作为考虑问题的出发点，让后在挑选对自己最有利的行动方案。
决策步骤
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我们把用最大可能法进行决策的步骤归纳如下：
（1）明确问题的决策目标；
（2）明确未来状态
（3）明确损益函数
（4）由未来状态的概率与
损益函数
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定义
损益函数
损益矩阵
把损益函数中的可能值按照一定的次序用矩阵形式表示出来，就得到了损益矩阵。损益矩阵可用大写的英文字母R表示。损益矩阵是风险型决策常用的分析手段之一，又称“决策表”、“决策矩阵”、“益损表”、“风险矩阵”。
（1）损益矩阵的基本要素：
4.损益值：在一种自然状态下选取某种方案所得结果的损益值。
（3）损益矩阵的应用
举例
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例1
某农户要在地里种一种农作物，它可以种玉米、小麦或棉花.根据历年的气象资料了解到天气干旱、天气正常和天气多雨的概率分别为0.3，0.6，0.1。这三种农作物在三种天气状态下获利情况如下表所示，该农户应该怎样决策呢？
玉米、小麦或棉花在三种天气状态下获利情况该用户的目的是获取最大利润.未来天气状态正常的概率是0.6，远大于干旱年份的概率0.3和多雨的年份0.1，使用最大可能法进行决策，应该选定天气正常作为考虑哪种农作物的出发点。
解：在天气正常的年份里，由上表可知中间那一列棉花获利最多（0.6万元），该用户的最佳行动方案是在这块地里种棉花。
在这里需要指出，该农户决定中棉花，并不意味着他就能获得0.6万元的利润，毕竟这是一个带有风险的决策.运用概率的思想方法不难发现，虽然未来天气多雨的概率只有百分之十，但是天有不测风云，一旦降水量多的年份来临，该农户就只有0.2万元，比种玉米和小麦的收入要少。即我们的预测可以最合理，但并不一定是最好！
例2
为生产某种产品，投资方有两种投资方案，一个是建设大工厂，另一个是建设小工厂.大工厂需要投资300万元，小工厂需要投资150万元，两者的使用期限都是10年.估计在此期间，产品畅销的概率是0.7，产品滞销的概率是0.3.两个方案的年度收益情况如下表所示.投资方应该做出怎样的决策呢？
方案 | x1:产品畅销 | x1:产品滞销 |
\ | 0.7 | 0.3 |
a1:造大工厂 | 100 | -20 |
a2:造大工厂 | 40 | 20 |
两个方案的年度收益情况单位：万元。
解：投资方案的决策目标是获取最大利润.由于上表中给出的是一年的收益情况，为了讨论方便，需要求出工厂投产10年的损益函数R（a，x)或损益矩阵R。
损益函数为：
损益矩阵为：
使用概率的记号，由题意，
P（产品畅销）=0.7；P（产品滞销）=0.3。
根据最大可能法，应与未来产品畅销的状态作为选择基建方案的出发点。
从损益矩阵表示产品畅销的第一列数据易见，早大工厂的总利润700万元远大于造小工厂的总利润250万元，投资方应该采纳造大工厂的基建方案。
进一步观察益损矩阵R可以看出，造大工厂虽然可能获得700万元，但承担的风险很大，一旦由于种种始料未及的原因产品滞销，就要遭受损失500万元.而若建设小工厂，不管产品畅销、滞销，均能获利，但获利的数量相对来说要小得多。这个例子表明风险型决策在实际工作中有很大的应用价值。
