风险型决策，亦称“统计型决策”或“随机型决策”。面临至少两个发生概率为已知的随机自然状态，至少有两个可供选择的行动方案，且已知损益矩阵的决策。在实际决策中应用广泛。常用方法：以最大可能性为标准的准则、以期望值为标准的准则、决策树等。

(1)决策者具有一个希望达到的明确目标(收益较大或损失较小)；

(2)存在两个以上的行动方案可供决策者选择；

(3)存在两个或两个以上的不以决策者主观意志为转移的自然状态；

(4)不同的行动方案在不同自然状态下的益损值可以计算出来；

(5)在几种不同的自然状态中，未来究竟会出现哪种自然状态，决策者不能肯定，但是各种自然状态出现的可能性，决策者可以估计或计算出来。

1．最大可能法

最大可能法是以最大可能准则为依据。我们知道，一个事件的概率越大，其发生的可能性就越大。基于这种思想，最大可能准则就是在风险决策问题中选一个概率最大的自然状态进行决策，其他的自然状态可以不管，此时风险型决策问题就可变成确定型决策问题，并按照确定型决策问题的模型方法进行处理。

一般来说，比较适宜采用最大可能法的情形是：某一个自然状态出现的概率远远大于其他自然状态，并且在每种自然状态发生的情况下，益损值不存在巨大悬殊。

2．期望值(Expected Value)法

期望值法是以期望值准则为依据。期望值准则就是把每个行动方案的期望值求出来，加以比较，选择期望值最优的行动方案。每个行动方案的期望值为

3．决策树方法

决策树(Decision Tree)方法的理论依据仍是期望值准则，它能表示出不同的决策方案在不同自然状态的结果，显示出决策的过程。决策树方法内容形象、思路清晰。由于决策树方法的决策过程像树枝形状，所以起个形象化的名字叫决策树。与决策表相比，决策树描述和分析决策问题更加灵活。