Критерии принятий управленческого решений в условиях риска и неопределенности: критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица, Лапласа и математическое ожидание прибыли.

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 17 из 56Следующая ⇒

Теория статистических решений может быть истолкована как теория поиска оптимального недетерминированного поведения в условиях неопределенности. Согласно А.Вальду, поведение считается оптимальным, если оно минимизирует риск в последовательных экспериментах, т.е. математическое ожидание убытков статистического эксперимента.

Считаю необходимым рассмотреть четыре критерия принятия решений в условиях неопределенности, когда никакие вероятностные характеристики не известны.

· критерий Лапласа,

· минимаксный критерий,

· критерий Сэвиджа,

· критерий Гурвица.

Основное различие между этими критериями определяется стратегией лица, принимающего решения. Критерий Лапласа основан на более оптимистичных предположениях, чем минимаксный критерий. Критерий Гурвица можно использовать при различных подходах - от наиболее оптимистичного до наиболее пессимистичного. Все эти критерии отражают субъективную оценку ситуации, в которой приходится принимать решение. При этом не существует общих правил применимости того или иного критерия, так как поведение лица, принимающего решение в условиях неопределенности, является наиболее важным фактором при выборе подходящего критерия.

Перечисленные критерии базируются на том, что лицу, принимающему решение, не противостоит разумный противник. В случае, когда в роли противника выступает природа, нет оснований предполагать, что она стремится причинить вред лицу, принимающему решение.

При наличии разумного противника, интересы которого противоречат интересам лица, принимающего решения (например, в военных действиях противоборствующие армии являются разумными противниками), для построения подходящего критерия требуется специальный подход. Эти вопросы рассматриваются в теории игр.

Данные, необходимые для принятия решений в условиях неопределенности, задаются в форме матрицы, строки которой соответствуют действиям, а столбцы - возможным состояниям системы.

Каждому действию и каждому возможному состоянию системы соответствует результат (исход), определяющий выигрыш (или потери) при выборе данного действия и реализации данного состояния.

Пусть ai (i=1,2, ... , m)

и q j представляет возможное состояние j ( j=1,2, ... ,n),

n ( ai , q j ) - описывает соответствующий результат.

В общем случае n ( ai , q j ) может быть непрерывной функцией ai и q j .

В дискретном случае указанные данные представляются в форме матрицы.

q 1

q 2

...

q n

a1

n (a1 ,q 1)

n (a1 ,q 2)

...

n (a1 ,q n)

a2

n (a2 ,q 1)

n (a2 ,q 2)

...

n (a2 ,q n)

...

...

...

...

...

am

n (am ,q 1)

n (am ,q 2)

...

n (am ,q n)

Познавательные статьи:



Где возникла философия и почему?

Относительная высота сжатой зоны бетона

Сущность проекции Гаусса-Крюгера и использование ее в геодезии

Тарифы на перевозку пассажиров