Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Теория принятия решений (или теория выбора, не путать с теорией выбора ) - это изучение выбора агента . [1] Теорию принятия решений можно разделить на две ветви: нормативную теорию решений, которая анализирует результаты решений или определяет оптимальные решения с учетом ограничений и допущений, и описательную теорию решений, которая анализирует, как агенты на самом деле принимают решения, которые они принимают.

Теория принятия решений тесно связана с областью теории игр [2] и является междисциплинарной темой, изучаемой экономистами, статистиками, специалистами по обработке данных, психологами, биологами, [3] политологами и другими социологами, философами [4] и компьютерными специалистами.

Эмпирические приложения этой богатой теории обычно выполняются с помощью статистических и эконометрических методов.

Нормативные и описательные [ править ]

Нормативная теория принятия решений занимается идентификацией оптимальных решений, где оптимальность часто определяется путем рассмотрения идеального лица, принимающего решения, которое может рассчитывать с идеальной точностью и в некотором смысле является полностью рациональным . Практическое применение этого предписывающего подхода (как люди должны принимать решения) называется анализом решений и направлено на поиск инструментов, методологий и программного обеспечения ( систем поддержки принятия решений ), которые помогают людям принимать более правильные решения. [5] [6]

Напротив, позитивная или описательная теория решений занимается описанием наблюдаемого поведения, часто исходя из предположения, что агенты, принимающие решения, действуют в соответствии с некоторыми последовательными правилами. Эти правила могут, например, иметь процедурную основу (например, модель исключения Амоса Тверски по аспектам) или аксиоматическую структуру (например, аксиомы стохастической транзитивности ), согласовывая аксиомы фон Неймана-Моргенштерна с поведенческими нарушениями гипотезы ожидаемой полезности , или они могут явно дать функциональную форму несовместимым во времени функциям полезности (например, квазигиперболическое дисконтирование Лейбсона ).[5] [6]

Рецепты или прогнозы относительно поведения, которые дает теория позитивных решений, позволяют проводить дальнейшие проверки того типа принятия решений, который имеет место на практике. В последние десятилетия также растет интерес к «теории поведенческих решений», что способствует переоценке того, что требуется для принятия полезных решений. [7] [8]

Типы решений [ править ]

Выбор в условиях неопределенности [ править ]

Область выбора в условиях неопределенности представляет собой суть теории принятия решений. Известная с XVII века ( Блез Паскаль использовал ее в своем знаменитом пари , содержащемся в его « Пензе» , опубликованных в 1670 году), идея ожидаемой стоимостисостоит в том, что при столкновении с рядом действий, каждое из которых может привести к более чем одному возможному результату с разными вероятностями, рациональная процедура состоит в том, чтобы идентифицировать все возможные результаты, определять их значения (положительные или отрицательные) и вероятности, которые будут результат каждого образа действий и умножьте два, чтобы получить «ожидаемое значение» или среднее ожидание результата; выбираемое действие должно быть таким, которое дает наибольшую общую ожидаемую ценность. В 1738 году Даниэль Бернулли опубликовал влиятельную статью, озаглавленную « Изложение новой теории измерения риска» , в которой он использует парадокс Санкт-Петербурга, чтобы показать, что теория математического ожидания должна быть нормативной.неправильный. Он приводит пример, в котором голландский торговец пытается решить, нужно ли страховать груз, отправляемый из Амстердама в Санкт-Петербург зимой. В своем решении он определяет функцию полезности и вычисляет ожидаемую полезность, а не ожидаемую финансовую ценность. [9]

В 20-м веке интерес возродился после работы Абрахама Вальда 1939 года [10], в которой указывалось, что две центральные процедуры статистической теории, основанной на выборочном распределении , а именно проверка гипотез и оценка параметров , являются частными случаями общей проблемы принятия решений. Бумага Вальда обновляется и синтезируется многие понятия статистической теории, в том числе функции потерь , функции риски , допустимые правила принятия решений , предшествующие распределения , байесовскую процедуры и минимаксимальные процедур. Сама фраза «теория принятия решений» использовалась в 1950 г.EL Lehmann . [11]

Возрождение теории субъективной вероятности , основанное на работах Фрэнка Рэмси , Бруно де Финетти , Леонарда Сэвиджа и других, расширило сферу применения теории ожидаемой полезности на ситуации, в которых можно использовать субъективные вероятности. В то время теория ожидаемой полезности фон Неймана и Моргенштерна [12] доказала, что максимизация ожидаемой полезности вытекает из основных постулатов о рациональном поведении.

Работа Мориса Алле и Даниэля Эллсберга показала, что человеческое поведение имеет систематические, а иногда и важные отклонения от максимизации ожидаемой полезности. [13] теория перспективы из Даниэль Канеман и Амос Тверски возобновили эмпирическое исследование экономического поведения с меньшим акцентом на рациональность предпосылках. Он описывает способ, которым люди принимают решения, когда все результаты сопряжены с риском. [14] Канеман и Тверски обнаружили три закономерности: в реальном процессе принятия решений человеком «потери кажутся больше, чем выигрыши»; люди больше сосредотачиваются на измененияхв своих состояниях полезности, чем они сосредотачиваются на абсолютных полезностях; а оценка субъективных вероятностей сильно искажена привязкой .

Межвременной выбор [ править ]

Межвременной выбор касается такого выбора, при котором различные действия приводят к результатам, которые реализуются на разных этапах с течением времени. [15] Его также называют принятием решения о рентабельности, поскольку он включает в себя выбор между вознаграждениями, которые различаются в зависимости от величины и времени прибытия. [16] Если кто-то получил непредвиденную прибыль в несколько тысяч долларов, он мог бы потратить их на дорогостоящий отпуск, доставив им немедленное удовольствие, или они могли бы вложить их в пенсионную схему, дав им доход в какой-то момент в будущем. Что лучше всего делать? Ответ частично зависит от таких факторов, как ожидаемые процентные ставки и инфляция , ожидаемая продолжительность жизни человека.и их доверие к пенсионной индустрии. Однако даже с учетом всех этих факторов человеческое поведение снова сильно отклоняется от предсказаний предписывающей теории принятия решений, что приводит к альтернативным моделям, в которых, например, объективные процентные ставки заменяются субъективными ставками дисконтирования .

Взаимодействие лиц, принимающих решения [ править ]

Некоторые решения являются трудными из-за необходимости учитывать, как другие люди в ситуации отреагируют на принятое решение. Анализ таких социальных решений чаще трактуется как теория игр , а не теория принятия решений, хотя в нем используются те же математические методы. С точки зрения теории игр, большинство проблем, рассматриваемых в теории принятия решений, являются играми одного игрока (или один игрок рассматривается как играющий в безличной фоновой ситуации). В развивающейся области социально-когнитивной инженерии исследования особенно сосредоточены на различных типах распределенного принятия решений в человеческих организациях в нормальных и ненормальных / чрезвычайных / кризисных ситуациях. [17]

Сложные решения [ править ]

Другие области теории принятия решений связаны с решениями, которые являются трудными просто из-за их сложности или сложности организации, которая должна их принимать. Люди, принимающие решения, ограничены в ресурсах (т. Е. Времени и интеллекте) и поэтому ограниченно рациональны ; Таким образом, проблема заключается не только в расхождении между реальным и оптимальным поведением, в первую очередь в трудности определения оптимального поведения. Одним из примеров является модель экономического роста и использования ресурсов , разработанная Римским клубом в помощь политикам сделать реальные решения в сложных ситуациях [ править ] . На решения также влияет то, будут ли варианты сформулированы вместе или по отдельности; это известно какпредвзятость различия .

Эвристика [ править ]

Эвристика в принятии решений - это способность принимать решения на основе необоснованного или рутинного мышления. Хотя эвристическое мышление быстрее, чем пошаговая обработка, оно также более вероятно связано с ошибками или неточностями. [18] Основное использование эвристики в нашей повседневной жизни - уменьшить количество оценочного мышления, которое мы выполняем при принятии простых решений, принимая их вместо этого на основе бессознательных правил и сосредотачиваясь на некоторых аспектах решения, игнорируя другие. [19] Одним из примеров распространенного и ошибочного мыслительного процесса, возникающего из-за эвристического мышления, является заблуждение игрока.- уверенность в том, что на изолированное случайное событие влияют предыдущие изолированные случайные события. Например, если на пару ходов монета подбрасывается решкой, вероятность этого все равно остается неизменной; однако интуитивно кажется более вероятным, что он скоро откатит голову. [20] Это происходит потому, что из-за рутинного мышления человек игнорирует вероятность и концентрируется на соотношении результатов, а это означает, что ожидается, что в конечном итоге соотношение переворачиваний будет наполовину для каждого результата. [21] Другой пример: лица, принимающие решения, могут быть склонны предпочитать умеренные альтернативы крайним; Компромисс Эффектдействует с мыслью, что наиболее умеренный вариант приносит наибольшую пользу. В сценарии с неполной информацией, как и в большинстве повседневных решений, умеренный вариант будет выглядеть более привлекательным, чем любой крайний, независимо от контекста, основываясь только на том факте, что он имеет характеристики, которые можно найти в любом крайнем случае. [22]

Альтернативы [ править ]

Весьма спорный вопрос заключается в том, можно ли заменить использование вероятности в теории принятия решений другими альтернативами.

Теория вероятностей [ править ]

Сторонники теории вероятностей указывают на:

  • работа Ричарда Трелкельда Кокса по обоснованию аксиом вероятности,
  • в Голландии книга парадоксы Бруно Финетти как иллюстрация теоретических трудностей , которые могут возникнуть благодаря отказу от аксиом теории вероятностей и
  • теоремы о полных классах, которые показывают, что все допустимые решающие правила эквивалентны байесовским решающим правилам для некоторой функции полезности и некоторого априорного распределения (или для предела последовательности априорных распределений). Таким образом, для каждого решающего правила либо правило может быть переформулировано как байесовская процедура (или предел их последовательности), либо существует правило, которое иногда лучше и никогда не хуже.

Альтернативы теории вероятностей [ править ]

Сторонники нечеткой логики , теории возможностей , квантовым познания , теории Демпстер Шафера и теории принятия решений Информация о зазоре утверждают , что вероятность только одна из многих альтернатив и указывают на многие примеры , где нестандартные альтернативы были реализованы с очевидным успехом; в частности, теория вероятностных решений чувствительна к предположениям о вероятностях различных событий, в то время как не вероятностные правила, такие как минимакс, являются надежными , поскольку они не делают таких предположений.

Логическая ошибка [ править ]

Общая критика теории принятия решений, основанной на фиксированной совокупности возможностей, заключается в том, что она рассматривает «известные неизвестные», а не « неизвестные неизвестные » [ цитата необходима ] : она фокусируется на ожидаемых вариациях, а не на непредвиденных событиях, которые, по мнению некоторых, слишком велики. влияние и необходимо учитывать - значимые события могут быть «вне модели». Эта линия аргументации, называемая нелепой ошибкой , состоит в том, что существуют неизбежные недостатки в моделировании реального мира с помощью определенных моделей, и что безоговорочная уверенность в моделях ослепляет человека до их пределов.

См. Также [ править ]

  • Байесовская статистика
  • Теория причинных решений
  • Выбор моделирования
  • Удовлетворение ограничений
  • Даниэль Канеман
  • Принимать решение
  • Качество решения
  • Теория доказательных решений
  • Теория игры
  • Принятие многокритериальных решений
  • Парадокс Ньюкомба
  • Исследование операций
  • Оптимальное решение
  • Преферанс (экономика)
  • Теория перспектив
  • Квантовое познание
  • Рациональность
  • Проблема секретаря
  • Теория обнаружения сигналов
  • Игра с маленькими числами
  • Стохастическое доминирование
  • ТОТРЕП
  • Проблема с двумя конвертами

Ссылки [ править ]

  1. ^ Стил, Кэти и Стефанссон, Х. Орри, «Теория принятия решений», Стэнфордская энциклопедия философии (издание зима 2015 г.), Эдвард Н. Залта (ред.), URL = [1]
  2. ^ Майерсон, Роджер Б. (1991). «1.2: Основные понятия теории принятия решений». Теория игр, анализ конфликта . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. ISBN 9780674728615.
  3. ^ Habibi I, Cheong R, Lipniacki T, Levchenko A, Emamian ES, Abdi A (апрель 2017 г.). «Вычисление и измерение ошибок принятия решений по ячейкам с использованием данных по отдельным ячейкам» . PLOS Вычислительная биология . 13 (4): e1005436. Bibcode : 2017PLSCB..13E5436H . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1005436 . PMC 5397092 . PMID 28379950 .  
  4. Перейти ↑ Hansson, Sven Ove. «Теория принятия решений: краткое введение». (2005) Раздел 1.2: Действительно междисциплинарный предмет.
  5. ^ a b МакКриммон, Кеннет Р. (1968). «Описательные и нормативные последствия постулатов теории принятия решений». Риск и неопределенность . Лондон: Пэлгрейв Макмиллан. С. 3–32. OCLC 231114 . 
  6. ^ a b Слович, Пол; Фишхофф, Барух; Лихтенштейн, Сара (1977). «Поведенческая теория принятия решений». Ежегодный обзор психологии . 28 (1): 1–39. DOI : 10.1146 / annurev.ps.28.020177.000245 . hdl : 1794/22385 .
  7. ^ Например, см .: Ананд, Пол (1993). Основы рационального выбора в условиях риска . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-823303-5.
  8. ^ Керен GB, Wagenaar WA (1985). «О психологии игры в блэкджек: нормативные и описательные соображения с последствиями для теории принятия решений». Журнал экспериментальной психологии: Общие . 114 (2): 133–158. DOI : 10.1037 / 0096-3445.114.2.133 .
  9. ^ Для обзора см. Schoemaker, PJ (1982). «Модель ожидаемой полезности: ее варианты, цели, доказательства и ограничения». Журнал экономической литературы . 20 (2): 529–563. JSTOR 2724488 . 
  10. Перейти ↑ Wald, Abraham (1939). «Вклад в теорию статистической оценки и проверки гипотез» . Анналы математической статистики . 10 (4): 299–326. DOI : 10.1214 / АОМ / 1177732144 . MR 0000932 . 
  11. ^ Lehmann EL (1950). «Некоторые принципы теории проверки гипотез» . Анналы математической статистики . 21 (1): 1-26. DOI : 10.1214 / АОМ / 1177729884 . JSTOR 2236552 . 
  12. ^ Нейман Ю.В., Моргенштерн О (1953) [1944]. Теория игр и экономического поведения (третье изд.). Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
  13. ^ Allais, M .; Хаген, GM (14 марта 2013 г.). Гипотезы ожидаемой полезности и парадокс Алле: современные обсуждения решений в условиях неопределенности с возражением Алле . Дордрехт: Springer Science & Business Media. п. 333. ISBN 9789048183548.
  14. ^ Морван, Камилла; Дженкинс, Уильям Дж. (2017-07-05). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения . Лондон: Macat International Ltd. стр. 13. ISBN 9781912303687.
  15. ^ Карван, Марк; Спронк, Яап; Валлениус, Юрки (2012). Очерки принятия решений: том в честь Стэнли Зионца . Берлин: Springer Science & Business Media. п. 135. ISBN 9783642644993.
  16. ^ Гесс, Томас М .; Strough, JoNell; Локкенхофф, Коринна (2015). Старение и принятие решений: эмпирические и прикладные перспективы . Лондон: Эльзевир. п. 21. ISBN 9780124171558.
  17. Перейти ↑ Crozier, M. & Friedberg, E. 1995. «Организация и коллективные действия. Наш вклад в организационный анализ» в Bacharach SB, Gagliardi P. & Mundell P. (Eds). Исследования в области социологии организаций. Vol. XIII, Специальный выпуск о европейских перспективах организационной теории, Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
  18. Перейти ↑ Johnson EJ, Payne JW (апрель 1985). «Усилие и точность выбора». Наука управления . 31 (4): 395–414. DOI : 10.1287 / mnsc.31.4.395 .
  19. Bobadilla-Suarez S, Love BC (январь 2018 г.). «Быстро или экономно, но не оба сразу: эвристика принятия решений в условиях нехватки времени» (PDF) . Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание . 44 (1): 24–33. DOI : 10.1037 / xlm0000419 . PMC 5708146 . PMID 28557503 .   
  20. ^ Roe RM, Busemeyer JR, Townsend JT (2001). «Многоальтернативная теория поля решений: динамическая связная модель принятия решений». Психологический обзор . 108 (2): 370–392. DOI : 10.1037 / 0033-295X.108.2.370 . PMID 11381834 . 
  21. Перейти ↑ Xu J, Harvey N (май 2014 г.). «Продолжайте выигрывать: заблуждение игроков создает эффект горячих рук в онлайн-гемблинге» . Познание . 131 (2): 173–80. DOI : 10.1016 / j.cognition.2014.01.002 . PMID 24549140 . 
  22. Перейти ↑ Chuang S, Kao DT, Cheng Y, Chou C (март 2012). «Влияние неполной информации на эффект компрометации» . Суждение и принятие решений . 7 (2): 196–206. CiteSeerX 10.1.1.419.4767 . 

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Акерлоф, Джордж А .; Йеллен, Джанет Л. (май 1987 г.). "Рациональные модели иррационального поведения" (PDF) . 77 (2): 137–142. Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Ананд, Пол (1993). Основы рационального выбора в условиях риска . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-823303-9.( обзор философских основ ключевых математических аксиом в теории субъективной ожидаемой полезности - в основном нормативной )
  • Артур, У. Брайан (май 1991 г.). «Разработка экономических агентов, которые действуют как человеческие агенты: поведенческий подход к ограниченной рациональности» (PDF) . Американский экономический обзор . 81 (2): 353–9.
  • Бергер, Джеймс О. (1985). Статистическая теория принятия решений и байесовский анализ (2-е изд.). Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN 978-0-387-96098-2. Руководство по ремонту  0804611 .
  • Бернардо Дж. М. , Смит А. Ф. (1994). Байесовская теория . Вайли. ISBN 978-0-471-92416-6. MR  1274699 .
  • Клемен, Роберт; Рейли, Теренс (2014). Принятие трудных решений с помощью DecisionTools: Введение в анализ решений (3-е изд.). Стэмфорд, CT: Cengage. ISBN 978-0-538-79757-3. (охватывает нормативную теорию принятия решений)
  • Де Гроот, Моррис, Оптимальные статистические решения . Библиотека Wiley Classics. 2004 г. (Первоначально опубликовано в 1970 г.) ISBN 0-471-68029-X . 
  • Гудвин, Пол; Райт, Джордж (2004). Анализ решений для управленческих суждений (3-е изд.). Чичестер: Вайли. ISBN 978-0-470-86108-0. (охватывает как нормативную, так и описательную теорию)
  • Ханссон, Свен Ове. «Теория принятия решений: краткое введение» (PDF) . Архивировано из оригинального (PDF) 5 июля 2006 года.
  • Хемани, Каран, Невежество - это блаженство: исследование того, как и почему люди зависят от эвристики признания в социальных отношениях, на фондовых рынках и на рынке брендов, принимая успешные решения , 2005 г.
  • Лич, Патрик (2006). Почему ты не можешь просто дать мне номер? Руководство для руководителей по использованию вероятностного мышления для управления рисками и принятия лучших решений . Вероятностный. ISBN 978-0-9647938-5-9. Рациональное представление вероятностного анализа.
  • Миллер Л. (1985). «Когнитивный риск после лобной или височной лобэктомии - I. Синтез фрагментированной визуальной информации». Нейропсихология . 23 (3): 359–69. DOI : 10.1016 / 0028-3932 (85) 90022-3 . PMID  4022303 . S2CID  45154180 .
  • Миллер Л., Милнер Б. (1985). «Когнитивный риск после лобной или височной лобэктомии - II. Синтез фонематической и семантической информации». Нейропсихология . 23 (3): 371–9. DOI : 10.1016 / 0028-3932 (85) 90023-5 . PMID  4022304 . S2CID  31082509 .
  • Север, DW (1968). «Введение в теорию принятия решений». IEEE Transactions по системной науке и кибернетике . 4 (3): 200–210. CiteSeerX  10.1.1.352.8089 . DOI : 10.1109 / TSSC.1968.300114 .Перепечатано в Shafer & Pearl. (также о нормативной теории принятия решений)
  • Петерсон, Мартин (2009). Введение в теорию принятия решений . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-71654-3.
  • Райффа, Ховард (1997). Анализ решений: вводные лекции о выборе в условиях неопределенности . Макгроу Хилл. ISBN 978-0-07-052579-5.
  • Роберт, Кристиан (2007). Байесовский выбор . Тексты Springer в статистике (2-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер. DOI : 10.1007 / 0-387-71599-1 . ISBN 978-0-387-95231-4. Руководство по ремонту  1835885 .
  • Шафер, Гленн; Перл, Иудея, ред. (1990). Чтения в неопределенных рассуждениях . Сан-Матео, Калифорния: Морган Кауфманн.
  • Смит, JQ (1988). Анализ решений: байесовский подход . Чепмен и Холл. ISBN 978-0-412-27520-3.
  • Чарльз Сандерс Пирс и Джозеф Джастроу (1885). «О малых различиях в ощущениях» . Воспоминания Национальной академии наук . 3 : 73–83. http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm
  • Рэмси, Фрэнк Пламптон ; «Истина и вероятность» ( PDF ), глава VII в «Основах математики и других логических эссе» (1931 г.).
  • де Финетти, Бруно (сентябрь 1989 г.). «Вероятность: критический очерк теории вероятности и ценности науки». Erkenntnis . 31 . (перевод статьи 1931 г.)
  • де Финетти, Бруно (1937). "La Prévision: ses lois logiques, ses sources subjectives". Annales de l'Institut Анри Пуанкаре .
де Финетти, Бруно. «Предвидение: его логические законы, его субъективные источники» (перевод статьи 1937 года на французском языке) в HE Kyburg и HE Smokler (ред.), « Исследования субъективной вероятности», Нью-Йорк: Wiley, 1964.
  • де Финетти, Бруно. Теория вероятностей , (перевод книги А.С.М. Смита 1970 года), 2 тома, Нью-Йорк: Wiley, 1974-5.
  • Дональд Дэвидсон , Патрик Суппес и Сидни Сигел (1957). Принятие решений: экспериментальный подход . Издательство Стэнфордского университета .
  • Pfanzagl, J (1967). «Субъективная вероятность, выведенная из теории полезности Моргенштерна - фон Неймана ». У Мартина Шубика (ред.). Очерки математической экономики в честь Оскара Моргенштерна . Издательство Принстонского университета. С.  237–251 .
  • Pfanzagl, J. в сотрудничестве с В. Бауманом и Х. Хубером (1968). «События, полезность и субъективная вероятность». Теория измерения . Вайли. С. 195–220.
  • Моргенштерн, Оскар (1976). «Некоторые размышления о полезности». В Эндрю Шоттере (ред.). Избранные экономические труды Оскара Моргенштерна . Издательство Нью-Йоркского университета. С. 65–70. ISBN 978-0-8147-7771-8.
  • Негабастные модели в статистике Льва Б. Клебанова, Светлозата Т. Рачева и Фрэнка Дж. Фабоцци, Nova Scientific Publishers, Inc., Нью-Йорк, 2009.