Описание неопределенностей в теории принятия решений

Одна из основных проблем в теории принятия решений – необходимость учета неопределенностей, оценки и управления рисками. Для описания неопределенностей применяют различные подходы.

Прежде всего, необходимо разобраться с проблемами измерения различных величин, используемых в процессе принятия решения. Они могут быть измерены в тех или иных количественных или качественных шкалах. Поскольку в выборе конкретной шкалы имеется некоторый произвол (например, расстояние можно измерять в аршинах, саженях, верстах, метрах или парсеках), то естественно потребовать, чтобы принимаемое решение не зависело от этого произвола (например, от того, в каких единицах измерено расстояние). Теории измерений посвящена первая глава настоящей части.

Для описания неопределенностей и рисков чаще всего используется вероятностно-статистический подход. Во второй главе рассматриваются основные понятия и результаты в области теории вероятностей и статистики. Изложение нацелено на удовлетворение потребностей менеджеров, экономистов, инженеров, связанных с теорией принятия решений. Приводятся все необходимые понятия и результаты современных вероятностно-статистических методов, при этом исключен ряд излишних подробностей, традиционно включаемых в математические курсы.

Изложение во второй главе доведено до современного уровня. Одним из наиболее интересных и продуктивных современных направлений является статистика интервальных данных. В ней исходные данные – не числа, а интервалы. Таким образом, неопределенность величин, используемых в процессе принятия решения, моделируется путем замены конкретных численных значений на интервалы, в которых содержатся рассматриваемые величины. Статистике интервальных данных посвящена третья глава настоящей части.

Интервальные данные – это частный случай нечетких данных. В последнее время теория нечеткости все чаще используется в экономических исследованиях. Нечеткость, расплывчатость, размытость понятий и величин – типичная черта многих задач принятия решений. Основам теории нечеткости посвящена четвертая глава. В ней рассмотрена, в частности, система принципиально важных утверждений, согласно которой теория нечеткости в определенном смысле сводится к теории случайных множеств – одной из частей вероятностно-статистической теории.

Материалы второй части во многом основываются на результатах, приведенных в монографиях [2,3].

Январь 24, 2019 Психология труда, инженерная психология, эргономика
Еще по теме
2.2. ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПИСАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.4. ОПИСАНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ТЕОРИИ НЕЧЕТКОСТИ
ЖИЗНЕСТОЙКОСТЬ КАК ФАКТОР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ
4.2. Макроэкономические модели в теории принятия решений
4.3. Микроэкономические модели в теории принятия решений
1.1.3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
1.1.4. Современный этап развития теории принятия решений.
Подходы к учету неопределенности при описании рисков.
2.3.10. МЕСТО СТАТИСТИКИ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ДАННЫХ (СИД) СРЕДИ МЕТОДОВ ОПИСАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ
2.4.2. ПРИМЕР ОПИСАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОГО МНОЖЕСТВА
9.2.2. ТЕРМИНОЛОГИЯ, ПРИНЯТАЯ ДЛЯ ОПИСАНИЯ РАБОЧИХ СМЕН
5.3. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ И ДИАГНОСТИКА
Добавить комментарий