- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Графическое представление критерИев
- •1.1. Критерии с прямоугольными конусами предпочтения
- •1.1.1. Минимаксный критерий
- •1.1.2. Критерий Гермейера
- •1.1.3. Критерий Сэвиджа
- •1.1.4. Критерий азартного игрока
- •1.2. Критерий с прямыми предпочтения
- •1.3. Производные критерии
- •1.3.1. Критерий Ходжа-Лемана
- •1.3.2. Критерий произведений
- •1.3.3. Критерий Гурвица
- •1.3.4. Критерий Байеса-Лапласа
- •1.3.5. Обобщенные критерии
- •Глава 2. Количественные характеристики ситуации принятия решений
- •2.1. Влияние информации на процесс принятия решения
- •2.2. Значимость независимого параметра
- •2.3. Энтропия независимого параметра
- •2.4. Доверительные факторы принятия решений
- •2.4.1. Эмпирический доверительный фактор
- •2.4.2. Прогностический доверительный фактор
- •2.4.3. Эмпирико-прогностический доверительный фактор
- •2.4.4. Использование доверительных факторов в задачах принятия решения
- •2.5. Принятие решений в условиях рисков
- •2.6. Пример оценки значимости параметра
- •Глава 3. Гибкие критерии выбора решения
- •3.1. Свойства гибкого критерия
- •3.2. Применение гибкого критерия
- •Параметров в заданных интервалах для выборки сочетаний исходных данных при (случай 1)
- •3.3. Адаптивный критерий Кофлера-Менга с использованием кусочно-линейной информации
- •Глава 4. СубъективНые оценки параметРов
- •4.1. Основные проблемные вопросы
- •4.2. Подготовка и проведение оценок
- •4.3. Обработка данных
- •4.3.1. Интерквартиль оцениваемой величины
- •4.3.2. Взвешивание оцениваемой величины
- •4.4. Гибкий выбор принятия решения при субъективной полезной информации
- •4.5. Примеры проведения оценок
- •Глава 5. Анализ ситуаций выбора решения
- •5.1. Общая структура выбора решения
- •5.2. Методы выбора решений
- •5.3. Ошибки решения
- •5.3.1. Количественный анализ ошибок
- •5.3.2. Качественный анализ ошибок
- •5.4. Схемы принятия решений
- •5.4.1. Одношаговые схемы принятия решений
- •5.4.2. Многошаговые схемы принятия решений
- •5.5. Дискретизация и комбинирование внешних состояний
- •5.5.1. Разделение общего числа представительных значений по параметрам внешнего состояния
- •5.5.2. Распределение заданного числа представительных значений по диапазону неопределенности параметра
- •5.6. Пример расчета числа дискретизирующих шагов для оценочной функции
- •Глава 6. Полезность вариантов решения. Риск
- •6.1. Полезность вариантов решения
- •6.2. Понятие риска
- •6.3. Сравнение степеней риска
- •6.4. Формальное описание риска
- •6.5. Виды рисков
- •6.6. Многократные риски
- •6. Изложить понятие неоднократного риска. Глава 7. Многоцелевые решения. Альтернативные методы
- •7.1. Многоцелевые решения
- •7.1.1. Общий подход
- •7.1.2. Реализация целей
- •7.1.3. Методы выбора внутри эффективных множеств
- •7.2. Альтернативные методы
- •7.2.1. Основные пути выбора решения
- •7.2.2. Критериальный анализ
- •7.2.3. Применение нечетких множеств
- •Заключение
2.4.2. Прогностический доверительный фактор
Прогностический доверительный фактор определяется для серии из реализаций с учетом вероятности ошибки по формуле
. (2.21)
Здесь – минимальное значение параметра из ряда . Выражение определяет среднее значение параметра , заданного рядом , . Параметр считается случайной величиной с (теоретическими) вероятностями его возможных значений, так что .
Величина представляет собой наиболее неблагоприятное, то есть наименьшее из реально возможных среднее значение параметра, которое может быть получено в серии из реализаций; оно вычисляется на основании известного вероятностного распределения значений параметра и вероятности принятия ошибочного решения. Коэффициенты определяются на основании оценки вероятностей , причем, естественно, выполняются соотношения . В этом случае, как и при рассмотрении эмпирического доверительного фактора, необходимо помнить, что наиболее неблагоприятным является тот случай, когда малым значениям параметра из ряда соответствуют наибольшие относительные частоты реализаций с учетом заданной вероятности принятия ошибочного решения. Обозначим через случайную величину, реализация которой есть число появлений элемента наблюдаемых при -кратном повторении рассматриваемого случайного события. Тогда имеет биномиальное распределение с параметрами и .
Для будем исходить из равенства
или
Квантиль биномиального распределения определяется из таблиц, после чего из соотношения
(2.22)
вычисляется величина . Аппроксимируя биномиальный закон распределения нормальным, величину можно получить, используя квантиль порядка стандартного нормального распределения
. (2.23)
Для справедливо равенство
.
Используя квантили и порядка и, соответственно, биномиального закона распределения, получаем выражение для граничных значений коэффициентов
, (2.24)
а при аппроксимации нормальным распределением с квантилями и порядка и, соответственно,
получаем
, , (2.25)
, .
Весовые коэффициенты , как и для выражения (2.18), определяются индуктивно:
.
,(2.26)
.
При этом выполняются условия и и среднее значение определяется равенством
.
При стремлении к бесконечности числа реализаций согласно закону больших чисел (с вероятностью 1) выполняются следующие асимптотические соотношения:
, , , ,
а из них следует, что при , то есть при неограниченном возрастании числа реализаций прогностический доверительный фактор стремится к единице. Естественно, сохраняется условие .
Из представленных выше формул (2.22) и (2.24) следует, что с уменьшением числа реализаций до единицы прогностический доверительный фактор монотонно стремится к нулю, что математически записывается так: при . С учетом равенств и выражение (2.21) можно записать в виде
. (2.27)
Для частного случая выражение (2.27) приобретает простой вид
. (2.28)