Plausibility Theory

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Collins及びMichalskiに従って、「何かは前の知識によって概念上」支えられればもっともらしい。 Wolfgang Spohn (1985-)のPlausibility Theoryは、Collins及びMichalski (推論1989年)、Lemaire及びFayol (算術問題解決1995年)、Connell及びKeane (妥当性2002年の認識モデル)知っていることができない危険を意思決定に新しい洞察力に与える。 妥当性は日常生活の免れ難い現象およびいたるところにある。 但し、それは認識科学で長い間無視され、操作上の変数としてだけ、よりもむしろ説明されるか、またはそれ自体調査されて扱った。


ベイズの統計

妥当性理論の到着までの、意思決定を説明し、予測するのに科学者によって使用された共通理論はベイズの統計だった。 トマスベイズの示されて、第18世紀の英国は世話する。 異なったでき事および予想された結果の可能性の重量を量るためのベイズによって開発される規則。 ベイズの統計は景気環境の使用法のためのハワードRaiffaによって60年代に大衆化された。 ベイズの理論に従って、マネジャーは決定をし、マネジャーは状態のすべての可能な結果の確率の計算に基づいて決定を、するべきである。 確率による各結果の価値の重量を量り、合計を総計することによって、ベイズの決定メーカーは取られなければならない決定のための「期待値」を計算する。 期待値が肯定的なら、決定は受け入れられるべきである; 否定的なら、避けるべきである。


ベイズの統計の限定

一目で、これは整然とした働き方法のようにようであるかもしれない。 不運にもどんなに、決定を説明するベイズの方法は説明しにくい少なくとも2つの現象に直面する:

  1. 可能損失額の感謝。 人々は$10を得る50%のチャンスで普通不運を有すれば$5を支払わなければならないとき賭けを取る。 しかし彼らはなぜ一般に$500.000の潜在的な損失対$1.000.000に勝ってもいければ50%のチャンスで同じ賭けを取ることを断るか。
  2. 知っていることができない危険を取扱う方法。 これらの種類の危険は、それ予想可能な確率を、である景気のために典型的含まない!  マネジャーはなぜ知られている危険、知っていることができない終わる危険を好むか。

Plausibility Theory

両方現象は「期待値」のベイズの計算がPlausibility Theoryの「危険境界」のと取替えられればに対処することができる。 前任者のように、Plausibility Theoryは-受諾可能な危険に関連して…可能な結果の範囲を査定するが、境界ポイントを命中公算に-純損のような焦点を合わせる。 例えば: 普通有益な決定はaの(主要な)損失の非常により2%のあれば拒絶される。 明らかに、妥当性はベイズに考えることの両方の弱さを解決できる: 受け入れられない可能損失額を避けるマネジャーの傾向および知っていることができない危険を取ることを避けるマネジャーの傾向。


妥当性理論の適用の典型的な例は金融サービス業の重要な割振りのためのバーゼル新しいIIの規則である。


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フォーラム  

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ベストプラクティス

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