Qaror nazariyasi

Qaror nazariyasi nima. Qaror qabul qilish usullari. Ma'ruza. Qaror nazariyasi asoslari
22.11.2019 Biriktirma yo'q
Qaror nazariyasi
Qaror nazariyasi - turli xil muammolarni hal qilish usullarini, shuningdek, eng maqbul echimlarni topish usullarini tanlagan odamlarning odatlarini o'rganish uchun matematika, statistika, iqtisodiyot, menejment va psixologiya tushunchalari va usullarini o'z ichiga olgan tadqiqot maydoni.
Qaror qabul qilish - bu ongli natijaga erishish maqsadi bilan alternativalarni oqilona yoki irratsional ravishda tanlash jarayoni. Farqlang normativ nazariyaoqilona qaror qabul qilish jarayonini tavsiflovchi va tavsiflash nazariyasiqaror qabul qilish amaliyotini tavsiflash.

Alternativ tanlash jarayoni
Muqobillarni oqilona tanlash quyidagi bosqichlardan iborat:

1. 
   Vaziyatli tahlil;
   
2. 
   Muammoni aniqlash va maqsadlarni belgilash;
   
3. 
   Kerakli ma'lumotlarni qidirish;
   
4. 
   Muqobillarni shakllantirish;
   
5. 
   Muqobillarni baholash mezonlarini shakllantirish;
   
6. 
   Baholashni o'tkazish;
   
7. 
   Eng yaxshi alternativani tanlash;
   
8. 
   Amalga oshirish (ijro);
   
9. 
   Monitoring uchun mezonlar (ko'rsatkichlar) ishlab chiqish;
   
10. 
    Ish faoliyatini nazorat qilish;
    
11. 
    Natijani baholash.
    

O'zaro alternativalarni irratsional ravishda tanlash bir xil tarkibiy qismlarni o'z ichiga oladi, ammo bunday "siqilgan" shaklda sabab-oqibat munosabatlarini aniqlash imkonsiz bo'ladi.
Ergodiklik muammosi
Kelajak uchun "qat'iy" statistik ishonchli prognozlarni qilish uchun siz kelajakdagi ma'lumotlarning namunasini olishingiz kerak. Bu mumkin emasligi sababli, ko'plab mutaxassislar o'tmish va hozirgi, masalan, bozor ko'rsatkichlari namunalari kelajakdagi namunaga teng ekanligini ta'kidlaydilar. Boshqacha qilib aytganda, agar siz ushbu nuqtai nazardan qarasangiz, taxmin qilingan ko'rsatkichlar faqat o'tgan va joriy bozor signallarining statistik soyalari ekanligi ayon bo'ladi. Ushbu yondashuv bozor ishtirokchilari tomonidan bozor signallarini qabul qilish va qayta ishlash usullarini aniqlash bo'yicha tahlilchining ishini qisqartiradi. Seriyalarning barqarorligisiz ishonchli xulosalar chiqarish mumkin emas. Ammo bu umuman seriyalar hamma narsada barqaror bo'lishi kerak degani emas. Masalan, u turg'un va mutanosib bo'lmagan o'rtacha ko'rsatkichlarga ega bo'lishi mumkin - bu holda biz faqat dispersiya haqida xulosa chiqaramiz, aksincha faqat o'rtacha ko'rsatkich haqida. Barqarorlik yanada ekzotik bo'lishi mumkin. Seriyadagi barqarorlikni izlash statistikaning vazifalaridan biridir.
Agar qaror qabul qiluvchilar bu jarayon harakatsiz (barqaror) va shuning uchun ergodik emas deb hisoblasalar va investitsiya kutishlarining ehtimollik taqsimlash funktsiyalari hali ham hisoblab chiqilishi mumkin deb hisoblasalar, u holda bu funktsiyalar “to'satdan amalga oshiriladi (ya'ni oldindan aytib bo'lmaydigan) o'zgarishlar "va tizim aslida oldindan aytib bo'lmaydi.
Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish
Noaniqlik shartlari qabul qilingan qarorlarning natijalari noma'lum bo'lgan holat hisoblanadi. Noaniqlik stoxastik (natijalar to'plami bo'yicha ehtimollik taqsimoti to'g'risida ma'lumotlar mavjud), xulq-atvor (ishtirokchilar xulq-atvorining natijalariga ta'siri to'g'risidagi ma'lumotlar mavjud), tabiiy (faqat mumkin bo'lgan natijalar haqida ma'lumotlar mavjud va qarorlar va natijalar o'rtasida bog'liqlik yo'q) va priori (ma'lumot yo'q va mumkin bo'lgan natijalar haqida). Har qanday turdagi noaniqlik sharoitida qarorlarni asoslash vazifasi, priori bundan mustasno, qaror qabul qiluvchiga (DM) ega bo'lgan ma'lumotlarga asoslanib, dastlabki alternativlar to'plamini qisqartiradi. Stokastik noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish uchun tavsiyalar sifati, qaror qabul qiluvchi sifatida shaxsning o'ziga xos xususiyatlarini, masalan, ularning yutuqlari va yo'qotishlariga munosabat, xavf-xatar tuyadi kabi xususiyatlarini hisobga olganda ortadi. Qarorlarni apiori noaniqlik sharoitida asoslash adaptiv boshqarish algoritmlarini qurish orqali mumkin
Noaniqlik tanlovi
Ushbu soha qarorlar nazariyasining asosini tashkil etadi.
"Kutilayotgan qiymat" atamasi (hozirgi matematik kutish deb ataladi) 17-asrdan beri ma'lum bo'lgan. Blez Paskal buni o'zining mashhur "Din haqidagi fikrlar va boshqa mavzular" asarida nashr etilgan o'zining mashhur tikishida ishlatgan (pastga qarang). Kutilayotgan qiymat g'oyasi shundan iboratki, ko'p harakatlar oldida, ularning har biri turli ehtimollik bilan bir nechta mumkin bo'lgan natijalarni bera olganda, oqilona protsedura barcha mumkin bo'lgan natijalarni aniqlashi, ularning qiymatlarini (ijobiy yoki salbiy, xarajatlar yoki daromadlar) va ehtimolliklarni aniqlashi kerak. mos keladigan qiymatlarni va ehtimolliklarni ko'paytiring va "kutilgan qiymatni" berish uchun qo'shing. Tanlangan amal eng katta kutilgan qiymatni berishi kerak.
Ehtimollar nazariyasiga alternativalar
Eritma nazariyasida ehtimollikni foydalanishni boshqa alternativalarga almashtirish mumkinmi yoki yo'qligi juda munozarali masala. Xiralashgan mantiq, imkoniyatlar nazariyasi, Dempster-Shaferning dalillar nazariyasi va boshqalar tarafdorlari ehtimollik ehtimolning ko'pgina alternativalaridan biri ekanligi va nostandart bo'lmagan alternativalar yaqqol muvaffaqiyat bilan ishlatilganligi to'g'risidagi fikrlarni qo'llab-quvvatlaydi. Ehtimollar nazariyasi himoyachilari quyidagilarga ishora qiladilar:

• 
  richard Trelkeld Coxning ehtimollik nazariyasining aksiomalarini asoslash bo'yicha ishi;
  
• 
  bruno de Finetti paradokslari, ehtimollik nazariyasi aksiomalarining rad etilishi tufayli yuzaga kelishi mumkin bo'lgan nazariy qiyinchiliklarning tasviri sifatida;
  
• 
  barcha qabul qilinadigan qaror qoidalari bir-biriga teng ekanligini ko'rsatadigan mukammal sinf teoremalari bayesian qaror qoidasi a priori taqsimoti (ehtimol noo'rin) va ba'zi yordamchi funktsiyalar bilan. Shunday qilib, imkonsizlik usullari natijasida yuzaga kelgan har qanday qaror uchun ekvivalent Bayesiya qoidasi mavjud yoki hech qachon yomon bo'lmagan Bayesiya qoidasi mavjud, ammo (kamida) ba'zan yaxshiroqdir.
  

Ehtimollar o'lchovining asosliligi faqat bir marta - J.M. Keyns tomonidan "Ehtimol" (1910) risolasida ko'tarilgan. Ammo muallifning o'zi 30-yillarda ushbu asarni o'z asarlarining "eng yomoni va sodda" deb atagan. Va 30-yillarda u Kolmogorov aksiomatikasining faol tarafdori bo'ldi - R. von Mises va unga hech qachon qarshi chiqmagan. Ehtimollik va ishonchlilikning nozikligi kuchli cheklovlardir, ammo ularni butun nazariya binolarini buzmasdan olib tashlashga urinish befoyda bo'lib chiqdi. 1974 yilda Kolmogorovning aksiomatikasining taniqli tanqidchilaridan biri Bruno de Finetti tan olingan.
Bundan tashqari, u aslida buning teskarisini ko'rsatdi - hisobga olinadigan qo'shimchani rad etish integratsiya va differentsiatsiya operatsiyalarini imkonsiz qiladi va shuning uchun ehtimollik nazariyasida matematik tahlil apparatlaridan foydalanishga imkon bermaydi. Shuning uchun, hisobga olinadigan qo'shimchalardan voz kechish, ehtimollik nazariyasini isloh qilish vazifasi emas, real dunyoni o'rganishda matematik tahlil usullaridan foydalanishdan voz kechish vazifasi.
Ehtimollar sonidan voz kechishga urinishlar Kolmogorov aksiomalarining har biri bo'yicha bajarilgan bir nechta ehtimollik maydonlariga ega bo'lgan ehtimollik nazariyasini qurishga olib keldi, ammo umuman olganda, ehtimol endi cheklangan bo'lmasligi kerak. Ammo hozirga qadar Kolmogorov aksiomatikasi doirasida emas, balki bu aksiomatika doirasida olinishi mumkin bo'lgan jiddiy natijalar ma'lum emas. Shuning uchun Kolmogorov aksiomalarini umumlashtirish hozirgacha mutlaqo sxolastik xususiyatga ega.
S. Gafurov Keynsning ehtimollik nazariyasi (va shuning uchun matematik statistika) o'rtasidagi Kolmogorov (Von Mises va boshqalar) o'rtasidagi asosiy farq shundaki, Keyns statistikani statsionar bo'lmagan seriyalar uchun qarorlar nazariyasi nuqtai nazaridan ko'rib chiqadi .... Kolmogorov, Von Mises, Fischer va boshqalar uchun statistika va ehtimollik asosan statsionar va ergodik (to'g'ri tanlangan ma'lumotlar bilan) seriyalari - bizni o'rab turgan jismoniy dunyo uchun ishlatiladi ...