Oliv私はあなたがこのパラグラフで言及していることを考えています:
曖昧さについて話すための通常のフレームワークは、意思決定者が不確実な行動よりも好みを表明する状況です。正式には、が賞のスペースであり、州のスペースである場合、行為はからへのマッピングです。たとえば、意思決定者は、ノバクジョコビッチが2017オーストラリアンオープンで優勝した場合にリンゴを提供する行為と、それ以外の場合はオレンジとの間で好みを設定するように求められる場合があります。 2017オーストラリアンオープン、それ以外はオレンジ。その領域の標準的な結果(フォンノイマンモルゲンシュテルンの定理)は、状態に関するエージェントの確率的信念とリスクに対する彼女/彼の態度(彼女/彼のユーティリティ関数)の両方を識別する表現を提供します。
ある純粋な主観的な野蛮人「統計の基礎」で提示されるよう、サベージの世界。
用語の私の解釈は次のとおりです。
リスク:与えられた/客観的な確率による意思決定。2つの用語は等しくないことに注意してください。議論中のトピックではないので、これを拡張するつもりはありませんが、確率 客観的確率が与えられています。この参考文献は、ギルボアの「不確実性下の決定理論」です。これは、問題のプリミティブが確率と優先の両方であることを意味します。標準モデルはVnMのExpected Utilityです。⇒
不確実性:主観的確率による意思決定。これは、あるイベントを与えられた場合、2人の人がそのイベントに対して異なる確率的信念を持っている可能性があることを意味します。この場合、決定問題のプリミティブは優先関係のみです(信念はそこから派生します)。標準モデルはSavages 主観的期待ユーティリティです
両方の混合:ここで、アンスコムオーマンが登場します。彼らは、主観的確率と客観的確率の両方が存在する選好汎関数を公理化します。彼らの代理人として、意思決定者は(宝くじと州全体で)二重の期待を持っています。
あいまいさ:現在、あいまいなシナリオとは、意思決定者が彼の(一意の)信念が正しいものであることを完全に確認するのに十分な情報を漏らさないシナリオです。Cerreia Vioglio et.al「あいまいさとロバスト統計学」を引用して、
あいまいさとは、DMが直面している問題の確率的性質を単一の確率分布で定量化するのに十分な情報をDMに持たない場合を指します。
したがって、あいまいさをモデル化する自然な方法は、事前確率のセットを使用することです。この場合、DMは「イベントEの確率はx%である」(野蛮な世界のように)と強制されず、カムは「イベントEの確率が[x%,y%]
定義により、あいまいさのシナリオには主観的なフレームワークが必要であるため、この場合のモデル化の自然な方法は、野蛮な行為またはAnscombe Aumann行為も優先することです。f:S→Xf:S→Δ(X)