Теория на решенията
Теорията на решенията се занимава с процеса на вземане на решения.
Същност
Тя спомага при избора на решение в условията на несигурност, когато известен брой алтернативни на действие трябва да се оценят, преди да се вземе крайното решение. Теорията на решенията анализира разнообразието от различни типове решения, установява основните правила и мотиви за вземането им и разработва методи за вземане на тези решения, използвайки различни видове модели или процедури.
Наличните техники за вземане на решения, които са класифицирани под широко заглавие на теорията за решението, са:
- Анализ на съотношението средства-цели
- Матрица на решенията
- Алгоритми
- Субективна вероятност
- Бейзиански анализ
Анализ на съотношението средства – цели
Виж: Анализ на съотношението средства - цели
Матрица на решението
Виж: Матрица на решенията
Дърво на решенията
Виж: Дърво на решенията
Алгоритми
Алгоритмите съдържат логическа поредица от заключения за решаване на проблеми. Те се използват за ограничаване на задачите за решаване на проблеми до сравнително прости поредици от операции, които в същото време посочват реда, в който се извършват операциите.
Субективна вероятност
Често се вземат решения, които изискват преценка на вероятността за един резултат без помощта на обективни изпълнители. Субективното възприемане на вероятността да се случи едно събитие и свързването на това събитие с една цифра на вероятност е известно като субективна вероятност, и представлява изразяване на степента на вярване в случването на едно събитие.
Бейзиански анализ
Бейзианския статистически анализ цели да превърне субективните прогнози в криви на математическата вероятност в ситуации, където няма нормални статистически вероятности, защото алтернативите са неизвестни или не са били опитвани преди. Бейзианските статистики използват най-добрата оценка на дадено обстоятелство както ако има твърда вероятност. Те гарантират да се правят промени във вероятностите, след като се получи по-нататъшната информация. Крайният резултат от Бейзианския анализ зависи от определените предшестващи вероятности. Обаче, въпреки че бейзианските статистики могат да доведат до изопачена точност, както всяка манипулация на субективните вероятности, те наистина осигуряват послезна логическа структура в правенето на промени във вероятността, колкото повече се научава за предположенията, включени вътре в решението.
Вижте още
- Алтернатива
- Правила за вземане на решение
- Базови модели при вземане на решение
- Дърво на решенията
- Задача за решаване
- Комплексност
- Матрица на решенията
- Модел
- Научен подход
Източници
- Scott Plous - The Psychology of Judgment and Decision Making (McGraw-Hill Series in Social Psychology)
- Jon Elster - Nuts and Bolts for the Social Sciences
- Shaun Hargreaves Heap - The Theory of Choice: A Critical Guide
- J. Edward Russo - Decision Traps: Ten Barriers to Brilliant Decision-Making and How to Overcome Them
- Thomas Gilovich - Why Smart People Make Big Money Mistakes and How to Correct Them: Lessons from the New Science of Behavioural Economics
- H. W. Lewis - Why Flip a Coin: The Art and Science of Good Decisions
- John Hammond - Harvard Business Review on Decision Making ("Harvard Business Review" Paperback)
- Jonathan Baron - Thinking and Deciding
- Jon Elster - Sour Grapes: Studies in the Subversion of Rationality