결정론

Decision theory

결정 이론(또는 선택 이론과 혼동하지 말 것)은 다양한 요인에 확률을 할당하고 결과에 [1]수치적 결과를 할당하는 이론에 관련된 응용 확률 이론의 한 분야이다.

의사결정 이론에는 세 가지 부문이 있습니다.

  1. 규범적 의사결정 이론: 최적의 의사결정의 특정에 관한 것입니다.최적성은 종종 완벽한 정확도로 계산할 수 있고 어떤 의미에서는 완전히 합리적인 이상적인 의사결정자를 고려함으로써 결정됩니다.
  2. 규범적 의사결정 이론: 결정을 내리는 사람들이 일정한 규칙 하에 행동한다는 가정 하에 개념적 모델을 사용하여 관찰된 행동을 기술하는 것과 관련이 있습니다.
  3. 기술 결정 이론: 개인이 실제로 어떻게 결정을 내리는지를 분석합니다.

의사결정 이론은 게임[2] 이론의 분야와 밀접하게 관련되어 있으며, 경제학자, 수학자, 데이터 과학자, 심리학자, [3]생물학자, 정치학자 및 기타 사회학자, 철학자[4] 및 컴퓨터 과학자에 의해 연구되는 학문적 주제입니다.

이 이론의 경험적 적용은 보통 통계적계량경제적 방법의 도움을 받아 이루어진다.

규범적이고 설명적인

규범적 의사결정 이론은 최적성이 종종 완벽한 정확도로 계산할 수 있고 어떤 의미에서는 완전히 합리적인 이상적인 의사결정자를 고려함으로써 결정되는 최적의 결정의 식별과 관련이 있다.이 규범적 접근법(의사결정 방법)의 실용적 적용은 의사결정 분석이라고 불리며, 사람들이 더 나은 [5][6]결정을 내리는 데 도움이 되는 도구, 방법론 및 소프트웨어(의사결정 지원 시스템)를 찾는 것을 목적으로 한다.

반대로, 기술적 의사결정 이론은 종종 의사결정을 하는 사람들이 어떤 일관된 규칙에 따라 행동한다는 가정 하에 관찰된 행동을 기술하는 것과 관련이 있다.예를 들어, 이러한 규칙은 절차적 프레임워크(예: 측면 모델에 의한 Amos Tversky의 제거) 또는 자명한 프레임워크(예: 확률적 전이율 공리)를 가질 수 있으며, Von Neumann-Morgenstern 공리예상 효용 가설의 행동 위반과 조화시킬 수 있으며, 시간론자에 대한 기능적 형식을 명시적으로 제공할 수 있다.ent 효용 함수(예: Laibson의 준하이퍼볼릭 할인).[5][6]

규범적 의사결정 이론은 실제로 일어나는 의사 결정의 종류에 대한 추가적인 테스트를 가능하게 하기 위해 긍정적인 의사결정 이론이 만들어내는 행동에 대한 예측과 관련이 있습니다.최근 수십 년 동안, "행동 결정 이론"에 대한 관심도 증가하여 유용한 의사결정이 [7][8]필요한 것에 대한 재평가에 기여하고 있다.

결정의 종류

불확실한 선택

불확실성 하에서의 선택 영역은 의사결정 이론의 핵심을 나타낸다.17세기부터 알려진 (블레이즈 파스칼이 1670년에 출판한 그의 펜세이에 포함된 유명한 내기에서 그것을 인용한) 기대 가치의 개념은, 각각의 행동이 다른 확률로 하나 이상의 가능한 결과를 야기할 수 있을 때, 합리적인 절차는 가능한 모든 것을 확인하는 것입니다.도출된 값(양수 또는 음수)과 각 행동 코스에서 발생할 확률을 결정하고, 그 둘을 곱하여 "기대값" 또는 결과에 대한 평균 기대값을 구한다. 선택될 조치는 가장 높은 총 기대값을 발생시키는 것이어야 한다.1738년 다니엘 베르누이는 "위험 측정에 관한 새로운 이론의 설명"이라는 제목의 영향력 있는 논문을 발표했는데, 이 논문에서 그는 세인트루이스의 이론을 사용했다. Petersburg의 역설은 기대 가치 이론이 규범적으로 틀렸음을 보여준다.그는 네덜란드 상인이 겨울에 암스테르담에서 상트페테르부르크로 보내지는 화물을 보증할지 여부를 결정하려고 하는 예를 들었다.그의 솔루션에서 그는 효용 함수를 정의하고 기대 재무적 [9]가치가 아닌 기대 효용을 계산한다.

20세기에, 표본-분포 기반 통계 이론의 두 가지 중심 절차, 즉 가설 테스트와 모수 추정은 일반적인 의사결정 문제의 특별한 경우라고 지적한 에이브러햄 월드의 1939년[10] 논문에 의해 관심이 다시 붙었다.Wald의 논문은 손실 함수, 위험 함수, 허용 가능한 의사결정 규칙, 선행 분포, 베이지안 절차미니맥스 절차를 포함하여 통계 이론의 많은 개념을 갱신하고 통합했다."결정 이론"이라는 문구 자체는 E. L.[11] 레만에 의해 1950년에 사용되었다.

프랭크 램지, 브루노 드 피네티, 레오나드 새비지 등의 연구에서 주관적 확률이 사용될 수 있는 상황으로 예상 효용 이론의 범위를 확장했다.당시 폰 노이만과 모르겐슈타른의 기대[12] 효용 이론은 기대 효용 극대화가 합리적 행동에 대한 기본적인 가정으로부터 뒤따른다는 것을 증명했다.

Maurice Allais와 Daniel Elsberg의 연구는 인간의 행동이 체계적이고 때로는 기대 효용 [13]극대화로부터 중요한 이탈을 가지고 있다는 것을 보여주었다.다니엘 카네만과 아모스 트베르스키전망 이론은 합리성 전제를 덜 강조하면서 경제 행동에 대한 경험적 연구를 새롭게 했습니다.모든 결과가 [14]위험을 수반할 때 사람들이 결정을 내리는 방법을 설명합니다.Kahneman과 Tversky는 실제 인간의 의사결정에서 "손실이 이득보다 더 크다"는 세 가지 규칙성을 발견했다. 사람들은 절대 효용에 초점을 맞추기보다 효용 상태의 변화에 더 초점을 맞추고, 주관적 확률의 추정은 고정에 의해 심각하게 편향된다.

시간 간 선택

시간 간 선택은 서로 다른 행동이 시간이 [15]지남에 따라 서로 다른 단계에서 실현되는 결과로 이어지는 선택과 관련이 있다.또한 도착 [16]규모와 시간에 따라 다른 보상 사이의 선택을 수반하기 때문에 비용 편익 의사 결정이라고도 한다.만약 누군가가 수천 달러의 횡재를 받았다면, 그들은 값비싼 휴일에 그것을 소비하여 즉각적인 기쁨을 주거나, 미래에 그들에게 수입을 주면서 연금 제도에 투자할 수 있었다.어떻게 하면 좋을까요?답은 부분적으로 기대 이자율과 인플레이션, 개인의 기대 수명, 연금 산업에 대한 그들의 신뢰와 같은 요소들에 달려 있다.그러나 이러한 모든 요소를 고려하더라도, 인간의 행동은 다시 규범적 의사결정 이론의 예측에서 크게 벗어나서, 예를 들어 객관적 금리가 주관적 할인율로 대체되는 대안적 모델로 이어진다.

의사결정자 상호 작용

상황에 처한 다른 사람들이 내린 결정에 어떻게 반응할지를 고려할 필요가 있기 때문에 일부 결정은 어렵다.그러한 사회적 결정의 분석은 같은 수학적 방법을 포함하지만, 종종 결정 이론보다는 게임 이론이라는 꼬리표로 취급된다.게임 이론의 관점에서 보면, 의사결정 이론에서 다루는 대부분의 문제는 1인용 게임입니다(또는 한 명의 플레이어는 비인격적인 배경 상황에 맞서는 것으로 간주됩니다).새롭게 부상하는 사회인지 공학 분야에서는 특히 정상 및 비정상/긴급/[17]위기 상황에서 인간 조직의 다양한 유형의 분산 의사결정에 초점을 맞추고 있다.

복잡한 의사결정

의사결정 이론의 다른 영역은 단순히 그 복잡성 또는 결정을 내려야 하는 조직의 복잡성 때문에 어려운 결정과 관련이 있습니다.의사결정을 내리는 개인은 자원(즉, 시간과 지능)이 제한적이며, 따라서 제한적으로 합리적이다. 따라서 문제는 실제 행동과 최적 행동 사이의 편차보다 우선 최적의 행동을 결정하는 것이 더 어렵다.한 가지 예는 복잡한 상황에서[citation needed] 정치인들이 실제 결정을 내리는 것을 돕기 위해 로마 클럽에서 개발한 경제 성장과 자원 사용 모델이다.의사결정은 옵션이 함께 짜여져 있는지 아니면 별도로 짜여져 있는지에 의해서도 영향을 받는다.이것을 구별편향이라고 한다.

휴리스틱스

의사 결정의 휴리스틱스는 정당하지 않거나 일상적인 사고에 근거해 결정을 내리는 능력이다.경험적 사고는 단계별 처리보다 빠르지만 오류나 [18]부정확성을 수반할 가능성이 높습니다.일상 생활에서 휴리스틱스의 주된 용도는 간단한 결정을 내릴 때 수행하는 평가적 사고의 양을 줄이고, 대신에 무의식적인 규칙에 근거해 결정을 내리고,[19] 다른 것들은 무시하면서 결정의 일부 측면에 초점을 맞추는 것이다.경험적 사고를 통해 발생하는 공통적이고 잘못된 사고 과정의 한 예는 갬블러의 오류입니다.이 오류는 고립된 랜덤 이벤트가 이전의 고립된 랜덤 이벤트에 의해 영향을 받는다고 믿는 것입니다.예를 들어, 공정 동전이 두 바퀴 동안 꼬리로 뒤집히는 경우, 직관적으로 곧 [20]앞면을 굴릴 가능성이 더 높지만, 여전히 미래 턴에서 그렇게 할 확률(0.5)을 가지고 있습니다.이는 일상적인 사고로 인해 확률을 무시하고 결과의 비율에 집중하기 때문에 발생하는데, 이는 장기적으로 각 [21]결과에 대해 뒤집기의 비율이 절반이어야 한다는 것을 의미한다.또 다른 예는 의사결정자들이 극단적인 대안보다 온건한 대안을 선호하는 쪽으로 편향될 수 있다는 것이다.타협 효과는 가장 온건한 옵션이 가장 큰 이익을 가져온다는 사고방식 하에 작동합니다.대부분의 일상적인 결정에서와 같이 불완전한 정보 시나리오에서, 중간 옵션은 어느 [22]한 쪽 극단에서 찾을 수 있는 특성을 가지고 있다는 사실에만 근거하여 맥락과 무관하게 어느 한쪽 극단보다 더 매력적으로 보일 것이다.

대체 수단

매우 논란이 많은 쟁점은 의사결정 이론에서 확률을 다른 것으로 대체할 수 있는가 하는 것이다.

확률론

확률론을 사용하는 것에 대한 지지자들은 다음을 지적한다.

  • 확률 공리를 정당화하기 위한 리처드 스렐켈드 콕스의 연구,
  • 확률 공리로부터의 이탈로부터 발생할 수 있는 이론상의 어려움을 설명하는 브루노피네티의 네덜란드 책의 역설, 그리고
  • 모든 허용 가능한 결정 규칙이 일부 효용 함수와 일부 사전 분포(또는 일련의 사전 분포 한계)에 대한 베이지안 결정 규칙과 동등하다는 것을 보여주는 전체 클래스 정리.따라서, 모든 의사결정 규칙에 대해, 규칙은 베이지안 절차(또는 그러한 일련의 한계)로 재구성될 수도 있고, 때로는 더 낫지만 결코 더 나빠지지 않는 규칙이 있을 수도 있다.

확률론의 대안

퍼지 논리, 가능성 이론, 양자 인식, 뎀프스터-셰퍼 이론정보 격차 결정 이론의 지지자들은 확률은 많은 대안들 중 하나일 뿐이며, 비표준 대안들이 명백한 성공으로 구현된 많은 예들을 지적한다. 특히, 확률론적 결정 이론은 가정에 민감하다.ns 다양한 사건의 확률에 관한 반면 미니맥스와 같은 비확률론적 규칙은 그러한 가정을 하지 않는다는 점에서 견고하다.

어처구니

가능성들의 고정된 세계에 기초한 의사결정 이론의 일반적인 비판은 "알려지지 않은 [23]미지"가 아니라 "알려진 미지"를 고려한다는 것이다. 즉, 그것은 예상치 못한 사건이 아니라 예상된 변동에 초점을 맞추고 있으며, 일부에서는 더 큰 영향을 미치고 고려되어야 한다고 주장하지만, 중요한 사건은 "외부 모델"일 수 있다.우스꽝스러운 오류라고 불리는 이 논쟁은 특정 모델에 의한 현실 세계의 모델링에는 불가피한 결함이 있으며, 모델에 대한 질문 없는 의존은 그들의 한계를 보지 못하게 한다는 것이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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추가 정보

드 피네티, 브루노"선견지명: 논리적 법칙, 주관적 출처"(1937년 프랑스 기사 번역), H.E. Kyburg와 H.E. Smokler(eds), 주관적 확률에 관한 연구, 뉴욕: Wiley, 1964.