Связь между априорным и апостериорным распределениями

В гл. 6 методы принятия решений, рассмотренные в предыдущих главах, обобщаются на ситуации, характеризуемые случайными величинами. При этом принимаются во внимание нормальные и -распределения случайных величин, параметры которых могут быть определены опять-таки путем элементарных экспериментов. Анализируется связь между априорным и апостериорным распределениями в процессе последовательного принятия решений. Рассматривается одна из важных проблем руководства — принимать ли решение на основе того, что уже известно, или предварительно разработать и реализовать программу сбора дополнительной информации, которая, конечно, потребует определенных затрат.  [c.8]


Связь между априорным и апостериорным распределениями  [c.108]

Проведенный нами анализ связи между априорным и апостериорным нормальными распределениями позволил выразить результаты выборки в терминах только одного параметра — среднего значения выборки. Произошла ли какая-либо потеря информации в результате отказа от рассмотрения конкретных значений п выборочных наблюдений Если при использовании фактически полученных значений выборки мы приходим к тому же самому распределению, то среднее может рассматриваться как достаточная статистика или достаточное сообщение . Оно окажет такое же влияние на мнение принимающего решение и в этом смысле содержит всю имеющуюся в данной выборке полезную информацию.  [c.112]

С одной стороны, решение выгодно принимать возможно позже. При этом может быть учтено больше полезной информации и облегчается прогноз последствий решения. Другие факторы требуют ускорить выбор решения. Запаздывание с решением приводит обычно к дополнительной затрате ресурсов. Конкретное содержание задачи определяет рациональный компромисс между противоречивыми требованиями к моменту выбора решения. Во многих случаях, конечно, содержательная постановка задачи однозначно определяет характер и даже общий вид решающих правил. До сих пор мы рассматривали решение многоэтапных задач в чистых стратегиях. Естественно, что все здесь сказанное об априорных и апостериорных решающих правилах можно применительно к случаю, когда многоэтапные задачи решаются в смешанных стратегиях, повторить и для априорных и апостериорных решающих распределений. Как видно, однако, из материалов гл. 5, практические "приемы построения решающих распределений связаны с существенно более трудоемкой работой, чем вычисление соответствующих решающих правил. Во всех случаях, когда решение многоэтапных задач сводится к анализу соответствующих одноэтапных стохастических задач, вычисление оптимальных смешанных стратегий проводится согласно рекомендациям гл. 5.  [c.195]