Книга посвящена рассмотрению центральных вопросов науки управления — стратегии и тактики принятия решений в условиях неопределенности. Эти проблемы, поддающиеся формализации, автору удается логически последовательно рассмотреть на основе понятий априорного и апостериорного распределений вероятностей и применения математического аппарата теоремы Байеса. Такая формализация проблем управления открывает широкие перспективы для использования в управлении автоматизированных систем с применением электронных вычислительных машин. [c.4]
Это и есть не что иное, как применение теоремы Байеса. [c.59]
Если будет обнаружено, что такой конкурент вовсе не готовится к простою, апостериорная вероятность, приписываемая нашим руководителем простою продолжительностью О дней, может быть получена непосредственным применением теоремы Байеса [c.91]
Рассмотрим наше предсказание разворота тренда японского индекса Nikkei в январе 1999 года в период антипузыря. Это единичный случай предсказания фазы антипузыря. В рамках стандартного "частотного" подхода к проблеме вероятности [224] и установлению статистической достоверности, оно не имеет никакого веса и должно рассматриваться лишь как фантазии. Однако, "частотный" подход не в состоянии оценить качество столь уникального эксперимента в области предсказания глобального финансового индикатора Теория Байеса является в данном случае более подходящим фундаментом. Согласно этой теории, вероятность того, что гипотеза верна, может быть оценена, несмотря на то, что это исключается толкованием стандартной формулировки частотного подхода, в которой говорится, что можно просчитать лишь вероятность того, что нулевая гипотеза неверна, что, однако, не доказывает, что верной является альтернативная (предварительные разъяснения см. также в [279, 98]). Мы представляем простое применение теоремы Байеса для того, чтобы дать качественную оценку воздействия, которое имело наше предсказание [216]. [c.340]