Definição
A teoria da decisão é a teoria de tomar decisões com base na atribuição de probabilidades a vários fatores e na atribuição de consequências numéricas ao resultado.
A teoria da decisão é um ramo da teoria estatística preocupado em quantificar o processo de fazer escolhas entre alternativas.
A teoria da decisão é a teoria da tomada de decisão racional.
Este é um campo interdisciplinar para o qual filósofos, economistas, psicólogos, cientistas da computação e estatísticos contribuem com seus conhecimentos.
É comum distinguir entre teoria da decisão normativa e descritiva.
A teoria da decisão normativa busca fornecer prescrições sobre o que os tomadores de decisão são racionalmente requeridos – ou devem – fazer.
As teorias de decisão descritivas procuram explicar e prever como as pessoas realmente tomam decisões. A teoria da decisão descritiva é, portanto, uma disciplina empírica, que tem suas raízes na psicologia experimental. A teoria da decisão descritiva e normativa são, portanto, dois campos separados de investigação, que podem ou não ser estudados independentemente um do outro.
O que é Teoria da Decisão?
A teoria da decisão é uma área de estudo interdisciplinar que diz respeito a matemáticos, estatísticos, economistas, filósofos, gestores, políticos, psicólogos e qualquer pessoa interessada em análises de decisões e suas consequências.
O formalismo básico da teoria da decisão é a tabela de recompensas, que mapeia decisões mutuamente exclusivas para estados de natureza mutuamente exclusivos.
Por exemplo, “A decisão X leva ao resultado Y”, “A decisão Y leva ao resultado Z” e assim por diante.
Quando o conjunto de resultados correspondente a qualquer decisão não é conhecido, nos referimos a essa situação como decisão sob incerteza, o campo de estudo que domina a teoria da decisão.
Os resultados na teoria da decisão geralmente recebem valores de utilidade.
Por exemplo, do ponto de vista de um planejador militar, a morte de 1000 homens no campo de batalha pode ter uma utilidade negativa de 1000 e a morte de 500 uma utilidade negativa de 500.
Os resultados possíveis em um problema de teoria da decisão podem ser positivo, negativo ou ambos.
As atribuições de utilidade podem ser arbitrárias e baseadas nas opiniões do tomador de decisão – por exemplo, a morte de 1000 homens pode ser atribuída mais do que duas vezes a utilidade negativa da morte de 500 homens.
A utilidade esperada de uma decisão é calculada como a soma da probabilidade de cada resultado possível multiplicada pela utilidade de cada resultado.
Por exemplo, tomar uma determinada decisão pode levar a uma utilidade positiva de 100 com uma probabilidade de 75% e uma utilidade negativa de 40 com uma probabilidade de 25%. 75% vezes 100 é igual a 75% positivo. 25% vezes -40 é igual a -10. 75 menos 10 dá 65, o que significa que a utilidade geral esperada da decisão é 65.
Obviamente, tal precisão quantitativa só é possível em problemas em que todos os números e probabilidades são conhecidos com antecedência. Isso é verdade em certos problemas de jogo, como o pôquer.
A teoria da decisão fornece uma série de sugestões sobre como estimar probabilidades complexas sob incerteza, a maioria das quais derivada de inferência bayesiana.
A teoria da decisão pode ser: normativa ou descritiva.
A teoria da decisão normativa refere-se a teorias sobre como devemos tomar decisões se quisermos maximizar a utilidade esperada.
A teoria descritiva da decisão refere-se a teorias sobre como realmente tomamos decisões. Teorias de decisão descritivas são complexas, muitas vezes desnecessariamente, e ajudam a nos ensinar como as decisões humanas sistematicamente dão errado. Isso se conecta ao campo relacionado de heurísticas e vieses, que entrou em grande voga no campo da economia na última década.
Análise de decisão
A análise de decisão, também chamada de teoria estatística da decisão, envolve procedimentos para escolher as decisões ideais em face da incerteza. Na situação mais simples, um tomador de decisão deve escolher a melhor decisão de um conjunto finito de alternativas quando há dois ou mais eventos futuros possíveis, chamados de estados da natureza, que podem ocorrer.
A lista de possíveis estados da natureza inclui tudo o que pode acontecer, e os estados da natureza são definidos para que apenas um dos estados ocorra.
O resultado resultante da combinação de uma alternativa de decisão e um estado de natureza particular é denominado recompensa.
Quando probabilidades para os estados da natureza estão disponíveis, critérios probabilísticos podem ser usados para escolher a melhor alternativa de decisão. A abordagem mais comum é usar as probabilidades para calcular o valor esperado de cada alternativa de decisão. O valor esperado de uma alternativa de decisão é a soma dos payoffs ponderados da decisão. O peso de um payoff é a probabilidade do estado de natureza associado e, portanto, a probabilidade de que o payoff ocorra. Para um problema de maximização, a alternativa de decisão com o maior valor esperado será escolhida; para um problema de minimização, será escolhida a alternativa de decisão com o menor valor esperado.
A análise de decisão pode ser extremamente útil em situações de tomada de decisão sequencial – ou seja, situações em que uma decisão é tomada, um evento ocorre, outra decisão é tomada, outro evento ocorre e assim por diante.
Por exemplo, uma empresa que tenta decidir se deve ou não comercializar um novo produto pode primeiro decidir testar a aceitação do produto usando um painel de consumidor.
Com base nos resultados do painel de consumidores, a empresa decidirá se deve ou não prosseguir com o marketing de teste adicional; depois de analisar os resultados do teste de marketing, os executivos da empresa decidirão se produzirão ou não o novo produto. Uma árvore de decisão é um dispositivo gráfico útil na estruturação e análise de tais problemas. Com a ajuda de árvores de decisão, uma estratégia de decisão ótima pode ser desenvolvida. Uma estratégia de decisão é um plano de contingência que recomenda a melhor alternativa de decisão, dependendo do que aconteceu no início do processo sequencial.
Teoria da decisão – Estatística
Teoria da decisão, em estatística, um conjunto de métodos quantitativos para alcançar decisões ótimas.
Um problema de decisão solucionável deve ser capaz de ser formulado rigidamente em termos de condições iniciais e escolhas ou cursos de ação, com suas consequências.
Em geral, tais consequências não são conhecidas com certeza, mas são expressas como um conjunto de resultados probabilísticos.
Cada resultado é atribuído a um valor de “utilidade” com base nas preferências do tomador de decisão.
Uma decisão ótima, seguindo a lógica da teoria, é aquela que maximiza a utilidade esperada. Assim, o ideal da teoria da decisão é tornar as escolhas racionais, reduzindo-as a uma espécie de cálculo rotineiro.
Teoria da Decisão – Filosofia
A teoria da decisão está preocupada com o raciocínio subjacente às escolhas de um agente, seja esta uma escolha mundana entre pegar um ônibus ou um táxi, ou uma escolha mais abrangente sobre se deve seguir uma carreira política exigente. (Observe que “agente” aqui representa uma entidade, geralmente uma pessoa individual, que é capaz de deliberação e ação.).
O pensamento padrão é que o que um agente faz em qualquer ocasião é completamente determinado por suas crenças e desejos/valores, mas isso não é incontroverso, como será observado a seguir.
Em qualquer caso, a teoria da decisão é tanto uma teoria de crenças, desejos e outras atitudes relevantes quanto uma teoria da escolha; o que importa é como essas várias atitudes (chame-as de “atitudes de preferência”) se unem.
O foco desta entrada é a teoria da decisão normativa. Ou seja, a principal questão de interesse é quais critérios as atitudes de preferência de um agente devem satisfazer em quaisquer circunstâncias genéricas.
Isso equivale a uma explicação mínima da racionalidade, que deixa de lado questões mais substanciais sobre valores e preferências apropriados e crenças razoáveis, dada a situação em questão.
A questão chave a este respeito é o tratamento da incerteza.
A teoria da decisão normativa ortodoxa, teoria da utilidade esperada, diz essencialmente que, em situações de incerteza, deve-se preferir a opção com maior desejabilidade ou valor esperado.
Resumindo as principais razões pelas quais a teoria da decisão é de interesse filosófico.
Em primeiro lugar, a teoria da decisão normativa é claramente uma teoria (mínima) da racionalidade prática.
O objetivo é caracterizar as atitudes de agentes que são praticamente racionais, e vários argumentos (estáticos e sequenciais) são tipicamente feitos para mostrar que certas catástrofes práticas acontecem a agentes que não satisfazem as restrições da teoria da decisão padrão.
Em segundo lugar, muitas dessas restrições dizem respeito às crenças dos agentes.
Em particular, a teoria da decisão normativa requer que os graus de crenças dos agentes satisfaçam os axiomas de probabilidade e que eles respondam a novas informações por condicionalização.
Portanto, a teoria da decisão tem grandes implicações para debates em epistemologia e filosofia da ciência; isto é, para teorias de racionalidade epistêmica.
Finalmente, a teoria da decisão deve ser de grande interesse para os filósofos da mente e da psicologia, e outros que estão interessados em como as pessoas podem compreender o comportamento e as intenções dos outros; e, de forma mais geral, como podemos interpretar o que se passa na mente de outras pessoas.
Os teóricos da decisão normalmente assumem que o comportamento de uma pessoa pode ser totalmente explicado em termos de suas crenças e desejos. Mas, talvez mais interessante, alguns dos resultados mais importantes da teoria da decisão – os vários teoremas de representação, alguns dos quais discutidos aqui – sugerem que se uma pessoa satisfaz certos requisitos de racionalidade, então podemos ler suas crenças e desejos, e quão fortes eles crenças e desejos são, de suas disposições de escolha (ou preferências).
Fonte: plato.stanford.edu/link.springer.com/Encyclopaedia Britannica/https://ift.tt/2YkU6hZ
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