Notburga Ott Ott Unsicherheit, Unschärfe und rationales Entscheiden

Unsicherheit, Unschärfe und rationales Entscheiden

von Notburga Ott

Die Anwendung von Fuzzy-Methoden in der Entscheidungstheorie

EUR 40,46

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Beschreibung

Entscheidungen unter Unsicherheit können mit dem üblichen Erwartungsnutzenkonzept häufig nicht angemessen modelliert werden, da die zugrunde liegenden Informationen den wahrscheinlichkeitstheoretischen Anforderungen nicht genügen. Ansätze der "beschränkten Rationalität" erscheinen dagegen oft willkürlich, da die Kriterien ihrer Anwendbarkeit fehlen. Die Modellierung von Unsicherheit mit Fuzzy-Mengen, die hier in einer maßtheoretischen Interpretation verwendet werden, erlaubt eine Verallgemeinerung der Rationalitätsbedingungen, die viele dieser Ansätze als Spezialfälle enthält. Eine Anwendung bei Social Choice Problemen zeigt das Potential des Ansatzes zur Erklärung und Verbesserung der Verfahren kollektiver Entscheidungen.
Entscheidungen unter Unsicherheit können mit dem üblichen Erwartungsnutzenkonzept häufig nicht angemessen modelliert werden, da die zugrunde liegenden Informationen den wahrscheinlichkeitstheoretischen Anforderungen nicht genügen. Ansätze der "beschränkten Rationalität" erscheinen dagegen oft willkürlich, da die Kriterien ihrer Anwendbarkeit fehlen. Die Modellierung von Unsicherheit mit Fuzzy-Mengen, die hier in einer maßtheoretischen Interpretation verwendet werden, erlaubt eine Verallgemeinerung der Rationalitätsbedingungen, die viele dieser Ansätze als Spezialfälle enthält. Eine Anwendung bei Social Choice Problemen zeigt das Potential des Ansatzes zur Erklärung und Verbesserung der Verfahren kollektiver Entscheidungen.

Autor*in

Notburga Ott

Themen in »Unsicherheit, Unschärfe und rationales Entscheiden«

Entscheidungstheorie Funktionen Fuzzy-Mathematik Modellierung Rationalität Risiko Unsicherheit Wahrscheinlichkeit lineare Optimierung

Stimmen zu »Unsicherheit, Unschärfe und rationales Entscheiden«

Details

ISBN: 9783642575556
Verlag: Physica
Erscheinung: 07.03.2013

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