ओलिव मुझे लगता है कि आप इस पैराग्राफ में क्या जिक्र कर रहे हैं:
अस्पष्टता के बारे में बात करने के लिए सामान्य रूपरेखा वह स्थिति है जहां कोई निर्णयकर्ता अनिश्चित कृत्यों पर प्राथमिकताएं व्यक्त करता है। औपचारिक रूप से, यदि एक पुरस्कार स्थान है और एक राज्य का स्थान है, तो कृत्यों में से मैपिंग हैं। उदाहरण के लिए, निर्णय लेने वाले को उस एक्ट के बीच प्राथमिकताएं बनाने के लिए कहा जा सकता है जो उसे / उसे एक सेब प्रदान करता है अगर नोवाक जोकोविच 2017 ऑस्ट्रेलियाई ओपन और एक नारंगी अन्यथा जीतता है, और लॉटरी जो उसे एक सेब प्रदान करती है यदि एंडी मरे जीतता है 2017 ऑस्ट्रेलियाई ओपन और एक नारंगी अन्यथा। उस क्षेत्र में मानक परिणाम (वॉन न्यूमैन-मॉर्गेनस्टर्न प्रमेय) एक प्रतिनिधित्व देता है जो राज्यों के संबंध में एजेंट की संभाव्य मान्यताओं और जोखिम के प्रति उसके दृष्टिकोण (उसकी / उसकी उपयोगिता कार्य) दोनों की पहचान करता है।
है शुद्ध व्यक्तिपरकसैवेज दुनिया है, जैसा कि सैवेज में "सांख्यिकी की नींव" प्रस्तुत किया गया है।
शर्तों की मेरी व्याख्या है:
जोखिम : दिए गए / उद्देश्य संभावनाओं के साथ निर्णय लेना । ध्यान दें कि दोनों शब्द समान हैं। Im इस पर विस्तार नहीं करने जा रहा है क्योंकि यह चर्चा के अधीन विषय नहीं है, लेकिन संभावनाएं दी गई हैं ⇒ उद्देश्य की संभावनाएं । इसके लिए संदर्भ गिलबोआ "निर्णय के तहत अनिश्चितता का सिद्धांत" है। इसका मतलब यह है कि समस्या में प्रधानताएं संभाव्यता और प्राथमिकता दोनों हैं। मानक मॉडल VnM की अपेक्षित उपयोगिता है।
अनिश्चितता : व्यक्तिपरक संभावनाओं के साथ निर्णय लेना । इसका मतलब यह है कि एक घटना को देखते हुए, दो लोगों के पास इसके बारे में अलग-अलग संभावनाएं हो सकती हैं, जहां कोई भी अपने स्वयं के संभाव्य मूल्यांकन की श्रेष्ठता के दूसरे को मना नहीं सकता है। इस मामले में निर्णय की समस्याओं का आदिम केवल वरीयता संबंध है (विश्वास इससे प्राप्त होता है)। मानक मॉडल सेवेज सब्जेक्टिव एक्सपेक्टेड यूटिलिटी है
दोनों का मिश्रण : यहाँ वह जगह है जहाँ Anscombe ऑमन दृश्य में प्रवेश करता है। वे एक प्राथमिकता को कार्यात्मक बनाते हैं जहां व्यक्तिपरक और उद्देश्य दोनों संभावनाएं मौजूद हैं। उनके प्रतिनिधित्व में निर्णय निर्माता एक दोहरी उम्मीद (लॉटरी और दुनिया के राज्यों पर) लेता है
अस्पष्टता : अब, अस्पष्ट परिदृश्य वे हैं जहां निर्णय निर्माता पूरी तरह से सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं देते हैं कि उनका (अद्वितीय) विश्वास सही है। कोटिंग सेरेया वियोग्लियो et.al "एंबीगुएटी एंड रोबस्ट स्टेटियेटिक्स",
Ambiguity से तात्पर्य उस मामले से है जिसमें एक DM के पास एक एकल संभाव्यता वितरण के माध्यम से सूचित करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं होती है कि वह जिस समस्या का सामना कर रहा है उसका स्टोचस्टिक स्वभाव "
इस प्रकार, अस्पष्टता को मॉडल करने का एक प्राकृतिक तरीका पादरियों के सेट के माध्यम से है , जहां डी डीएम को "ई घटना ई की संभावना x%" कहने के लिए मजबूर नहीं किया जाता है (जैसा कि बर्बर दुनिया में), एक सांचा कहता है "घटना ई की संभावना के बीच है"[ x % , y% ]
ध्यान दें कि परिभाषा के अनुसार, अस्पष्टता परिदृश्यों में व्यक्तिपरक रूपरेखाएँ होनी चाहिए, इस प्रकार इस मामले में मॉडल करने का प्राकृतिक तरीका सैवेज कृत्यों के लिए प्राथमिकताएं है। च: एस→ एक्स या Anscombe Aumann कार्य करता है च: एस→ Δ ( एक्स)