3 Fragen zu Eintrittswahrscheinlichkeiten

Nein, das ist nicht korrekt. Bei Entscheidungen unter Risiko sind die Eintrittswahrscheinlichkeiten \( p_j \) für die Umweltlagen \( s_j \) bekannt. Das bedeutet, dass du die Wahrscheinlichkeiten für verschiedene mögliche Zustände der Umwelt kennst und diese in deine Entscheidungsfindung einbeziehen kannst. Im Gegensatz dazu stehen Entscheidungen unter Unsicherheit, bei denen die Eintrittswahrscheinlichkeiten für die Umweltlagen unbekannt sind.

Ja, in einem stochastischen Entscheidungsmodell sind die Eintrittswahrscheinlichkeiten der Umweltlagen bekannt. Diese Wahrscheinlichkeiten sind ein wesentlicher Bestandteil des Modells, da sie es ermöglichen, die Unsicherheit in den Entscheidungsprozess zu integrieren und verschiedene Szenarien zu bewerten. Durch die Kenntnis der Wahrscheinlichkeiten können Entscheidungsträger die erwarteten Werte der verschiedenen Handlungsalternativen berechnen und so fundierte Entscheidungen treffen.

Nein, die Regret-Regel (auch bekannt als Minimax-Regret-Regel) besagt etwas anderes. Sie wird in der Entscheidungstheorie verwendet und zielt darauf ab, die Entscheidung zu treffen, die den maximalen Bedauern (Regret) minimiert. Hier ist eine kurze Erklärung der Regret-Regel: 1. **Erstellung der Regret-Tabelle**: Zuerst wird für jede mögliche Entscheidung und jeden möglichen Zustand der Natur der Bedauernswert berechnet. Der Bedauernswert ist die Differenz zwischen dem Gewinn der besten Entscheidung in einem bestimmten Zustand und dem Gewinn der betrachteten Entscheidung in demselben Zustand. 2. **Maximaler Bedauernswert**: Für jede Entscheidung wird der maximale Bedauernswert über alle Zustände der Natur ermittelt. 3. **Minimierung des maximalen Bedauerns**: Die Entscheidung, die den kleinsten dieser maximalen Bedauernswerte hat, wird gewählt. Die Regret-Regel berücksichtigt also nicht die Eintrittswahrscheinlichkeiten der Szenarien, sondern fokussiert sich darauf, das Bedauern im schlimmsten Fall zu minimieren.