確率を使わないタイプの決定理論のメモ - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ

昨日の続き
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不確かさが大きい時の決断の理論
- 大失敗しにもおおいなるタナボタにも頑健な決断
Wald's maximin modelに近いかその一部であるらしい
３つのモデルに分類される
- Uncertainty model
- Robustness/opportuneness model
- Decision-making model
確率を計算しない、乖離の程度を考慮する。ある選択肢が受け入れがたき結果が十分に遠くて（何から？）、受け入れられる結果が十分に近ければ（何から？）、その選択肢は「あり」
- Resource allocationはUtility functionの導入に見える
- 選択肢を量的変数としてその見返りを考える。「費用対効果」的に「最適値」が存在するような「費用対効果」関数を想定する。そのうえで、そのカーブの下限・上限を、「受け入れ難し」「タナボタがあるかも」の限界として定めると、「費用対効果」のカーブが幅のあるものになる。それを勘案して決断しているとする、そんなモデル
- このモデルだと、「受け入れ難し下限カーブ」での最適な決定と、「タナボタ期待の上限株」での最適な決定とは異なる値となる（こともある）。人の「決断」はこの範囲のどこかになる（そのどのあたりになるかと「悲観的」か「楽観的」かとの関係がある）。「悲観・楽観」の表現型と「決断行動」の表現型との両方にばらつきがあって、その２つの表現型は相互に関連がある、というモデル、ともいえる
- また、逆に言えば、「悲観・楽観」表現型と「決断行動」表現型には、初めからばらつきがあって、そのばらつきの成因を数学的？に表したモデルである、ともいえる
その他、メモ
- 『確率』は計算できなくても『決断』はできる、『パラメタ値』は『点推定』したり『区間推定』できなくても『決断』はできる。では、どうやって？
- 「案ずるより産むがやすし」「杞憂」…「決断」にはバリエーションがあるということ…
- 「決断」を「表現型」とみれば、「表現型」だから多様性があるのが、生物の本質。では、その「決断という表現型のバリエーション」はどうやって決まる？
- 「決断」は単細胞生物でもやっていること
- 「決断」は「個体の選択」。集団が「決断」すると「分布」になる。「集団の決断分布」があるルールに従うように、「できて」いる（？）