- 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
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