Теорія предметної області (тобто наші знання про цю області) може бути неясною або неповною: в ній можуть використовуватися недостатньо чітко сформульовані концепції або недостатньо вивчені явища [4].
Невизначеність знань призводить до того, що правила впливу навіть у простих випадках не завжди дають коректні результати. Маючи в своєму розпорядженні неповним знанням, ми не можемо впевнено передбачити, який ефект дасть та чи інша дія. І, нарешті, навіть коли ми маємо в своєму розпорядженні достатньо повною теорією предметної області, експерт може порахувати, що ефективніше використовувати не точні, а евристичні методи [4].
Але крім неточних знань, невизначеність може бути внесена і неточними або ненадійними даними про конкретної ситуації. Будь сенсор має обмежену роздільну здатність і аж ніяк не стовідсоткову надійність. При складанні звітів можуть бути допущені помилки або в них можуть потрапити недостовірні відомості. На практиці далеко не завжди можна отримати повні відповіді на поставлені питання і хоча можна скористатися різного роду додатковою інформацією, такі методики використовуються вкрай рідко через високу вартість та ризикованості [4].
Крім усього іншого, існує ще і фактор часу. Не завжди є можливість швидко отримати необхідні дані, коли ситуація вимагає прийняття термінового рішення. Якщо робота ядерного реактора викликає підозру, навряд чи хто-небудь буде чекати закінчення всього комплексу перевірок, перш ніж приймати рішення про його зупинку [4].
Підсумовуючи все сказане, відзначимо, що експерти користуються неточними методами з двох головних причин [4]: ??
точних методів не існує;
точні методи існують, але не можуть бути застосовані на практиці через відсутність необхідного обсягу даних і неможливості їх накопичення з міркувань вартості, ризику або через відсутність часу на збір необхідної інформації.
невизначеність ризик статистичний
1.3 Види невизначеності
Умовами невизначеності вважається ситуація, коли результати прийнятих рішень невідомі.
Невизначеність підрозділяється на [5]:
стохастическую (мається інформація про розподіл ймовірності на безлічі результатів);
поведінкову (мається інформація про вплив на результати поведінки учасників);
природну (мається інформація тільки про можливі результати і відсутня про зв'язок між рішеннями і результатами);
апріорну (немає інформації і про можливі результати).
Завдання обгрунтування рішень в умовах невизначеності всіх типів, крім апріорної, зводиться до звуження вихідного безлічі альтернатив на основі располагаемой інформації. Якість рекомендацій для прийняття рішень в умовах стохастичної невизначеності підвищується при обліку таких характеристик особистості, як ставлення до своїх виграшу і програшу, схильність до ризику. Обгрунтування рішень в умовах апріорної невизначеності можливо побудовою алгоритмів адаптивного управління.
2. Оцінки параметрів хіквадрат тест
.1 Статистичні гіпотези
Статистичної називають гіпотезу про вид невідомого розподілу, або про ...
