Entscheidungen bei unvollständiger Information:
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Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
1976
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| Series: | Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
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| 505 | 0 | |a 1. Kapitel: Einführung -- § 1. Historische Notizen -- § 2. Das Entscheidungssubjekt -- § 3. Die Entscheidung -- § 4. Aktionen -- § 5. Die "Zustände der Realität", die Ungewißheit und ihre Reduktion -- § 6. Die Entscheidungskonsequenzen (Ergebnisse) und ihr Nutzen für das Entscheidungssubjekt -- § 7. Modifikationen des Entscheidungsmodells -- 2. Kapitel: Nutzenaxiomatik und Entscheidungskriterien -- § 8. Von der Präferenzpräordnung zum Erwartungsnutzen -- § 9. Die beiden Grundtypen von Entscheidungskriterien -- § 10. Modifizierungen und Hybridformen -- § 11. Das "intergrierte Axiomensystem" und subjektive Wahrscheinlichkeiten -- 3. Kapitel: Drei Fundamentalprobleme und ihre Überwindung -- § 12. Der hohe Idealisierungsgrad und die Notwendigkeit zu Vorentscheidungen -- § 13. Der "prinzipielle Agnostizismus" -- § 14. Das Stabilitätsproblem -- § 15. Überwindung der drei Fundamentalprobleme durch flexible Modellbildung -- | |
| 505 | 0 | |a § 16. Das Adaptionskriterium bei partieller Information -- 4. Kapitel: Der Begriff der partiellen Information -- § 17. Weiche Modellbildung und partielle Information -- § 18. Operationalisierung des Begriffs der partiellen Information -- § 19. Beispiele -- § 20. Die LPI für Zufallsvektoren -- § 21. LPI und Bayes’sches Theorem -- § 22. LPI-Ketten und Unscharfe ("fuzziness") -- § 23. LPI-Entropie; LPI-Informationsgehalt; Messung der Unschärfe -- § 24. LPI bei stetigen Verteilungen -- 5. Kapitel: Das Max Emin-Prinzip -- § 25. Die axiomatische Begründung des Bernoulli-Prinzips -- § 26. Das Max Emin -Prinzip. Axiomatische Begründung -- § 27. Spieltheoretische Auffassung -- § 28. Das Max Emin -Prinzip und der semantische Informationswert -- § 29. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Optimale Steuerung -- § 30. Das Max Emin-Prinzip bei LPI-Ketten -- § 31. Der LPI-Fall einer zusammengesetzten Entscheidungssituation. Der komponente und globale Informationswert -- | |
| 505 | 0 | |a 6. Kapitel: Einstufige Entscheidungen -- § 32. Das Grundmodell der einstufigen Entscheidung unter LPI-Bedingungen -- § 33. LPI mit nicht abgeschlossenen konvexen Polyedern. Das Max Einf-Prinzip -- § 34. Das Hurwicz- und Hodges-Lehmann-Prinzip unter LPI-Bedingungen -- § 35. Simulationsverfahren -- § 36. Der LPI-Pall für Unbestimmtheiten in der Entscheidungsmatrix -- § 37. LPI-Entscheidungen aus spieltheoretischer Sicht -- § 38. Grade der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes (SUE) -- 7. Kapitel: Mehrstufige Entscheidungen -- § 39. Mehrstufige Risikosituationen -- § 40. Mehrstufige Entscheidungen unter LPI-Bedingungen für die Zustandsverteilungen -- § 41. Mehrstufige nicht-kooperative n-Personen-Spiele unter LPI-Bedingungen -- § 42. LPI-Unbestimmtheiten in den Auszahlungen in einer mehrstufigen Entscheidungssituation -- § 43. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Der dynamische Informationswert -- § 44. Adaptionsprozesse -- | |
| 505 | 0 | |a § 45. Die LPI-Entropie und der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in mehrstufigen LPI-Entscheidungen -- § 46. Weitere LPI-Betrachtungen in mehrstufigen Entscheidungen -- 8. Kapitel: Stochastische Programmierung unter LPI-Bedingungen -- § 47. Übersicht, Einführung -- § 48. Vektor c als Zufallsvariable. Die Entscheidung erfolgt nach der Zufallsrealisation -- § 49. Im SLP (48.2) mit LPI-Bedingungen für c folgt die Zufallsrealisation nach dem Entscheid (E > Z) -- § 50. Zufallsvariablen in den Restriktionen. Der LPI-Fall -- § 51. Der allgemeine Fall mit diskretem Zufallsvektor (A, b, c) -- § 52. Stochastische nichtlineare Programmierung unter LPI-Bedingungen -- § 53. Stochastische dynamische Programmierung -- § 54. Markoffsche Ketten unter LPI-Bedingungen -- § 55. Stochastische Spiele -- § 56. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen in der stochastischen Programmierung unter LPI-Bedingungen -- | |
| 505 | 0 | |a § 57. Der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in der LPI-Programmierung -- § 58. Weitere mögliche LPI-Betrachtungen in der stochastischen Programmierung -- Schlußwort -- Register | |
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| spelling | Kofler, Eduard Verfasser aut Entscheidungen bei unvollständiger Information von Eduard Kofler, Günter Menges Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 1976 1 Online-Ressource txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 136 1. Kapitel: Einführung -- § 1. Historische Notizen -- § 2. Das Entscheidungssubjekt -- § 3. Die Entscheidung -- § 4. Aktionen -- § 5. Die "Zustände der Realität", die Ungewißheit und ihre Reduktion -- § 6. Die Entscheidungskonsequenzen (Ergebnisse) und ihr Nutzen für das Entscheidungssubjekt -- § 7. Modifikationen des Entscheidungsmodells -- 2. Kapitel: Nutzenaxiomatik und Entscheidungskriterien -- § 8. Von der Präferenzpräordnung zum Erwartungsnutzen -- § 9. Die beiden Grundtypen von Entscheidungskriterien -- § 10. Modifizierungen und Hybridformen -- § 11. Das "intergrierte Axiomensystem" und subjektive Wahrscheinlichkeiten -- 3. Kapitel: Drei Fundamentalprobleme und ihre Überwindung -- § 12. Der hohe Idealisierungsgrad und die Notwendigkeit zu Vorentscheidungen -- § 13. Der "prinzipielle Agnostizismus" -- § 14. Das Stabilitätsproblem -- § 15. Überwindung der drei Fundamentalprobleme durch flexible Modellbildung -- § 16. Das Adaptionskriterium bei partieller Information -- 4. Kapitel: Der Begriff der partiellen Information -- § 17. Weiche Modellbildung und partielle Information -- § 18. Operationalisierung des Begriffs der partiellen Information -- § 19. Beispiele -- § 20. Die LPI für Zufallsvektoren -- § 21. LPI und Bayes’sches Theorem -- § 22. LPI-Ketten und Unscharfe ("fuzziness") -- § 23. LPI-Entropie; LPI-Informationsgehalt; Messung der Unschärfe -- § 24. LPI bei stetigen Verteilungen -- 5. Kapitel: Das Max Emin-Prinzip -- § 25. Die axiomatische Begründung des Bernoulli-Prinzips -- § 26. Das Max Emin -Prinzip. Axiomatische Begründung -- § 27. Spieltheoretische Auffassung -- § 28. Das Max Emin -Prinzip und der semantische Informationswert -- § 29. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Optimale Steuerung -- § 30. Das Max Emin-Prinzip bei LPI-Ketten -- § 31. Der LPI-Fall einer zusammengesetzten Entscheidungssituation. Der komponente und globale Informationswert -- 6. Kapitel: Einstufige Entscheidungen -- § 32. Das Grundmodell der einstufigen Entscheidung unter LPI-Bedingungen -- § 33. LPI mit nicht abgeschlossenen konvexen Polyedern. Das Max Einf-Prinzip -- § 34. Das Hurwicz- und Hodges-Lehmann-Prinzip unter LPI-Bedingungen -- § 35. Simulationsverfahren -- § 36. Der LPI-Pall für Unbestimmtheiten in der Entscheidungsmatrix -- § 37. LPI-Entscheidungen aus spieltheoretischer Sicht -- § 38. Grade der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes (SUE) -- 7. Kapitel: Mehrstufige Entscheidungen -- § 39. Mehrstufige Risikosituationen -- § 40. Mehrstufige Entscheidungen unter LPI-Bedingungen für die Zustandsverteilungen -- § 41. Mehrstufige nicht-kooperative n-Personen-Spiele unter LPI-Bedingungen -- § 42. 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