Tesis:
Robustez bayesiana con imprecisión en preferencias y en creencias
- Autor: MARTIN JIMENEZ, Jacinto Ramón
- Título: Robustez bayesiana con imprecisión en preferencias y en creencias
- Fecha: 1995
- Materia: MÉTODOS DE BAYES
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: RIOS INSUA, David
- Resumen: Los fundamentos de la Teoría de la Decisión Bayesiana proporcionan el marco en el que deberían resolverse los problemas de Inferencia y de Toma de Decisiones. Sin embargo, exigen excesiva precisión en las creencias y preferencias del decisor. En el primer capítulo de esta memoria, proporcionamos los fundamentos de una Teoría de la Decisión más robusta que permite cierta imprecisión en los juicios del decisor. Estudiaremos problemas de Toma de Decisiones en ambiente de riesgo y en ambiente de incertidumbre, utilizando, para este último, el marco de Anscombe-Aumann. Las preferencias sobre consecuencias quedan modelizadas mediante una clase de funciones de utilidad, y las creencias mediante una clase de distribuciones de probabilidad. El segundo capítulo está dedicado al estudio de la dominancia entre alternativas para ciertas clases de distribuciones de probabilidad y de funciones de utilidad. También proporcionamos un algoritmo para el cálculo del conjunto eficiente cuando el número de alternativas es finito. Para el caso de infinitas alternativas proponemos métodos de aproximación de tal conjunto. El tercer capítulo se centra en estudios de sensibilidad local, utilizando la derivada de Fréchet. Estos estudios permiten comprobar la validez de las conclusiones obtenidas mediante el Análisis de Decisiones, y sugieren al analista si es necesaria más información por parte del decisor y en su caso qué información adicional es conveniente. Concluimos sugiriendo varios problemas abiertos