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Entscheidungslehre HA > Teil B > Flashcards

Teil B Flashcards

1
Q

Welche Frage stellt die präskriptive Entscheidungstheorie?

A

Was soll ich tun?

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2
Q

Präskriptive Entscheidungstheorie

A

Anhand Modelle und Instrumente auf einem analytischen Weg eine Entscheidungsempfelung ausrechen

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3
Q

Value-Focused-Thinking

A

Sehr intensive Analyse der

fundamentalen Ziele und Alternativen

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4
Q

Idealalternativen

A

Alternativen, die in allen Zielen denkbar gute Ausprägungen besitzen, jedoch meist nicht realisierbar sind

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5
Q

Was wird mit der Monte Carlo Simulation Bestimmt

A

Ereigniswahrscheinlichkeiten

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6
Q

Übersicht über die Methoden und Instrumenarien bei der Suche nach der besten Alternativen

A

5 Konstellationen 1 keine notwendigkeit einer Präferenzmodellierung 2 Präfenrenzmodellierung mit nur einem Ziel 3 Prä.model. mit mehren Zielen 4 Unvollständige Informationen 5 Mehrstufige Entscheidungen

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7
Q

Zwei arten der Umweltprognosen

A 
diskrete Umweltprognosen (Parkplatz frei, ja oder nein?)
stetige Umweltprognosen (Gewinn im Quartal)
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8
Q

Wirkungsprognose

A

Aussagen über die Zielausprägungen in Abhängigkeit der gewählten Alternative.

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9
Q

Eine Person die sehr stark in einem Projekt involviert ist unterliegt einem (…)

A

Inside View

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10
Q

Anspruchsniveau

A

Das Niveau einer Leistung in einer vertrauten Aufgabe, das ein Individuum in Kenntnis seines vergangenen Leistungsniveaus ausdrücklich zu erreichen sucht.

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11
Q

Bezug des Anpruchsniveau auf eine Entscheidung

A

Alternativen, die in einem Ziel ein definiertes Anspruchsniveau nicht
erreichen, werden von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen

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12
Q

Formen von Dominanz

A

A dominiert B wenn A mindestens so gut ist wie B in allen entscheidungsrelevanten Aspekten ist
A dominiert B STRIKT wenn A besser ist als B in allen entscheidungsrelevanten Aspekten ist
A dominiert B ECHT wenn A wenn A,B dominiert und in einem Aspekt echt besser ist

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13
Q

Was zeigt das St. Petersbuger Spiel

A

Ein Ziel liegt vor mit unsicheren Ausprägungen, aber bekannten WS. Lediglich den Erwartungswert auszurechnen, reicht hier nicht aus.

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14
Q

Gossen’sches Gesetz

A

Nutzen von Geld in den Händen von Menschen nicht im Geld selbst, sondern in der Bedürfnisbefriedingung liegt die der Mensch durch das Ausgeben von Geld erreicht

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15
Q

Warum ist der Umgang mit WS für den Menschen unangenehm

A

Da der Mensch Kontrolle verspüren möchte und ungern einer unbeeinflussbaren Situation ausgeliefert sein möchte Der Wunsch nach Kontrolle hat somit den Charakter eins Fundamentalziels

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16
Q

Formel Nutzenerwartungswert

A

Eu(a)= Summe (i=1 bis n): (pi * u(ai))

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17
Q

Formel Risikoprämie

A

Risikoprämie= Erwartungswert- Sicherheitsäquivalent

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18
Q

Sicherheitsäquivalent in einer Lotterie

A

Sicherer Betrag, bei dem man indifferent ist zwischen eben diesem Betrag und der Lotterie.

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19
Q

Risikoverhalten

A

sagt aus, inwieweit der Entscheider vom Erwartungswertkalkül abweicht

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20
Q

Risikoneutrales Verhalten

A

Entscheider weicht nicht vom Erwartungswertkalkül ab und entscheidet sich immer für die Alternative, mit dem höheren Entscheidungswert

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21
Q

Risikoscheues Verhalten

A

Entscheider bewertet eine risikobehaftete Alternative schlechter als einen sicheren Betrag in Höhe des Erwartungswert dieser Alternative

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22
Q

Risikofreudiges Verhalten

A

Entscheider bewertet eine riskante Alternative besser als einen sicheren Betrag in Höhe des Erwartungswert dieser Alternative

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23
Q

Risikoprämie Anschaulich

A

Ist der Preis für die Übernahme eines bestimmten Risikos

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24
Q

Kurvenverhalten in Bezug zum Risikoverhalten

A

Risikoscheues Verhalten: konkav
Risikoneutrales Verhalten: konkav ( Seite 137 Abbildung B-16, im Buch)
Risikofreudiges Verhalten: konvex

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25
Q

In welcher Beziehen stehen Nutzenfunktion und Wertfunktion in Bezug zur Risikoeinstellung

A

Risikoscheu: Nutzenfunktion über Wertfunktion
Risikofreudig: Wertfunktion unter Nutzenfunktion

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26
Q

Proxyattribut

A

Messbare Größe, die im Engen Zusammenhang zum eigentlichen Ziel steht. (Bsp: “Fachkenntnisse” durch Masternote messen)

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27
Q

Probleme bei Messung über Proxyattribute

A
  • Verbindung zwischen Fundamentalziel und Proxyattribut ist nicht immer verlässlich (eine Uni ist einfacher)
  • Blick auf das Fundamentalziel geht verloren (nicht Note, sondern Kenntnisse sind wichtig)
28
Q

Direct-Rating-Verfahren

A

Die Präferenzen werden durch Angaben von Punktewerten dargestellt.

29
Q

Halbierungsmethode

A

Methode zur Ermittlung von Nutzenfunktionen bei kontinuierlicher Skala.Der Entscheider muss Sicherheitsäquivalente zu Lotterien mit 50% angeben.

30
Q

Halbierungsmethode Erwartungsnutzen (form)

A

u(x^0,5)=0,5u(x-)+ 0,5u(x+) = 0,5

31
Q

Beispiel für eine diskrete Skala eines schwer messbaren Ziels

A

Rosser-Matrix (Lebensqualität nach OP)

32
Q

Fraktilmethode

A

Methode zur Ermittlung von Nutzenfunktionen bei kontinuierlicher Skala. Der Entscheider muss bei den Extremwahrscheinlichkeiten x+ und x- Sicherheitsäquivalente zu verschiedenen Wahrscheinlichkeiten angeben.
Bsp: u(x^0,2) = 0,2

33
Q

Methode variabler Wahrscheinlichkeiten

A

Methode zur Ermittlung von Nutzenfunktionen bei kontinuierlicher Skala. Der Entscheider muss zu verschiedenen Stützstellen äquivalente Lotterien angeben, die als Ausprägungswerte x- und x+ haben müssen.

34
Q

Lotterievergleichsmethode

A

Methode zur Ermittlung einer Nutzenfunktion bei kontinuierlicher Skala. Der Entscheider muss Wahrscheinlichkeiten angeben, um zwei Lotterien miteinander zu vergleichen.

35
Q

Wie kann man unregelmäßige Verläufe in der Nutzenfunktion vermeiden?

A

Durch eine fundamentalere Formulieren der Ziel

Bsp: Temperatur ist nicht fundamental, sondern klimatische Bedingung

36
Q

Wie sehen Nutzenfunktionen von fundamental formulierten Zielen aus?

A

Sie sind meist monoton und verlaufen sehr glatt

37
Q

Was sagt der Risikoaversionsparameter c aus?

A

c>0 risikoscheues Verhalten
c=0 risikoneutrales Verhalten
c<0 risikofreudiges Verhalten

38
Q

Allais-Paradoxon

A

Beschreibt eine Situation, in der es unmöglich ist, auch nur eine einzige Nutzenfunktion zu finden, die mit mind. zwei gegeben Aussagen im Einklang steht
(Bsp. 3000€ oder 4000€)

39
Q

mü sigma regel

A

Es ist eine Funktion F, die die Präferenzen des Entscheiders-ebenso wie der Nutzenerwartungswert- wiederspiegelt.
Sie ist deutlich einfacher als die exponentielle Nutzenfunktion, da sie nur von zwei Parametern abhängt

40
Q

Wie wird die Nutzenfunktion im E-Navi ermittelt

A

Es wird eine exponential Funktion unterstellt die man dann anhand der Hilfe von Stützstellen solange verändern kann bis sie zutrifft

41
Q

Wann ist die µ-σ-Kompatibiltät gegeben?

A

Sie ist gegeben, wenn die µ-σ-Regel zu dem selben Ergebnis führt wie eine Ermittlung der optimalen Alternative über die Berechnung des Nutzenerwartungswertes.

42
Q

Was besagt die Reproduktionseigenschaft

A

Sie besagt, dass die Verknüpfung zweier Verteilungen der betrachteten Klasse von WS Verteilungen zur selben Klasse führen

43
Q

Wann darf die µ-σ.Regel nur angewendet werden?

A

Wenn µ-σ-Kompatibilität vorliegt, da man sonst ein falsches Ergebnis erhält

44
Q

Additives Modell

A

Zielspeziefische Bewertungen werden in einer einfachen additiven und über Zielgewichte gesichteten Form aggregiert

45
Q

Was muss erfüllt sein, damit man das additives Modell nutzen kann? [5]

A
  1. Fundamentalität: Zielsystem darf keine Instrumentalziele umfassen
  2. Messbarkeit: Die Zielausprägungen sollten noch gut auf einer
    diskreten oder stetigen Skala abzubilden sein
  3. Vollständigkeit: Alle entscheidungsrelevanten Aspekte müssen im
    Zielsystem auftauchen
  4. Redundanzfreiheit: Kein Aspekt sollte in mehreren Zielen gleichzeitig
    benannt werden
  5. Präferenzunabhängigkeit: Weder in der zielspezifischen Bewertung
    (Typ 1) noch bei der Zielgewichtung (Typ 2) dürfen Präferenzen von
    Ausprägungen in anderen Zielen abhängen
46
Q

Beispiel Redundanz

A

Ziel “Ruhe” bei Wohnungssuche kommt bei Ziel “gute Wohnlage” und “kein Durchgangsverkehr” vor.

47
Q

Komplementäre Interaktion

A

Je besser die Zielausprägung in einem Ziel, desto wichtiger wird das andere Ziel (Bsp: Fachkenntnisse, Schreibtalent)
Es herrscht Präferenzabhängigkeit

48
Q

Substitutionale Interaktion

A

Je schlechter die Zielausprägung in einem Ziel, desto wichtiger wird das andere Ziel (Bsp: Entfernung Autobahn, Entfernung Bahnhof)
Es herrscht Präferenzabhängigkeit

49
Q

Wie hängen Fundamentalität, Präferenzabhängigkeit und Redundanzen zusammen?

A

Min zunehmender Fundamentalität verschwinden Präferenzabhängigkeiten und Redundanzen

50
Q

Was ist ein Trade-off

A

Ein Trade-off ist eine Indifferenzaussage des Entscheiders, mit der er angibt, dass zwei Alternativen, die sich in nur zwei Zielen unterschieden, für ihn gleichwertig sind.

51
Q

Wie können Zielgewichte bestimmt werden?

A

Mithilfe des Trade-off-Verfahrens

52
Q

Wie läuft der Trade-off-Verfahren ab?

A

Der Entscheider bildet einen Trade-off nach mithilfe der Worst-best-Eingrenzung bis er indifferent ist. Dadurch werden die relativen Ziel Gewichte bestimmt.

53
Q

Bandbreiteneffekt

A

Zielgewichte hängen von der Bandbreite ab (mit einer größeren Bandbreite geht ein größeres Zielgewicht einher)

54
Q

Wie viele Trade-offs muss man machen, um alles Zielgewichte zu bestimmen?

A

Bei m Zielen genügen m-1 Trade-offs, um alle Zielgewichte zu ermitteln.

55
Q

Wie kann man mit dem Trade-off Verfahren am schnellsten alle Zielgewichte bestimmen?

A

Am besten ist es, ein wichtiges Ziel mit kontinuierlicher Skala
jeweils mit allen anderen Zielen zu vergleichen

56
Q

Wann liegt der Bandbreiteneffekt vor?

A

Wenn Veränderung einer Bandbreite in einer Präferenzmodellierung zu anderen Entscheidungsrangfolgen führt

57
Q

Was ist eine Sensitivitätsanalyse?

A

Analyse einer Entscheidungssituaton bei Veränderung der Einflussvariablen.
(Bsp: Produktionsstätten und unbekannte Nachfrage)

58
Q

Wie werden Zielgewichte im Entscheidungsnavi bestimmt?

A

Man muss die Indifferzkurve solange an der Gestalt verändern bis sie deine Präferenzen wiederspiegelt (verfolgt (anhand) dem Trade Off Verfahren)

59
Q

Wann liegt stochastische Dominanz 1.Grades vor?

A

Eine Alternative a dominiert eine andere b stochastisch 1. Grades, falls für jede Ausprägung der Zielvariablen die Wahrscheinlichkeit, diese zu überschreiten, bei a mindestens so hoch ist wie bei b.

60
Q

Risikoprofil

A

Grafische Darstellung des Komplements der Verteilungsfunktion, also (1-P(x))

61
Q

Wann liegt stochastische Dominanz 2.Grades vor?

A

Eine Alternative a dominiert eine andere b stochastisch 2. Grades, wenn für
jede Ausprägung x die Fläche unter dem Risikoprofil bis zu dieser Ausprägung bei a mindestens so groß ist wie bei b.

62
Q

Wie werden die Dominanzüberprüfungen im Entscheidungsnavi durchgeführt?

A

Mittel einer Monte-Carlo-Simulation

63
Q

Was ist eine Strategie?

A

Eine Strategie ist eine bedingt Handlungsfolge im Entscheidungsbaum

64
Q

Aus welchen Komponenten besteht ein Entscheidungsbaum?

A
  • Alternativen
  • Ereignisse (Zustände)
  • Zielausprägungen
65
Q

Vorgehensweise beim Roll-back-Verfahren

A

Zur Ermittlung der optimalen Strategie aus gegebenem Entscheidungsbaum wird von rechts nach links für jeden Knoten die optimale Entscheidung berechnet.

Entscheidungslehre HA (7 decks)

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