قاعدة القرار المقبولة Admissible Decision Rule
تعتبر قاعدة القرار المقبولة Admissible Decision Rule قاعدة لإتخاذ أفضل قرار ، بالمعنى الدقيق “الأفضل” . هذا المفهوم مماثل لكفاءة باريتو. قاعدة القرار المقبول هي عبارة عن دالة لتحديد مسار العمل المتاح الذي يولد دائمًا أفضل نتيجة. و هذا لا يعني أن القرار المتخذ يتعبر الحل الأمثل لمشكلة ما ، فقط يمكن إعتباره كأنه قاعدة القرار الأكثر شيوعًا (المقبول) بين جميع مسارات العمل المتاحة حاليًا. تختلف العملية المحددة لتحديد مقبولية أي قرار بناءا على نموذج الاحتمال المستخدم ، سواء كان تكرريا Frequentist أو بايزيًا Bayesian.
ما هو الفرق بين قواعد القرار التكرارية Frequentist Decision Rules و قواعد القرار البايزية Bayesian Decision Rules؟
في النموذج التكراري (الإحصاء الكلاسيكي) ، يتمثل الهدف في اختيار قاعدة القرار التي تتمتع بأفضل توازن بين دالة الفقد loss function (التكلفة) و دالة التوقع expectation function (المخاطرة) ، فيما يتعلق بجميع القرارات الأخرى الممكنة. في هذا النهج ، تعتبر نطاق و قيود عينة البيانات ، بالاضافة إلى دالة المخاطرة ثابتة.
على النقيض من ذلك ، فٌن في احتمال بايز Bayesian probability، يتم تحديد طبيعة البيانات و دالة المخاطرة من خلال مجموعة من الاحتمالات (التوقعات) التي يجب اختيارها قبل أن يتم حساب قاعدة القرار الأفضل. يمكن اختيار هذا الاحتمال المسبق prior probability من النماذج والتجارب السابقة و بعض المبادئ العامة مثل زيادة الانتروبيا maximizing entropy أو من التقييم البشري. في حالة عدم توفر أي معلومات ، يمكن إنشاء احتمال مسبق غير مفيد uninformative prior probability يعكس التوازن بين النتائج.
يمكن مشاهدة الفيديو التالي لتوضج الفكرة أكثر
