大家好 在本节课我们将要看一些决策模型
这些模型解释人们如何做出决策以及
应该如何做决定我们将做很多类决策
构建多准则的决策模型我们将介绍一些空间模型
在不确定的情况下做一些决策理论分析以上就是大致的概要
当我们考虑决策理论模型时是出于以下两个原因
一是规范性还记得我们是如何讨论模型是让我们成为更优秀的思考者的吗
这些独特的模型将会帮助我们做出更好的选择
还记得我是怎么讨论它们是如何起辅助作用的吗
模型能帮助我们因为我们掌握信息的能力是有限的
现在我们面对的显然就是这种情况所以在规范性上模型会很有用
因为它们帮助我们作出更好的选择而且模型还有实证性的一面
社会科学家常用这些模型去实验并且
预测人们做的决定无论他们是政策决策者、商人
或者是整个政府你可以使用这些模型来弄清楚
为什么有一些人做出这样那样的选择
就是这一课程所有相关的内容你还可以把数据代入这些模型中
那么 规范性是什么意思呢让我们来看看
你要做这么一大堆选择：是否去上学、
做什么投资、干什么工作甚至是否应该开车
或坐飞机去某地有这么多你不得不做出的选择 这太困难了
这些选择会有许多维度而且选择可能是在不确定情况下做出的
而这些模型将帮助你做出更好的选择
你应该买哪一座房子你的婚礼应该在室内还是室外
所有的这些选择 你都可以使用这些模型来帮助你选出较好的一个
那么 什么又是实证性呢你可以用模型来预测将会发生什么
例如政客们会作出一些政治决策
可能是他们向最高法院提名你想知道为什么他们会选这样一个人
或者一位候选者选择一个政治纲领你可以用这些模型来
理解为什么他们要选择那个纲领或者是企业进行的投资
这些模型能够解释为什么他们会投资 或者可能告诉你
他们是如何理解这一投资的价值的 所以
这些模型确实有以下两种用途：其一 帮助你做出选择
其二 理解别人的决策现在 我们将做两大类的模型
第一个是多准则决策模型
这就是当有许多维度时你尝试权衡一种选择与另一选择
第二种类型是概率性的这是当世界中存在有很多的不确定性时
你拿不准将要发生什么因此你要做的就是
如何权衡风险和回报让我稍微解释下
然后我们就要开始了假设你打算买一辆汽车
你可能正在考虑新福特蒙迪欧这是辆不错的车
或者是雪佛兰伏特 也是一辆好车于是你想我该怎么评估这些车
选出我想买的呢那么有一种方法你可以用
你可以考虑有一系列的标准也许你想考虑
车的座椅的舒适程度而福特车在这方面更胜一筹
也许是每加仑汽油能跑多少里这次或许是雪弗兰更好
你有这些所有的标准用它们你就可以选择相应的汽车
另一种方法是你可以建立一个空间模型
在一个空间模型中你可以选择一个理想点
然后还有有许多维度其中一个可能是汽车能跑多快：汽车的速度
另一个可能会是汽车的舒适度
我们把它写在这儿：舒适度
我想要一个一般舒适的车就行了 车不要太舒适了因为我很可能会在车上睡着
或许我不想汽车速度太快因为我的儿子不久将会开车
我希望汽车不要速度太快所以这就是我的理想点
我可以来看看这些汽车离我的理想点会有多远
这是距离1和距离2然后我要买距我理想点更近的车
所以这就是另一种我们能考虑做决定的方法
也就是在空间上 考虑距离问题一种产品或者一项政策
接近我的理想偏好的程度尽管这样的选择
都是在确定的情况下讨论的因为前提是我们知道车的所有性能
但我们经常要在不确定状态下做决定
我们不知道未来是怎样的 举例来说
我在密歇根大学教书 很棒的学校
许多人都想来这上学 但是人们常常会问我
我的儿子或者女儿应该申请密歇根么
你可以把它看做是不确定情况下的选择
因为你可以申请或者不申请如果你申请
就会有某个被录取的可能性：P
和某个不被录取的可能性：1-P
这个到底申不申请的决定实际上就是你所认为的P的值
还有被录取的话情况会有多美好以及你有多想来这里上学
所以你可以把这些写在决策树上然后考虑是否值得
填写这一申请并为该申请付费是明智的么
除此之外一旦你得出了决策树
我们将向你展示如果去使用它们
我们写这些模型的一个原因是因为它们
让我们决定其他的事情一旦你已经写下那些决策树
我们可以计算一些所谓的信息价值
有关这些信息的值的情况可以告诉我们
不确定性是不是已经消失了有人可以告诉我们
你会不会被密歇根录取或者告诉我们婚礼当天会不会下雨
然后我们可以确切地弄清这些信息的价值
这就是当我们已经写下我们的决策树后
我们可以用的一个小技巧
这是一件相当酷的事情 以上就是本课的基本框架
我们将会学习多准则决策模型、
空间模型 很快地讲讲可能性然后我们将讨论决策理论
以及信息的价值让我们现在开始吧 谢谢
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