Karar Verme Kriterleri

Karar Verme Kriterleri — karar verme teorisinde, belirsizlik veya risk koşullarında en uygun stratejinin seçimi için kullanılan biçimselleştirilmiş kurallar veya yöntemler. Bu kriterler, seçim sürecini sistemleştirmeye ve dış çevreye ilişkin bilinen veriler ya da varsayımlar temelinde tercih edilen kararı belirlemeye olanak tanır.

Temel Kavramlar

• Belirsizlik koşulları — karar verildikten sonra hangi sonucun gerçekleşeceğinin bilinmediği ve farklı sonuçların gerçekleşme olasılıklarına ilişkin güvenilir verilerin bulunmadığı durum.
• Risk koşulları — farklı sonuçların gerçekleşme olasılıklarının bilindiği veya makul ölçüde tahmin edilebildiği durum.

Belirsizlik Koşullarındaki Kriterler

• Wald Kriteri: Mümkün olan minimum sonucun maksimize edilmesine yöneliktir. En kötü sonuçlara karşı korunmayı hedefleyen kötümser bir stratejiyi temsil eder.
• Maksimaks Kriteri: Mümkün olan maksimum sonuca yöneliktir. En iyi senaryoyu hedefleyen iyimser bir yaklaşımı temsil eder.
• Hurwicz Kriteri: İyimserlik ve kötümserlik arasında bir uzlaşıdır. Seçim, en kötü ve en iyi sonuçlar arasındaki dengeyi belirleyen bir iyimserlik parametresi kullanılarak yapılır.
• Savage Kriteri: Yanlış karar vermenin yarattığı maksimum pişmanlığı minimize eder. Değerlendirme, optimal ile gerçekleşen sonuç arasındaki farka dayanır.
• Laplace Kriteri: Tüm sonuçların eşit olasılıklı olduğunu varsayar. En yüksek ortalama beklenen sonuca sahip strateji seçilir.

Risk Koşullarındaki Kriterler

• Bayes Kriteri: Bilinen veya tahmin edilen sonuç olasılıkları dikkate alınarak beklenen sonucun maksimize edilmesine dayanır. Olasılıkların güvenilir biçimde bilindiği durumlarda uygulanır.
• Hodge-Lehmann Kriteri: Wald ve Bayes yaklaşımlarını birleştirir. Hem mümkün olan minimum sonucu hem de olasılıklara dayalı ortalama değeri belirli bir ağırlıkla göz önünde bulundurur.
• Bayes Minimax Kriteri: Olasılıklara ilişkin belirsizlik bulunduğunda uygulanır. Tüm izin verilen olasılık dağılımları arasında en kötü beklenen riski minimize eden strateji seçilir.

Kriter Seçimi

Kriter seçimi şunlara bağlıdır:

• olasılıklara ilişkin bilginin erişilebilirliğine,
• riske yönelik tutuma (iyimserlik veya kötümserliğe eğilim),
• belirli görevin özelliklerine.

Tam belirsizlik koşullarında Wald, Maksimaks, Hurwicz, Savage ve Laplace kriterleri daha sık uygulanır.

Risk koşullarında ise Bayes, Hodge-Lehmann veya Bayes Minimax kriterleri tercih edilir.

Karşılaştırmalı Tablo

Kriter	Uygulama Koşulları	Sonuç Türü	Strateji Karakteri	Olasılık Bilgisi Gerektirir	Optimizasyon Türü	Temel Hesaplama Yöntemi	Hatalara Karşı Dayanıklılık
Wald	Tam belirsizlik	Minimum sonuç	Kötümser	Hayır	Minimumun maksimizasyonu	Minimum sonuçların en büyüğünün seçilmesi	Yüksek
Maksimaks	Tam belirsizlik	Maksimum sonuç	İyimser	Hayır	Maksimumun maksimizasyonu	Maksimum sonuçların en büyüğünün seçilmesi	Düşük
Hurwicz	Tam belirsizlik	Minimum ile maksimum arasında ağırlıklı değer	Uzlaşmacı	Hayır	Ağırlıklı optimizasyon	Minimum ve maksimum arasındaki ortalama değerin ağırlıklarla hesaplanması	Orta
Savage	Tam belirsizlik	Maksimum pişmanlık	Temkinli	Hayır	Pişmanlığın minimizasyonu	Pişmanlık matrisinin oluşturulması ve minimum maksimum pişmanlığın seçilmesi	Yüksek
Laplace	Tam belirsizlik	Ortalama sonuç	Tarafsız	Hayır	Ortalamanın maksimizasyonu	Tüm sonuçlar üzerinden ortalama değerin hesaplanması	Orta
Bayes	Risk (olasılıklar bilinmektedir)	Beklenen sonuç	İyimser (rasyonel)	Evet	Beklenen kazancın maksimizasyonu	Olasılıklara göre matematiksel beklentinin hesaplanması	Orta
Hodge-Lehmann	Kısmi belirsizlik	Birleşik sonuç	Uzlaşmacı	Kısmen	Birleşik optimizasyon	Minimum ve matematiksel beklentinin ağırlıklarla kombinasyonu	Orta
Bayes Minimax	Kısmi belirsizlik (olasılıklara ilişkin güvensizlik)	Maksimum beklenen risk	Kötümser	Kısmen	Maksimum riskin minimizasyonu	Tüm izin verilen olasılıklar arasındaki en kötü Bayes riskinin minimize edilmesi	Yüksek