--- title: "Critérios de tomada de decisão" source: "https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rios_de_tomada_de_decis%C3%A3o" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Critérios_de_tomada_de_decisão" language: "pt" categories: - "Category:Decision theory" - "Category:Decision-making" - "Category:Portuguese" revision_id: 1364 wiki_created_at: 2026-09-06T22:47:34Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:47:34Z downloaded_at: 2026-09-07T22:45:41Z --- # Critérios de tomada de decisão **Critérios de tomada de decisão** — na teoria da decisão, são regras ou métodos formalizados aplicados para escolher a estratégia ótima em condições de incerteza ou risco. Eles permitem sistematizar o processo de escolha e determinar a solução preferível com base em dados conhecidos ou suposições sobre o ambiente externo. ## Conceitos básicos - **Condições de incerteza** — uma situação em que não se sabe qual resultado ocorrerá após a tomada de uma decisão, e não há probabilidades confiáveis para a ocorrência dos diferentes resultados. - **Condições de risco** — uma situação em que as probabilidades de ocorrência dos diferentes resultados são conhecidas ou podem ser razoavelmente estimadas. ## Critérios em condições de incerteza - [Critério de Wald](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Wald "Critério de Wald"): Focado em maximizar o resultado mínimo possível. Representa uma estratégia pessimista de proteção contra os piores resultados. - Critério Maximax: Focado no resultado máximo possível. Representa uma abordagem otimista, que conta com o melhor cenário. - Critério de Hurwicz: Um compromisso entre otimismo e pessimismo. A escolha é determinada usando um parâmetro de otimismo, que estabelece um equilíbrio entre os piores e os melhores resultados. - [Critério de Savage](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Savage "Critério de Savage"): Minimiza o arrependimento máximo de tomar a decisão errada. A avaliação é baseada na diferença entre os resultados ótimos e os reais. - Critério de Laplace: Pressupõe que todos os resultados são igualmente prováveis. A estratégia com o maior resultado médio esperado é escolhida. ## Critérios em condições de risco - [Critério de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Bayes "Critério de Bayes"): Baseado na maximização do resultado esperado, levando em conta as probabilidades conhecidas ou estimadas dos resultados. É aplicado quando as probabilidades são conhecidas com segurança. - Critério de Hodge-Lehmann: Combina as abordagens de Wald e Bayes. Considera tanto o resultado mínimo possível quanto o valor médio com base nas probabilidades, com um peso definido. - [Critério Minimax de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_Minimax_de_Bayes "Critério Minimax de Bayes"): Aplicado quando há incerteza sobre as probabilidades. Escolhe-se a estratégia que minimiza o pior risco esperado entre todas as distribuições de probabilidade admissíveis. ## Escolha do critério A escolha do critério depende de: - disponibilidade de informações sobre as probabilidades, - atitude em relação ao risco (tendência ao otimismo ou pessimismo), - especificidades da tarefa em questão. Em condições de incerteza total, os critérios de Wald, Maximax, Hurwicz, Savage e Laplace são mais frequentemente aplicados. Em condições de risco, os critérios de Bayes, Hodge-Lehmann ou Minimax de Bayes são preferíveis. ## Tabela comparativa | Critério | Condições de aplicação | Tipo de resultado | Natureza da estratégia | Requer conhecimento das probabilidades | Tipo de otimização | Método principal de cálculo | Resistência a erros | |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|-------------------------------------|------------------------|----------------------------------------|-------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------| | [Wald](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Wald "Critério de Wald") | Incerteza total | Resultado mínimo | Pessimista | Não | Maximização do mínimo | Escolha do maior entre os resultados mínimos | Alta | | Maximax | Incerteza total | Resultado máximo | Otimista | Não | Maximização do máximo | Escolha do maior entre os resultados máximos | Baixa | | Hurwicz | Incerteza total | Ponderado entre o mínimo e o máximo | De compromisso | Não | Otimização ponderada | Cálculo da média ponderada entre o mínimo e o máximo | Média | | [Savage](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Savage "Critério de Savage") | Incerteza total | Arrependimento máximo | Cautelosa | Não | Minimização do arrependimento | Construção de uma matriz de arrependimentos e escolha do arrependimento máximo mínimo | Alta | | Laplace | Incerteza total | Resultado médio | Neutra | Não | Maximização da média | Cálculo do valor médio de todos os resultados | Média | | [Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_de_Bayes "Critério de Bayes") | Risco (probabilidades conhecidas) | Resultado esperado | Otimista (racional) | Sim | Maximização do lucro esperado | Cálculo da esperança matemática com base nas probabilidades | Média | | Hodge-Lehmann | Incerteza parcial | Resultado combinado | De compromisso | Parcialmente | Otimização combinada | Combinação do mínimo e da esperança matemática com pesos | Média | | [Minimax de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A9rio_Minimax_de_Bayes "Critério Minimax de Bayes") | Incerteza parcial (incerteza nas probabilidades) | Risco esperado máximo | Pessimista | Parcialmente | Minimização do risco máximo | Minimização do pior risco bayesiano entre todas as probabilidades admissíveis | Alta |