---
title: "Decision-making under risk — जोखिम की परिस्थितियों में निर्णय लेना"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decision-making_under_risk_%E2%80%94_%E0%A4%9C%E0%A5%8B%E0%A4%96%E0%A4%BF%E0%A4%AE_%E0%A4%95%E0%A5%80_%E0%A4%AA%E0%A4%B0%E0%A4%BF%E0%A4%B8%E0%A5%8D%E0%A4%A5%E0%A4%BF%E0%A4%A4%E0%A4%BF%E0%A4%AF%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%A8%E0%A4%BF%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%A3%E0%A4%AF_%E0%A4%B2%E0%A5%87%E0%A4%A8%E0%A4%BE"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decision-making_under_risk_—_जोखिम_की_परिस्थितियों_में_निर्णय_लेना"
language: "hi"
categories:
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Hindi"
revision_id: 1446
wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:52Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:52Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:08Z
---

# Decision-making under risk — जोखिम की परिस्थितियों में निर्णय लेना

**जोखिम की परिस्थितियों में निर्णय लेना** — यह उस स्थिति में सर्वोत्तम विकल्प चुनने की प्रक्रिया है, जब परिणाम न केवल निर्णय लेने वाले व्यक्ति (ЛПР) के कार्यों पर निर्भर करता है, बल्कि यादृच्छिक कारकों पर भी, जिनकी संभाव्यता ज्ञात है या उचित रूप से आंकी जा सकती है। ऐसी स्थितियाँ **अपूर्ण निश्चितता** से characterized होती हैं: संभावित परिणाम ज्ञात होते हैं, किंतु किसी विशेष चुनाव का नतीजा पूरी तरह पूर्वनिर्धारित नहीं होता, बल्कि केवल एक निश्चित संभाव्यता के साथ होता है।

## जोखिम की स्थिति की विशेषताएँ

जोखिम की स्थिति की शर्तों में वे कार्य शामिल हैं, जिनमें:

- बाहरी वातावरण की संभावित अवस्थाएँ (परिदृश्य) ज्ञात और गणनीय हैं;
- प्रत्येक अवस्था को उसके घटित होने की एक संख्यात्मक संभाव्यता से जोड़ा जा सकता है;
- चुनाव का परिणाम एक यादृच्छिक चर है, जो निर्णय और घटित हुई पर्यावरण की अवस्था के संयुक्त प्रभाव पर निर्भर करता है।

पूर्ण निश्चितता, जहाँ परिणाम एकमात्र होता है, और अनिश्चितता, जहाँ संभाव्यताएँ अज्ञात होती हैं, के विपरीत जोखिम की स्थितियाँ संभाव्यता संबंधी मान्यताओं पर आधारित संख्यात्मक आकलन लागू करने की अनुमति देती हैं।

## जोखिम की परिस्थितियों में चुनाव के मुख्य मानदंड

- **अपेक्षित प्रभावशीलता का मानदंड (गणितीय प्रत्याशा)** — वह विकल्प चुना जाता है जिसका परिणाम का भारित औसत मान सबसे अधिक हो।
- **Savage का मानदंड (अधिकतम खेद का न्यूनीकरण)** — पूर्ण प्रभावशीलता नहीं, बल्कि प्रत्येक अवस्था में इष्टतम निर्णय से विचलन की अधिकतम संभावित "क्षति" को ध्यान में रखा जाता है।
- **Hurwicz का मानदंड** — निराशावाद और आशावाद का संयोजन करता है।
- **एंट्रॉपी मानदंड** — संभाव्यता वितरण की अनिश्चितता की मात्रा को ध्यान में रखता है और चुनाव के सूचना-संबंधी जोखिम को कम करने का प्रयास करता है।
- **Germeier का मानदंड** — हानियों के न्यूनीकरण पर केंद्रित है, विशेष रूप से उन कार्यों में जहाँ त्रुटि के परिणाम गंभीर होते हैं।

मानदंड का चुनाव ЛПР की व्यवहार संबंधी विशेषताओं पर निर्भर करता है: जोखिम के प्रति झुकाव, जिम्मेदारी की मात्रा, और विश्लेषण का उद्देश्य (आय का अधिकतमीकरण, हानियों का न्यूनीकरण, परिणाम की स्थिरता)।

## संभाव्यताओं का व्यक्तिपरक आकलन

संभाव्यताओं के व्यक्तिपरक आकलन ЛПР द्वारा अनुभव, निर्णय और विशेषज्ञ जानकारी के आधार पर बनाए जाते हैं। यह विशेष रूप से उन स्थितियों में प्रासंगिक है जहाँ सांख्यिकीय डेटा उपलब्ध नहीं है या घटनाओं की संभाव्यता को वस्तुनिष्ठ रूप से मापा नहीं जा सकता। व्यक्तिपरक संभाव्यताओं का उपयोग वस्तुनिष्ठ संभाव्यताओं के समान ही किया जाता है, किंतु उन्हें निर्णय लेने की प्रक्रिया के ढाँचे में सावधानीपूर्वक सत्यापन और समन्वय की आवश्यकता होती है।

## उपकरण और निर्णयों का प्रतिनिधित्व

- **आंशिक प्रभावशीलता की मैट्रिसेज** — "विकल्प × पर्यावरण की अवस्था" के सभी संयोजनों के लिए परिणामों का आकलन प्रस्तुत करती हैं;
- **निर्णय वृक्ष** — प्रत्येक चरण पर अनुक्रमिक चुनावों और संभाव्यताओं को दर्शाते हैं;

<!-- -->

- **उपयोगिता फलन** — न केवल परिणाम, बल्कि उसके प्रति ЛПР के व्यक्तिपरक दृष्टिकोण को भी ध्यान में रखने की अनुमति देते हैं।