---
title: "Hodge–Lehmann-kritérium"
source: "https://systems-analysis.info/int/Hodge%E2%80%93Lehmann-krit%C3%A9rium"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Hodge–Lehmann-kritérium"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Hungarian"
revision_id: 2922
wiki_created_at: 2026-09-06T23:13:01Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:13:01Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:54:00Z
---

# Hodge–Lehmann-kritérium

**A Hodge–Lehmann-kritérium** — egy döntéshozatali módszer részleges bizonytalanság körülményei között, amely a pesszimista és a valószínűségi megközelítés elemeit ötvözi. Olyan helyzetekben alkalmazzák, amikor rendelkezésre állnak a kimenetelek valószínűségi becslései, de a döntéshozó emellett a legrosszabb forgatókönyveket is figyelembe kívánja venni.

## A kritérium lényege

A Hodge–Lehmann-kritérium kompromisszumot jelent:

- az egyes stratégiák minimális eredményére való orientáció (mint a Wald-kritériumnál),
- és a várható eredmény kiszámítása becsült valószínűségek alapján (mint a Bayes-kritériumnál) között.

Minden egyes stratégiához egy súlyozott értéket számítanak ki, amely a legrosszabb kimenetet és az átlagos várható eredményt egyesíti. Az egyes komponensek súlyát egy előre kiválasztott együttható határozza meg, amely a döntéshozó óvatosságának vagy optimizmusának mértékét tükrözi.

Ily módon a Hodge–Lehmann-kritérium lehetővé teszi a legrosszabb veszteségek kockázatának és a valószínűségi elvárásoknak az egyidejű figyelembevételét.

## A kritérium alkalmazása

Az alkalmazás folyamata a következő lépéseket foglalja magában:

1.  Minden stratégiánál meghatározzák annak minimális eredményét.
2.  Kiszámítják az átlagos várható értéket az ismert vagy becsült kimeneti valószínűségek alapján.
3.  Kiszámítják minden egyes stratégia végső értékelését a minimális és az átlagos eredmény súlyozott kombinációjaként.
4.  A legnagyobb végső értékeléssel rendelkező stratégiát választják ki.

Óvatosabb megközelítésnél a legrosszabb eredménynek, optimistább megközelítésnél pedig az átlagos várható eredménynek adnak nagyobb súlyt.

## Előnyök és hátrányok

**Előnyök:**

- Figyelembe veszi mind a valószínűségi információt, mind a legrosszabb kimenetek kockázatát.
- Rugalmasan lehetővé teszi az óvatosság szintjének beállítását.

**Hátrányok:**

- Legalább hozzávetőleges valószínűségi becslések meglétét igényli az eseményekhez.
- A súlyozási együttható bevezetése szubjektivitást visz a döntéshozatali folyamatba.