Решение о ликвидации образец: Заявление по новой форме Р16001. Скачать бесплатно бланк и образец заполнения 2020

Содержание

Решение о ликвидации юридического лица

На странице представлен образец документа «Решение о ликвидации юридического лица» с возможностью скачать его в формате doc.

Тип документа: Решение

Для того, чтобы сохранить образец этого документа себе на компьютер перейдите по ссылке для скачивания.

Размер файла документа: 21,0 кб

Когда компания не имеет возможностей осуществлять свою финансовую деятельность, принимается решение о ликвидации юридического лица. Оформление данного документа является первым этапом организации процесса завершения деятельности.

Факторы, влияющие на процесс

Принять решение о добровольном закрытии компании имеет право только ее собственник или учредители. Прежде всего, это зависит от того, насколько фирма конкурентоспособна на рынке и от реальных данных бухгалтерского учета. Самыми распространенными причинами невозможности существования компании являются:

  • критическое финансовое состояние;
  • нерентабельность;
  • большая задолженность перед кредиторами и невозможность ее погашения.

Следующим этапом является оформление самого решения о ликвидации ООО.

Процедура оформления

Сразу после названия документа указывается город, в котором он оформляется, и точная дата. В первом разделе ничего вписывать не нужно, а вот во втором следует указать ФИО генерального директора, главного бухгалтера и председателя ревизионной комиссии. В разделе «Выступили» указывается информация о том, кто озвучил причины ликвидации и внес предложения о дальнейших действиях.

В разделе, который описывает, что постановили, нужно будет прописать:

  • название ликвидируемого ООО и дату начала процесса;
  • ФИО генерального директора, который должен письменно оповестить государственные органы регистрации юридических лиц о ликвидации общества;
  • состав ликвидационной комиссии;
  • персональные данные о председателе комиссии;
  • срок ликвидации (до какой даты).

Напротив своих ФИО ставят подписи председатель и секретарь собрания, подлинность которых подтверждает управляющий делами этого общества.

Скачать образец документа

Скачать в .doc

Сохраните этот документ у себя в удобном формате. Это бесплатно.

Обратите внимание! Приведено лишь начало документа. Полную версию вы можете скачать по соответствующей ссылке.

Скачать в .doc

Сохраните этот документ сейчас. Пригодится.

Вы нашли то что искали?

* Нажимая на одну из этих кнопок, Вы помогаете формировать рейтинг полезности документов. Спасибо Вам!

Смежные документы

Документы, которые также Вас могут заинтересовать:

Акт распределения имущества при ликвидации ООО. Бланк и образец 2020-2021 года

Нередко после ликвидации юридического лица, выплаты всех долгов кредиторам у компании остается нераспределенное имущество. Это может быть недвижимость, оргтехника, оборудование, акции, остаток денег на счетах. Имущество должно быть распределено между бывшими участниками ООО. Если они решили этот вопрос без обращения в суд, при отсутствии споров, то ликвидационная комиссия (далее — ЛК) оформляет акт распределения имущества.

ФАЙЛЫ
Скачать пустой бланк акта распределения имущества при ликвидации ООО .docСкачать образец акта распределения имущества при ликвидации ООО .doc

Коротко о ликвидации

Алгоритм процедуры зафиксирован в ст. 63 ГК РФ. Закрытие компании проходит в несколько этапов:

  1. Участники должны принять решение о ликвидации ООО, уведомить госорган и назначить членов ЛК.
  2. ЛК или ликвидатор должны выявить все обязательства перед кредиторами, сообщить им о прекращении деятельности, а также отправить для публикации сообщение в СМИ. Далее она рассчитывает промежуточный ликвидационный баланс.
  3. Делаются расчеты с кредиторами и составляется ликвидационный баланс.
  4. Если у компании или предприятия осталось имущество, то его нужно распределить между бывшими учредителями юрлица.

Компания будет считаться ликвидированной после того, как в ЕГРЮЛ будут внесены сведения о прекращении ее существования.

Что говорит закон о распределении имущества

Определенного плана действий, как именно должно осуществляться распределение имущества ООО, в законодательных актах не указано. П. 8 ст. 63 ГК РФ гласит, что то имущество, которое осталось после расчетов с кредиторами, должно быть передано учредителям, которые имеют на него вещные права или обязательственные в отношении ООО, если иное не предусмотрено другими правовыми актами или учредительными документами компании.

Закон об ООО (ФЗ №14 от. 08.02.1998), точнее его ст. 58, утверждает, что первым делом участникам должна быть выплачена распределенная, но невыплаченная прибыль (если таковая осталась), а затем распределяется имущество пропорционально долям учредителей в уставном капитале Общества.

То есть ЛК или ликвидатор делят только то имущество, которое осталось невостребованным после завершения всех расчетов с кредиторами.

Конкретного алгоритма, как передается имущество, нет. Как правило, ЛК составляет акт распределения имущества или акт приема-передачи имущества, чтобы в дальнейшем избежать претензий со стороны бывших участников ООО.

Как составить акт

Законодательно закрепленной формы документа нет. Оформляется акт аналогично другим подобным документам. В нем должна содержаться такая информация:

  1. Наименование документа. Город или другом населенный пункт и дата составления.
  2. Информация о ликвидируемой организации: полное и сокращенное наименование, ОГРН, ИНН.
  3. Информация о составе ЛК: ФИО, паспортные данные, дата и место рождения.
  4. Реквизиты решения участников ООО (номер бумаги и дата составления).
  5. Суть документа: произвести выплату распределенной, но невыплаченной части прибыли, распределить имущество.
  6. Данные о том, кто из участников какое имущество или сумму получает. Стоимость имущества необходимо также указать. Этот пункт можно оформить в виде таблицы.
  7. Подписи председателя и членов ЛК.

К сведению! Заниматься оформлением прекращения деятельности компании может и один ликвидатор. В этом случае расписывается только он.

После этого рекомендуется составить акт приема-передачи имущества для каждого бывшего участника ООО.

Наш вариант оформления носит лишь рекомендательный характер. Аналогами данного документа могут быть протокол распределения имущества и решение ЛК. Поскольку законодательно не зафиксировано обязательное использование каждого из них, следует опираться на судебную практику. Она и позволяет определить важность составления вышеуказанных документов при распределении и передаче имущества при ликвидации ООО.

Образец протокола о ликвидации ООО с двумя учредителями 2021 года

Автор Роман Абдрахманов На чтение 8 мин. Просмотров 2.5k. Опубликовано Обновлено

При добровольной ликвидации компании решение о начале процесса принимается участниками организации на общем заседании.

Для того чтобы упразднение фирмы было проведено правильно и законно, единогласное решение собственников оформляется в Протокол о ликвидации ООО.

Фасахова Елена

Ведущий юрист. Член Комитета Государственной думы РФ по небанковским кредитным организациям. Занимается процедурой банкротства с 2015 года.

Позвонить

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефону 8 (800) 350-57-94 (Бесплатная горячая линия).

Это быстро и бесплатно!

Описание процедуры проведения собрания

Прежде чем созывать учредителей по вопросу ликвидации общества их следует оповестить. На следующем этапе составляется список рассматриваемых на общем заседании вопросов, а участники заранее ознакомляются с необходимой информацией.

Участники собираются на заседании для вынесения решения о закрытии ООО. После этого собственники назначают ликвидационную комиссию и устанавливают сроки проведения процедуры (в рамках закона № 14-ФЗ).

Вопросы о закрытии компании и назначении комиссии принимаются большинством голосов. В ликвидационный состав могут входить и учредители, и работники компании. Весь ход собрания и принятые решения участников должны быть занесены в протокол.

Порядок принятия решения о ликвидации

Когда собрание началось, в протоколе фиксируются все присутствующие лица. После этого голосованием назначается ликвидационная комиссия и выносятся вопросы о сроках и порядке ликвидации общества.

По каждому вопросу проводится голосование участников, результаты которого фиксируются.

Читайте также: Ликвидация ИП и ООО через госуслуги

Назначение документа

Добровольное упразднение предприятия – процедура с составлением разных бланков. Протокол о закрытии организации составляется вначале ликвидационного процесса.

Если в ООО всего один участник, то составляется такой документ, как решение единственного учредителя.

Правила составления

Протокол общего собрания участников оформляются в свободной форме, однако он обязательно должен включать в себя следующие сведения:

  • название предприятия;
  • время и место организации заседания;
  • данные участников;
  • вопросы, которые выносятся на обсуждение, в том числе о закрытии предприятия и решение о назначении ликвидатора;
  • результаты голосования.

Секретарь и участники должны заверить бланк.

Содержание и структура

Протокол об упразднении предприятия должен состоять из (ст. 181.2 ГК РФ) следующих пунктов:

  • название документа и организации;
  • дата, месторасположение общества и время проведения собрания;
  • данные участников;
  • перечень вопросов;
  • данные о заслушиваемых лицах по каждой обозначенной в повестке дня проблеме, а также принятое по каждому из них решение с указанием количества голосов за и против;
  • данные о лицах, которые отдали свой голос против.

Рассматриваемые вопросы и перечень присутствовавших лиц удостоверяются нотариусом (ст. 67 ГК РФ). Если иной регламент не указан в уставе или не утверждён принятым единогласно решением.

Читайте также: Ликвидация ИП и ООО через госуслуги

Кто составляет документ

На собрании может присутствовать секретарь, фиксирующий все события в письменном виде. Составлять протокол необходимо правильно, исключая ошибки, чтобы не нарушить в дальнейшем прядок процедуры упразднения. Поэтому желательно, чтобы лицо, заполняющее документ, уже имело опыт в этом деле.

Это нужно знать: Как составить решение о ликвидации ООО с единственным учредителем

Как правильно оформить

Можно написать протокол от руки или распечатать. Документ может быть составлен как на листе формата А4, так и на бланке компании. Заверять печатью бланк  не обязательно.

Кто его принимает и подписывает

После того как в документ вносятся принятые решения с подробной информацией по каждому вопросу, его заверяют все участники совещания. Среди лиц, которые подписывают протокол должны быть собственники, указанные в уставе предприятия. Если на собрании есть секретарь, он также подписывает бланк.

Если в компании один собственник, он единолично принимает решение и оформляет в письменном виде.

Подача документации

В течение 3 дней после завершения совещания и правильного составления образец протокола собрания прилагается к заявлению формы Р15001 и другим документам и передаётся в налоговую инстанцию. А также потребуется составить промежуточный ликвидационный баланс организации.

В десятидневный период другие экземпляры направляются каждому учредителю общества. Одна нотариально заверенная копия документа направляется в архив компании для хранения на срок, установленный законом.

А также ликвидатор должен письменно уведомить кредиторов общества.

Образец протокола

Рассмотрим образец составления протокола о ликвидации ООО с двумя и более учредителями.

В начале документа указывается полное наименование компании. Далее, пишется название бланка и вписывается номер.

Ниже в образце протокола для ООО указываются следующие данные:

  1. Наименование адрес ООО, дата составления, точное время начала и окончания заседания.
  2. Информация об участниках общества:
  3. Ф. И. О.;
  4. доли учредителей в уставном капитале (в процентах и в денежном эквиваленте).

Горячая линия для консультаций граждан: 8-800-350-57-94

Если на заседании присутствуют лица, не являющиеся собственниками фирмы, их тоже отмечают в протоколе.

  1. Данные о председателе и секретаре собрания.
  2. В итоговом разделе указываются все рассматриваемые участниками вопросы, способ проведения голосования, результат и номер решения.
  3. Пункт устава или ссылка на ФЗ, в соответствии с которым решения считаются принятыми, для утверждения вопроса.
  4. В конце документ удостоверяется подписями участников собрания.

Скачать образец: Протокол о ликвидации ООО

Если кто-то из участников собрания учредителей голосует против

Изредка бывают ситуации, когда один учредитель выступает против закрытия фирмы. Тогда решение этого участника оформляется в отдельный документ, где указывается его мнение.

В течение 60 дней участник, выступивший против закрытия Общества с ограниченной ответственностью, имеет право обжаловать решение других учредителей в суде.

В любом случае, собственник выступает против ликвидации фирмы, сторонам лучше договориться мирным путём и прийти к единому решению.

Протокол собрания ликвидации ООО является важным документом, с оформления которого начинается процесс упразднения общества. От правильности составления документа зависит дальнейший результат ликвидационного процесса. Поэтому лучше сразу оформить протокол в соответствии с требованиями, сроками и нормами.

Не нашли ответа на свой вопрос? Узнайте, как решить именно Вашу проблему — позвоните прямо сейчас:8 (800) 350-57-94 (ГОРЯЧАЯ ЛИНИЯ)8 (499) 938-59-62 (Москва)8 (812) 467-31-92 (Санкт-Петербург)Это быстро и бесплатно!
Мне нравитсяНе нравится

Новая форма Р15016 для уведомления о завершении ликвидации ООО

С 25 ноября 2020 года для ликвидации организации применяется новая форма Р15016, утвержденная Приказом ФНС России от 31.08.2020 N ЕД-7-14/[email protected]

На последнем этапе ликвидации этим документом организация сообщаете налоговому органу о завершении процедуры ликвидации и утверждении ликвидационного баланса.

Ранее для этих целей использовалась форма Р16001, но с 25 ноября 2020 года она более не применяется.

Титульный лист

В пункте 1 укажите ОГРН и ИНН ликвидируемой организации, при этом данные должны соответствовать ЕГРЮЛ.

В пункте 2 цифровым значением укажите причину представления заявления: на последнем этапе ликвидации нужно проставить значение «7 — завершение ликвидации юридического лица».

Лист А

В данном случае не заполняется. Это указано в пункте 104 Требований к оформлению формы Р15016 (Приложение N 13 к приказу ФНС России от 31.08.2020 N ЕД-7-14/[email protected]).

Лист В

В пункте 1 требуется проставить цифру, определив заявителя. Обычно это ликвидатор (руководитель ликвидационной комиссии) — в таком случае проставляем цифру 1.

В пункте 2 «Сведения о заявителе» заполняются следующие строки:

  • фамилия, имя, отчество (при наличии) полностью;
  • ИНН (при наличии) указывайте обязательно;
  • дата и место рождения точно, как в паспорте. Место рождения указывается только для гражданина РФ;
  • код вида документа, удостоверяющего личность;
  • серия и номер такого документа;
  • сведения о том, кем и когда выдан документ, удостоверяющий личность.

В новом бланке теперь не нужно указывать адрес места жительства заявителя, что упрощает заполнение и сокращает количество запрашиваемых налоговой сведений.

В пункте 3 нужно в обязательном порядке указать телефон заявителя и адрес электронной почты, на который поступят документы о государственной регистрации ликвидации.

Если нужно получить лист записи о прекращении деятельности организации в бумажном виде в соответствующем поле проставьте значение 1.

Ниже потребуется записать полное ФИО руководителя ликвидационной комиссии или ликвидатора. Обратите внимание, что полное имя указывается собственноручно в присутствие нотариуса.

Пункт 4 «Сведения о лице, засвидетельствовавшем подлинность подписи заявителя в нотариальном порядке» заполняется нотариусом.

Объяснение ликвидности

| Binance Academy

TL; DR

Ликвидность — это показатель того, насколько легко вы можете конвертировать актив в наличные или другой актив. У вас в рюкзаке может быть самая редкая и самая ценная старая книга, но если вы один на удаленном острове, вам будет сложно найти покупателя.

С другой стороны, если вы хотите купить BTC на 100 долларов США по паре BTC / USDT на Binance, вы сможете сделать это практически мгновенно без какого-либо влияния на цену. Вот почему ликвидность важна, когда речь идет о финансовых активах.

Введение

Какой хороший способ измерить состояние рынка? Вы можете посмотреть объем торгов, волатильность или другие технические индикаторы. Однако есть решающий фактор — ликвидность. Если рынок неликвиден, может быть довольно сложно совершать сделки, не оказывая значительного влияния на цену. Давайте углубимся в то, что такое ликвидность и почему это важно.

Что такое ликвидность?

Ликвидность — это мера легкости, с которой актив может быть преобразован в другой актив, не влияя на его цену.Проще говоря, ликвидность описывает, насколько быстро и легко актив можно купить или продать.

В этом смысле хорошая ликвидность означает, что актив можно быстро и легко купить или продать без особого влияния на его цену. И наоборот, плохая или низкая ликвидность означает, что актив нельзя купить или продать быстро. Или, если возможно, сделка существенно повлияет на ее цену.

Денежные средства (или их эквиваленты) можно считать наиболее ликвидным активом, поскольку их можно легко конвертировать в другие активы.Аналогичным активом в мире криптовалют является стейблкоин.

Хотя стейблкоины и цифровые валюты еще не являются частью стандарта для повседневных платежей, их широкое распространение — лишь вопрос времени. В любом случае, большая часть объема рынка криптовалют уже сделана в стейблкоинах, что делает их очень ликвидными.

С другой стороны, недвижимость, экзотические автомобили или редкие предметы могут считаться относительно неликвидными, поскольку их покупка или продажа — не всегда легкая задача.У вас может быть редкий артефакт, но найти желающего покупателя по справедливой рыночной цене может быть сложно.

Также предположим, что вы хотите купить машину за свой артефакт. Практически невозможно найти человека, продающего именно ту машину, которая вам нужна, кто захочет обменять ее на ваш артефакт. Вот тут-то и пригодятся наличные.

Материальные активы обычно менее ликвидны, чем цифровые активы, потому что они … ну, материальные. Это сопряжено с дополнительными расходами, и транзакция может занять довольно много времени.

Однако в контексте цифрового обмена и криптовалют покупка или продажа активов — это игра с перемещением битов в компьютерах. Это действительно дает некоторые преимущества для ликвидности, поскольку клиринг транзакции относительно прост.

С учетом сказанного, лучше всего рассматривать ликвидность как спектр. С одной стороны, у нас есть деньги и стейблкоины. С другой стороны, у нас очень неликвидные активы, например, редкие предметы. Лучше всего думать об активах как об определенной части этого спектра ликвидности.

В традиционном понимании существует два типа ликвидности — учетная ликвидность и рыночная ликвидность.

Что такое учетная ликвидность?

Бухгалтерская ликвидность — это термин, который чаще всего используется в контексте предприятий и их балансов. Это относится к легкости, с которой компания может выплатить свои краткосрочные долги и текущие обязательства своими оборотными активами и денежным потоком. Таким образом, ликвидность бухгалтерского учета напрямую связана с финансовым здоровьем компании.

Что такое рыночная ликвидность?

Рыночная ликвидность — это степень, в которой рынок позволяет покупать и продавать активы по справедливым ценам.Это цены, наиболее близкие к истинной стоимости активов. В этом случае внутренняя стоимость означает, что самая низкая цена, по которой продавец готов продать (аск), близка к наивысшей цене, по которой покупатель готов купить (бид). Разница между этими двумя значениями называется спредом спроса и предложения.

Спрэд спроса и предложения

График глубины BNB / USDC со спредом спроса и предложения 0,2%

Спред между ценой спроса и предложения — это разница между самым низким и самым высоким спросом.Как вы понимаете, для ликвидных рынков желателен низкий спред между ценой покупки и продажи. Это означает, что рынок имеет хорошую ликвидность, поскольку трейдеры постоянно приводят в равновесие несоответствия в цене. Напротив, большой спред между спросом и предложением обычно означает, что рынок неликвиден, и существует большая разница между тем, где покупатели хотят покупать, и где продавцы хотят продавать.

Спред бид-аск также может быть полезен для так называемых арбитражных трейдеров. Они стремятся снова и снова использовать небольшие различия в спреде спроса и предложения.Хотя арбитражные трейдеры получают прибыль, их деятельность также приносит пользу рынку. Как так? Поскольку они уменьшают спред между ценой покупки и продажи, другие трейдеры также получат лучшее исполнение сделки.

Арбитражные трейдеры также следят за тем, чтобы между одними и теми же рыночными парами на разных биржах не было большой разницы в цене. Вы когда-нибудь замечали, что цена BTC примерно одинакова на крупнейших и наиболее ликвидных биржах? Это во многом благодаря арбитражным трейдерам, которые находят небольшие различия между ценами на разных биржах и получают от них прибыль.

Почему важна ликвидность?

Итак, поскольку криптовалюты являются цифровыми активами, они должны быть достаточно ликвидными, верно? Не совсем так. Некоторые криптоактивы имеют гораздо лучшую ликвидность, чем другие. Это просто побочный продукт увеличения объема торгов и эффективности рынка.

На одних рынках торговый оборот составляет всего несколько тысяч долларов в день, на других — миллиарды. Ликвидность не является проблемой для таких криптовалют, как Биткойн или Эфириум, но многие другие монеты сталкиваются со значительной нехваткой ликвидности на своих рынках.

Это особенно важно, когда речь идет о торговле альткойнами. Если вы создадите позицию в неликвидной монете, вы, возможно, не сможете выйти по желаемой цене — оставив вам сумку. Вот почему обычно лучше торговать активами с более высокой ликвидностью.

Что произойдет, если вы попытаетесь выполнить крупный ордер на неликвидном рынке? Проскальзывание. Это разница между вашей предполагаемой ценой и местом исполнения вашей сделки. Высокое проскальзывание означает, что ваша сделка совершается по совсем другой цене, чем вы планировали.Обычно это происходит из-за того, что в книге заказов недостаточно заказов рядом с тем местом, где вы намеревались их выполнить. Вы можете обойти это, используя только лимитные заказы, но тогда ваши заказы могут не исполниться.

Ликвидность также может сильно меняться в зависимости от рыночных условий. Финансовый кризис может оказать значительное влияние на ликвидность, поскольку участники рынка спешат к выходу, чтобы покрыть свои финансовые обязательства или краткосрочные обязательства.

Хотите начать работу с криптовалютой? Покупайте биткойны на Binance!

Заключительные мысли

Ликвидность — важный фактор при рассмотрении финансовых рынков.Как правило, желательно торговать на рынках с высокой ликвидностью, поскольку вы сможете относительно легко входить и выходить из позиций.

У вас все еще есть вопросы о ликвидности и торговле? Посетите нашу платформу вопросов и ответов Ask Academy, где сообщество Binance ответит на ваши вопросы.

Содержание. Ликвидация бизнеса. подходящее решение? 2. Возможные результаты принудительной ликвидации 2

План страхования бизнес-кредита

План страхования бизнес-ссуд Несете ли вы личную ответственность за бизнес-ссуды? Оглавление. Нужно ли дважды подписывать бизнес-ссуды? 2 Возможное решение с использованием страхования жизни 3

Подробнее

План группового вырезания

План группового исключения Знаете ли вы, что для вашего бизнеса может быть более выгодный способ предоставить избранным сотрудникам, включая сотрудников-собственников, большие суммы защиты по страхованию жизни

Подробнее

Поиск фактов о планировании недвижимости

Поиск фактов по имущественному планированию Страница с информацией о семье 1 Цели финансового и имущественного планирования 1 Текущий план наследства 2 Цели ежемесячного дохода после смерти 2 Пенсионные планы 2 Годовой доход 3

Подробнее

Поиск фактов о планировании недвижимости

Поиск фактов по имущественному планированию Подготовлено для: Подготовлено: Дата: Содержание Информация о семье Цели финансового и имущественного планирования Текущий план наследства Цели ежемесячного дохода после смерти Пенсионные планы

Подробнее

РАЗРАБОТКА ПЛАНА НЕДВИЖИМОСТИ

РАЗРАБОТКА ПЛАНА НЕДВИЖИМОСТИ Первый шаг в планировании недвижимости очень личный.Вы должны решить, кто какие активы наследует и когда они должны их получить. Ниже приведены несколько вопросов, которые вы

Подробнее

Образовательная серия по страхованию жизни

Серия образовательных программ по продвинутому планированию страхования жизни, часть 5: Планирование страхования жизни для предприятий Изменения в законах о подоходном налоге и налоге на имущество, а также волатильность на рынке могут потребовать от вас пересмотра вашего

Подробнее

Понимание страхования жизни

Понимание страхования жизни Урок традиционного и индексированного страхования жизни 2012 VSA, LP Действительно только при использовании до 1 января 2013 г.Информация, общие принципы и выводы представлены в

Подробнее

ПРОЦЕСС РАСЧЕТА НЕДВИЖИМОСТИ

ПРОЦЕСС РАСЧЕТА НЕДВИЖИМОСТИ Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с этой информацией. Успех завещания зависит от вас. Расчет недвижимости включает процесс, необходимый для передачи права собственности на активы из

Подробнее

Планирование вашей недвижимости

Планирование вашего имущества Общее руководство по имущественному планированию Политики, выпущенные: Американской компанией общего страхования жизни Американской компанией по страхованию жизни в городе Нью-Йорк Что такое имущественное планирование?

Подробнее

Планирование преемственности в бизнесе

Планирование преемственности в бизнесе с охватом ключевых лиц и соглашениями о купле-продаже Основные моменты и поиск фактов Вы прикладываете максимум усилий для создания и ведения своего бизнеса.Но вы берете

Подробнее

Основы планирования недвижимости

Основы планирования недвижимости Введение Процесс планирования недвижимости может быть пугающей перспективой. Часто люди вообще избегают этого процесса. Очевидно, это не лучший подход с

Подробнее

Руководство по поиску для малого бизнеса

Руководство по поиску для малого бизнеса P Только для профессионального использования в финансовой сфере.Не для использования в общественных местах. Максимально используйте неиспользованный рынок Комплект для страхования жизни для малого бизнеса M-5136 Страница 1 из 6 Начните набирать

Подробнее

ПРАВО ЛИ ВАМ?

: ВАМ ДОВЕРИЕ? Вы заботитесь о своей семье и много работаете над тем, что приобрели. В течение жизни вы предпринимаете необходимые шаги, чтобы обеспечить безопасность и благополучие своей семьи и избежать

Подробнее

Служба внутренних доходов

Номер службы внутренних доходов: 200925003 Дата выпуска: 19.06.2009 Индексный номер: 2511.00-00, 2042.00-00, 61.09-38 ————————- ————— ———— —————————- Отдел

Подробнее

ДОГОВОР МЕЖДУНАРОДНОЙ ПОКУПКИ

Представлено для: ИМЯ ВАШЕГО КЛИЕНТА ЗДЕСЬ. Представлено: ВАШЕГО ИМЯ ЗДЕСЬ. В циркуляре 230 Казначейства США может потребоваться, чтобы Pentera Group, Inc. сообщила вам, что любая налоговая информация, представленная в этом документе, не предназначена для

Подробнее

Ф О Р И О У Р Ф А М И Л И

ДЛЯ ВАШЕЙ СЕМЬИ После вашей смерти вашему партнеру или близким предстоит принять множество решений.Мы надеемся, что эта брошюра поможет им принять эти решения, а вам будет легче поговорить с ними о

. Подробнее

Анкета по планированию недвижимости

Как Вы узнали о нас? GRISSOM LAW, LLC 10475 Medlock Bridge Road Suite 215 Johns Creek, GA 30097 678.781.9230 Анкета по планированию недвижимости I. ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ Полное имя Другие имена, известные на дату

Подробнее

Минимизация налогов на смерть

НАЛОГОВЫЕ УСЛУГИ, УСЛУГИ ПО УХОДУ И ПЛАНИРОВАНИЮ НЕДВИЖИМОСТИ СТРАТЕГИЯ ПЕРЕДАЧИ БОГАТСТВА 9 Минимизация налогов на смерть Никто не любит думать о своей смерти, и кто хочет платить больше налогов, чем они должны? Но, с небольшим

Подробнее

Программы премиального финансирования

Маркетинговое руководство Программы финансирования премий по страхованию жизни Информация и инструкции ТОЛЬКО ДЛЯ БРОКЕРОВ-ДИЛЕРОВ ИЛИ АГЕНТОВ LBL8190 Обеспечение страхового покрытия жизни, в котором нуждаются ваши клиенты.Помогите своим клиентам

Подробнее

Страхование жизни ключевого лица

Страхование жизни ключевого лица Концепция Страхование жизни ключевого человека помогает возместить бизнесу экономические потери в случае смерти ключевого сотрудника. Страхование покрывает жизнь сотрудника, который имеет решающее значение для

. Подробнее

Столичная Компания по страхованию жизни

Metropolitan Life Insurance Company ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ ГОДОВАЯ ГОДА С ФИКСИРОВАННЫМ ДОХОДОМ Важная информация об аннуитетах с фиксированным доходом для участников инвестиционного плана FRS Эта информация поможет вам принять решение.

Подробнее

Контрольный список для потери супруга

Контрольный список на случай потери супруга Страница 1 из 7, см. Отказ от ответственности на последней странице Контрольный список на случай потери супруга Общая информация Да Нет Н / Д 1.Была ли собрана соответствующая личная информация? Имя, возраст, состояние здоровья Иждивенцы

Подробнее

Планирование на будущее:

Планирование на будущее: Руководство для владельцев малого бизнеса вы в работало, чтобы построить свой бизнес бесчисленных часов в течение недели, жертвуя выходные и откладывая отпуск. У тебя

Подробнее

Проблемы передачи бизнеса

Обзор проблем передачи бизнеса A будет направлять распоряжение вашими активами, но, если вы не хотите оставлять свой бизнес своим наследникам, вам также может потребоваться договор купли-продажи бизнеса (также известный как

Подробнее

деревьев решений — недостатки и методы их преодоления

Модели деревьев решений — это мощные аналитические модели, которые действительно легко понять, визуализировать, реализовать, оценить; в то же время не требуя предварительной обработки данных.Они также хорошо разбираются в взаимодействии переменных и моделируют запутанные границы решений с помощью кусочно-аппроксимативных аппроксимаций. Можно задаться вопросом, почему деревья решений не так распространены, как, скажем, логистическая регрессия. Это связано с их методом развития. В предыдущем посте мы говорили о том, как вырастить дерево решений, выбирая на каждом уровне глубины, какую переменную разделять и на каком уровне разделения. (Кстати, просмотрите предыдущий пост, прежде чем продолжить, если вы еще этого не сделали, чтобы вы могли следить за обсуждением здесь.)

Вычисление примеси дерева гарантирует, что всегда рекомендуется разделять узел до тех пор, пока все конечные узлы в чистом узле (только одного класса, если целевая переменная является категориальной) или одного узла наблюдения (если целевая переменная непрерывна) ). Как вы могли заметить, это похоже на переоснащение, что является одним из главных грехов в аналитике и машинном обучении. Помимо , переоснащающего , деревья решений также страдают следующими недостатками:

1.Древовидная структура, подверженная выборке — Хотя деревья решений обычно устойчивы к выбросам, из-за их тенденции к переобучению они подвержены ошибкам выборки. Если выборочные данные обучения несколько отличаются от данных оценки или скоринга, то деревья решений, как правило, не дают хороших результатов.

2. Разбиение дерева является локально жадным — На каждом уровне дерево ищет двоичное разделение, так что примеси дерева уменьшаются на максимальную величину. Это жадный алгоритм, который достигает локальных оптимумов.Например, можно достичь менее чем максимальное падение примесей на текущем уровне, чтобы достичь минимально возможной примеси в конечном дереве, но алгоритм разделения дерева не может видеть далеко за пределами текущего уровня. Это означает, что построенное дерево решений обычно является оптимальным локально, а не оптимальным или лучшим в глобальном плане.

3. Оптимальное дерево решений — это NP-полная проблема — Из-за количества переменных признаков, потенциального количества точек разделения и большой глубины дерева общее количество деревьев из одного и того же набора входных данных невообразимо огромно.Таким образом, не только разбиение дерева не является глобальным, вычисление глобально оптимального дерева также практически невозможно.

В этом посте мы поговорим о том, как преодолеть некоторые из этих недостатков при разработке деревьев решений.

Чтобы избежать переобучения, деревья решений почти всегда останавливаются до того, как они достигнут глубины, так что каждый конечный узел содержит только наблюдения одного класса или только одну точку наблюдения. Существуют различные подходы, с помощью которых можно решить, когда прекратить выращивать дерево.

1. Когда конечный узел является чистым узлом — Если конечный узел оказывается чистым узлом на любом этапе, то дальнейшее последующее дерево не растет из этого узла. Дерево можно продолжать выращивать из других листовых узлов.

2. Когда у конечного узла осталось очень мало наблюдений — Это гарантирует, что мы завершим дерево, когда надежность дальнейшего разделения узла станет сомнительной из-за небольшого размера выборки. Центральная предельная теорема говорит нам, что когда наблюдения независимы друг от друга, тогда около 30 наблюдений составляют большую выборку.Это может стать приблизительным ориентиром, хотя обычно этот параметр пользовательского ввода должен быть выше 30, скажем, 50 или 100 или более, потому что мы обычно работаем с многомерными наблюдениями, и наблюдения могут быть коррелированы.

3. Когда уменьшение примеси дерева очень мало — Этот параметр, вводимый пользователем, приводит к завершению дерева, когда примесь уменьшается на очень маленькую величину, скажем, 0,001 или меньше.

4. Когда образуется достаточное количество листьев — Один из методов кульминации роста дерева — достичь желаемого количества листьев — параметр, вводимый пользователем — и затем остановиться.Лично я считаю, что это не очень хороший критерий просто потому, что рост дерева несбалансирован, и в некоторых ветвях будут узлы с очень небольшим количеством наблюдений, а в других — очень большие, когда выполняется условие остановки. Кроме того, хотя можно решить, какой размер выборки мал, а что — небольшое изменение примеси, обычно невозможно узнать, какое количество листьев является разумным для данных и бизнес-контекста.

5. Когда примеси перекрестной проверки начинают увеличиваться — Это один из сложных методов, но, вероятно, будет более надежным, поскольку он не требует каких-либо предположений при вводе пользователем.Данные обучения разделены на данные обучения и перекрестной проверки, скажем, в соотношении 70% -30%. Дерево выращивается на данных поезда путем вычисления примеси дерева и разделения дерева везде, где наблюдается уменьшение примеси. Подобное дерево реплицируется на данных перекрестной проверки. Поскольку мы выращиваем дерево на данных поезда, его примеси всегда будут уменьшаться по самому определению процесса. Однако в какой-то момент примеси в дереве перекрестной проверки увеличатся для одного и того же разбиения. Это момент, когда мы можем прекратить рост дерева, поскольку расхождение в ошибке (примеси) сигнализирует о начале переобучения.

В следующем посте мы расскажем, как справиться с некоторыми другими недостатками дерева решений. Перед этим небольшая заметка о том, как оценить новое наблюдение , учитывая, что дерево решений уже доступно.

Для задачи классификации возможны два вида прогнозов (где цель — это категориальный класс):

1. Точечное прогнозирование — Где прогноз — это класс нового наблюдения

Новое наблюдение принадлежит к большинству классов обучающих наблюдений на листе узел, в который попадает новое наблюдение.Это сводит к минимуму ошибочную классификацию прогноза.

2. Вероятностное прогнозирование — Где прогноз — это вероятность нового наблюдения, принадлежащего каждому классу *

Вероятность нового наблюдения, принадлежащего классу, равна пропорции (проценту) обучающих наблюдений этого класса в конечном узле, в котором новое наблюдение попадает в

Допустим, конечный узел, в который попадает наше оцениваемое наблюдение, имеет 200 обучающих наблюдений класса A, 250 — класса B и 50 — класса C.Затем, поскольку класс B составляет большинство (имеет максимальное количество наблюдений) в этом узле, точечное предсказание нового наблюдения будет классом B, то есть наша модель будет предсказывать класс B для этого нового наблюдения. С другой стороны, модель будет вероятностно предсказывать, что новое наблюдение принадлежит классу A с вероятностью 200 / (200 + 250 + 50) = 0,40, принадлежит классу B с вероятностью 0,50 и классу C с 0,10. В зависимости от бизнес-приложения тот или иной вид прогноза может быть более подходящим.

* Для задачи с двумя классами (бинарная классификация) это обычно используется «оценка», которая также является результатом модели логистической регрессии

Теория причинных решений (Стэнфордская энциклопедия философии)

1.Ожидаемая полезность

Предположим, студент думает, готовиться ли к экзамену. Он Причины, по которым если он сдаст экзамен, учеба будет потраченной зря. Кроме того, если он не сдаст экзамен, учеба будет напрасной. Он заключает, что, что бы ни случилось, учеба тратится впустую усилия, лучше не учиться. Это рассуждение ошибочно, потому что учеба повышает вероятность сдачи экзамена. Обсуждения следует учитывать влияние действия на вероятность его возможные результаты.

Ожидаемая полезность действия — это средневзвешенная вероятность полезностей его возможных исходов. Возможные состояния мира, которые являются взаимоисключающими и совместно исчерпывающими, и поэтому образуют разделение, генерировать возможные результаты действия. Акт-государство пара указывает исход. В данном примере акт обучения и состояние прохождения формирует результат, включающий усилия по изучению и преимущество прохождения. Ожидаемая полезность обучения — это вероятность успешного прохождения обучения, умноженная на полезность обучения и сдача плюс вероятность не сдать, если учиться раз полезность учебы, а не прохождения.В компактной записи

\ [ \ textit {EU} (S) = P (P \ mbox {if} S) \ util (S \ amp P) + P ({\ sim} P \ mbox {if} S) \ util (S \ amp {\ sim} P). \]

Каждый продукт указывает вероятность и полезность возможного результат. Сумма является средневзвешенной вероятностью возможных результаты коммунальных услуг.

Как теория принятия решений должна интерпретировать вероятность состояния \ (S \) если совершить действие \ (A \), то есть \ (P (S \ mbox {if} A) \)? Теория вероятностей предлагает удобное предложение. Он имеет счет условные вероятности, которые может принять теория решений.Решение теория может принять \ (P (S \ mbox {if} A) \) как вероятность состояния условно по акту. Тогда \ (P (S \ mbox {if} A) \) равно \ (P (S \ mid A) \), который теория вероятностей определяет как \ (P (S \ amp A) / P (A) \), когда \ (P (A) \ ne 0 \). Некоторые теоретики называют ожидаемую полезность, вычисленную с использованием условные вероятности условная ожидаемая полезность. Я называю это ожидаемая полезность tout court , потому что формула, использующая условные вероятности обобщают более простую формулу для ожидаемых утилита, использующая безусловные вероятности состояний.Кроме того, некоторые теоретики называют ожидаемую полезность действия его полезностью tout суд , потому что ожидаемая полезность акта оценивает действие и в идеальных случаях демонстрирует полезность поступка. Я называю это ожидаемым полезность, потому что человек по ошибке может придать большую или меньшую пользу ставка, превышающая ее ожидаемую полезность. Равенство полезность акта и его ожидаемая полезность являются нормативными, а не определение.

Ожидаемые полезности, полученные из условных вероятностей рассуждения студента справа направление.

\ [\ textit {EU} (S) = P (P \ mid S) \ util (S \ amp P) + P ({\ sim} P \ mid S) \ util (S \ amp {\ sim} P), \]

и

\ [\ textit {EU} ({\ sim} S) = P (P \ mid {\ sim} S) \ util ({\ sim} S \ amp P) + P ({\ sim} P \ mid {\ sim} S) \ util ({\ sim} S \ amp {\ sim} P). \]

Поскольку учеба влияет на вероятность сдачи, \ (P (P \ mid S) \ gt P (P \ mid {\ sim} S) \) и \ (P ({\ sim} P \ mid S) \ lt P ({\ sim} P \ mid {\ sim} S) \). Итак, \ (\ textit {EU} (S) \ gt \ textit {EU} ({\ sim} S) \), предполагая, что рост обучения вероятность прохождения компенсирует усилия учусь.Максимизация ожидаемой полезности рекомендует к изучению.

Удобная интерпретация вероятности состояния при выполнении поступок, однако, не вполне удовлетворителен. Предположим, что один подбрасывает монету с неизвестным уклоном и получает решки. Этот результат свидетельство того, что следующая подбрасывает головы, хотя это не причинно повлиять на результат следующего броска. Событие вероятность, обусловленная другим событием, указывает на свидетельство того, что второе событие предусматривает первое.Если два события коррелирован, второй может служить доказательством первого без причинно влияющие на него. Причинно-следственная связь предполагает корреляцию, но корреляция не влечет за собой причинно-следственную связь. Обсуждения должны быть направлены на причинное влияние действия на состояние, а не действия доказательства для государства. Хорошее решение нацелено на хороший результат а не свидетельство хорошего результата. Он нацелен на добро, а не просто признаки добра. Часто эффективность и благоприятность идут рука об руку рука. Когда они расходятся, агент должен совершить эффективное действие. а не благоприятный поступок.

Рассмотрим дилемму заключенного, типичный пример теории игр. Два человека, изолированные друг от друга, могут действовать либо совместно. или отказываться от сотрудничества. Каждый из них добивается большего успеха, если действует сообща чем если бы каждый из них не сотрудничал. Однако каждому лучше, если он действует без сотрудничества, что бы ни делал другой. Игра актеров отказ от сотрудничества преобладает над коллективным действием. Предположим, кроме того, что два игрока — психологические близнецы. Каждый думает, как другой думает.Более того, они знают этот факт о себе. Тогда если один игрок действует сообща, он приходит к выводу, что его противник также действует совместно. Его совместные действия — хорошее доказательство того, что его аналог делает то же самое. Тем не менее, его совместные действия делают не заставлять своего коллегу действовать сообща. Он не контактирует с его коллега. Потому что ему лучше не действовать сообща что бы ни делал его коллега, лучше не действовать сообща курс. Совместные действия благоприятны, но неэффективны.

Чтобы ожидаемая полезность отслеживала эффективность, а не благоприятность, Теория причинных решений интерпретирует вероятность состояния, если выполняет действие как тип причинной вероятности, а не как стандартная условная вероятность. В дилемме заключенного с близнецов, рассмотрите вероятность того, что один игрок совместно, учитывая, что другой игрок делает. Это условное вероятность высока. Затем рассмотрим причинную вероятность одного игрок действует сообща, если это делает другой игрок.Потому как игроки изолированы, эта вероятность равна вероятности первый игрок действует сообща. Это низкий, если это игрок следует за доминированием. Используя условные вероятности, ожидаемая полезность совместных действий превышает ожидаемую полезность действовать против сотрудничества. Однако, используя причинные вероятности, ожидаемая полезность отказа от сотрудничества превышает ожидаемую полезность совместных действий. Переход от условного к причинному вероятности заставляют доход от максимизации ожидаемой полезности действовать отказываться от сотрудничества.

2. История

В этом разделе рассказывается история теории причинных решений и В пути представлены различные формулировки теории.

2.1 Проблема Ньюкомба

Роберт Нозик (1969) представил дилемму теории принятия решений. Он построил пример, в котором стандартный принцип доминирования противоречит стандартному принципу ожидаемой полезности максимизация. Нозик назвал пример проблемы Ньюкомба после физик Уильям Ньюкомб, который первым сформулировал проблему.

В задаче Ньюкомба агент может выбрать: непрозрачный ящик или взять и непрозрачный ящик, и прозрачный ящик. В прозрачная коробка содержит тысячу долларов, которые агент явно видит. В непрозрачной коробке либо ничего, либо один миллион долларов, в зависимости от уже сделанного прогноза. Предсказание касалось выбор агента. Если предсказывалось, что агент возьмет оба поля, тогда непрозрачный ящик пуст. С другой стороны, если предсказывалось, что агент возьмет только непрозрачный ящик, а затем непрозрачная коробка содержит миллион долларов.Прогноз надежен. В агент знает все эти особенности своей проблемы решения.

На рисунке 1 показаны варианты действий агента и их результаты. Строка представляет собой вариант, столбец — состояние мира, а ячейка — исход опциона в состоянии мира.

Прогноз
монобокс
Прогноз
двухкамерный
Взять один ящик \ (\ $ M \) \ (\ $ 0 \)
Возьмите две коробки \ (\ $ M + \ $ T \) \ (\ $ T \)

Рисунок 1.Проблема Ньюкомба

Потому что результат двойного бокса на \ (\ $ T \) лучше, чем на результат одного бокса с учетом каждого прогноза, два бокса доминируют один бокс. Два бокса — рациональный выбор по мнению принцип доминирования. Поскольку прогноз надежен, предсказание одного бокса с высокой вероятностью при одном боксе. Точно так же предсказание двойного бокса имеет высокую вероятность с учетом двоеборье. Следовательно, используя условные вероятности для вычисления ожидаемых коммунальных услуг, ожидаемая полезность одного бокса превышает ожидаемая полезность двух боксов.One-boxing — разумный выбор согласно принципу максимизации ожидаемой полезности.

Теория принятия решений должна рассматривать все возможные проблемы принятия решений, а не просто реалистичное решение проблемы. Однако, если проблема Ньюкомба кажется спокойным, потому что нереалистичные, реалистичные версии проблем много. Важная особенность Newcomb’s проблема — это соотношение низшего действия с хорошим состоянием, которое это не способствует причинно-следственной связи. В реалистичных медицинских задачах Ньюкома заболевание и поведенческий симптом имеют общую причину и коррелированы, хотя ни одно не вызывает другого.Если поведение привлекательный, доминирование рекомендует это, хотя ожидаемая полезность максимизация запрещает это. Также Аллан Гиббард и Уильям Харпер (1978: раздел 12) и Дэвид Льюис (1979) отмечают, что заключенный Дилемма с психологическими близнецами представляет собой проблему Ньюкома для каждого игрок. Для каждого игрока действие другого игрока — это состояние влияя на результат. Совместные действия — это знак, но не причина того, что другой игрок действует совместно. Доминирование рекомендует действовать без сотрудничества, тогда как ожидаемая полезность рассчитывается с условными вероятностями рекомендует действовать сообща.В некоторые реалистичные примеры дилеммы заключенного, ожидаемое сходство мыслей игроков создает конфликт между принципом доминирования и принципом максимизация ожидаемой полезности.

Ариф Ахмед (2018) предлагает сборник эссе о Ньюкомбе. проблема. Кенни Ишваран (готовится к печати) выделяет проблемы, подобные Ньюкомбу в зависимости от возможностей причинного вмешательства.

2.2 Решение Стальнакера

Роберт Стальнакер (1968) представил условия истинности сослагательного наклонения. условные.Условное сослагательное наклонение истинно тогда и только тогда, когда в ближайший антецедент-мир, его следствие истинно. (Этот анализ понимается так, что сослагательное наклонение является истинным, если его предшествующее верно ни в каком мире.) Стальнакер использовал анализ сослагательного наклонения условные обозначения для обоснования их роли в теории принятия решений и решение проблемы Ньюкомба.

В письме к Льюису Стальнакер (1972) предложил способ согласование принципов решения в проблеме Ньюкома. Он предложил рассчитать ожидаемую полезность действия, используя вероятности условных выражений вместо условных вероятности.Соответственно,

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (A \ gt S_i) \ util (A \ amp S_i), \]

где \ (A \ gt S_i \) обозначает условие, что если бы \ (A \) были выполняется тогда \ (S_i \) получится. Таким образом, вместо использования вероятность предсказания одного бокса при одном боксе, следует использовать вероятность условного условия, что если бы агент выбрал всего один ящик, тогда прогноз был бы один бокс. Потому как действие агента не вызывает предсказания, вероятность условного выражения равна вероятности того, что прогноз один бокс.Также примите во внимание условие, что если бы агент выберите оба поля, тогда предсказание будет одним боксом. это вероятность точно так же равна вероятности того, что прогноз один бокс. Действие агента не влияет ни на какие вероятность предсказания, потому что предсказание происходит до акт. Следовательно, используя вероятности условных выражений для вычисления ожидаемая полезность, ожидаемая полезность двух боксов превышает ожидаемая полезность одного бокса. Следовательно, принцип Максимизация ожидаемой полезности дает те же рекомендации, что и принцип доминирования.

Гиббард и Харпер (1978) разработали и обнародовали концепцию Стальнакера. решение проблемы Ньюкомба. Они выделили причинные теория принятия решений, которая использует вероятности сослагательных условных выражений, из теории доказательных решений, которая использует условные вероятности. Потому что в задачах решения вероятности сослагательного наклонения условных выражений отслеживать причинно-следственные связи, используя их для расчета опционов ожидаемая полезность делает теорию решений причинной.

Гиббард и Харпер выделили два типа ожидаемой полезности.Один Тип они назвали значением и обозначили \ (V \). Это указывает новость или благоприятность. Другой тип они назвали полезностью и представлен как \ (U \). Это указывает на эффективность в достижении целей. При расчете ожидаемой стоимости действия используются условные вероятностей, и расчет ожидаемой полезности использует вероятности условных выражений. Они утверждали, что ожидаемая полезность рассчитывается с вероятностями условных выражений, дает истинное ожидаемое утилита.

Поскольку Гиббард и Харпер вводят \ (V \) и \ (U \), оба покоятся на оценка \ (D \) (на желательность) максимально конкретных результатов.Вместо того, чтобы принимать формулу ожидаемой полезности, которая использует оценка результатов нейтральна с точки зрения доказательств и причинно-следственных связей теории принятия решений, это эссе следует за Стальнакером (1972) в принятии формула, которая использует полезность для оценки результатов.

2.3 Варианты

Рассмотрим условное утверждение, что если вариант был принят, то определенное состояние получится. Гиббард и Харпер предполагают, чтобы проиллюстрировать основные идеи теории причинных решений, что условное имеет значение истинности, и что, учитывая его ложность, если вариант был принят, тогда государство не получится.Это предположение может быть необоснованным, если вариант подбрасывает монету, и соответствующее состояние получает головы. Может оказаться ложным (или неопределенным), что если бы агент подбросьте монету, он получит орла. Аналогично соответствующие условие о получении хвостов может быть ложным (или неопределенным). Тогда вероятности условных выражений не подходят для вычисления ожидаемая полезность опциона. Соответствующие вероятности не сумма к одному (или даже не существует). Чтобы обойти такие тупики, некоторые теоретики вычисляют ожидаемую полезность с учетом причинно-следственной связи без вероятности сослагательного наклонения условных выражений.Теория причинных решений множество составов.

Брайан Скирмс (1980: Sec IIC; 1982) представил версию причинного теория принятия решений, которая обходится без вероятностей сослагательного наклонения условные. Его теория разделяет факторы, влияющие на действия агента. может повлиять на факторы, на которые действия агента не могут оказать влияние. Это позволяет \ (K_i \) обозначать возможную полную спецификацию факторов, на которые агент не может влиять, и позволяет обозначать \ (C_j \) возможная (но не обязательно полная) спецификация факторов, которые агент может влиять.Множество \ (K_i \) образует разбиение, а множество из \ (C_j \) образует раздел. Формула ожидаемого действия полезность сначала вычисляет свою ожидаемую полезность, используя факторы, которые агент может повлиять на каждую возможную комбинацию факторов вне влияния агента. Затем он вычисляет средневзвешенная вероятность условно ожидаемых коммунальные услуги. Рассчитанная таким образом ожидаемая полезность действия — это act’s \ (K \) — ожидание, \ (\ textit {EU} _k (A) \). В соответствии с Определение Skyrms,

\ [\ textit {EU} _k (A) = \ sum_i P (K_i) \ sum_j P (C_j \ mid K_i \ amp A) \ util (C_j \ amp K_i \ amp A).\]

Skyrms считает, что агент должен выбрать действие, которое \ (K \) — ожидание.

Льюис (1981) представил версию теории причинных решений, которая вычисляет ожидаемую полезность, используя вероятности зависимости гипотезы вместо вероятностей сослагательных условных выражений. А Гипотеза зависимости для агента одновременно является максимально конкретным предложение о том, как вещи, которые волнуют агента, делают и не делают причинно зависеть от его нынешних действий. Ожидается вариант полезность — это его средневзвешенная полезность по отношению к разбиение гипотез зависимости \ (K_i \).Льюис определяет ожидаемое полезность опции \ (A \) как

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (K_i) \ util (K_i \ amp A) \]

и считает, что действовать рационально — значит реализовать вариант, который максимизирует ожидаемую полезность. Его формула ожидаемого варианта утилита такая же, как у Skyrms, при условии, что \ (U (K_i \ amp A) \) может быть расширен по разделу факторов, которые агент может влияние, используя формулу

\ [ U (K_i \ amp A) = \ sum_j P (C_j \ mid K_i \ amp A) \ util (C_j \ amp K_i \ amp A).\]

Расчет ожидаемой полезности Skyrms и Льюиса отказаться от причинных вероятностей. Они встраивают причинность в состояния мира, так что причинные вероятности не нужны. В случаях такие как проблема Ньюкома, их расчеты дают те же рекомендации в виде расчетов ожидаемой полезности с использованием вероятности сослагательного наклонения условных выражений. Различные версии теория причинных решений дает эквивалентные рекомендации, когда дела встречаются их исходные предположения. Адам Бейлс (2016) сравнивает версии в частные случаи, которые не соответствуют исходным предположениям.

2.4 Теоремы о представлении

Теория принятия решений часто вводит вероятность и полезность с теоремы представления. Эти теоремы показывают, что если предпочтения среди действия соответствуют определенным ограничениям, таким как транзитивность, тогда существуют функция вероятности и функция полезности (при выборе масштаб), которые генерируют ожидаемые полезности, согласующиеся с предпочтениями. Дэвид Кранц, Р. Дункан Люс, Патрик Суппес и Амос Тверски (1971) предложить хорошее общее введение в цели и методы построение теорем о представлениях.В Раздел 3.1, Я обсуждаю функцию теорем в теории принятия решений.

Ричард Джеффри ([1965] 1983) представил теорему представления для Теория доказательных решений, использующая формулу ожидаемой полезности. Брэд Армендт (1986, 1988a) представил теорему представления для теория причинных решений, использующая формулу ожидаемой полезности. Джеймс Джойс (1999) построил очень общую теорему о представлении, что дает теорию причинных или доказательных решений в зависимости от интерпретация вероятности того, что формула ожидаемой полезности принимает.

2.5 Возражения

Наиболее частое возражение против теории причинных решений состоит в том, что она дает неправильный выбор в проблеме Ньюкома. Дает два бокса, тогда как один бокс — это правильно. Терри Хорган (1981 [1985]), Пол Хорвич (1987: глава 11) и Каспар Хейр и Брайан Хедден (2016) для Например, продвигаем один бокс. Основное обоснование использования одного бокса заключается в том, что с одним боксером лучше, чем с двумя. Теоретики причинных решений ответим, что проблема Ньюкомба — необычный случай, который вознаграждает иррациональность.Один бокс иррационален, даже если один боксер процветать. Бейлз (2018) отвергает аргумент, что два бокса иррациональный

Некоторые теоретики считают, что использование одного бокса рационально, если предсказание полностью достоверно. Они утверждают, что если предсказание, безусловно, точное, тогда выбор сводится к принятию \ (\ $ M \) или взяв \ (\ $ T \). Эта точка зрения упрощает. Если агент one-box, то это действие обязательно приведет к \ (\ $ M \). Тем не менее агент все равно поступил бы лучше, взяв обе коробки.Доминирование по-прежнему рекомендует два бокса. Сделать предсказание обязательно точность не меняет характера проблемы. Эффективность все еще как утверждает Ховард Собел (1994: гл. 5), превосходит все благоприятное.

Способ примирения двух сторон в дебатах по поводу Ньюкомба. проблема признает, что рациональный человек должен подготовиться к проблема, культивируя склонность к одному ящику. Тогда всякий раз, когда возникает проблема, диспозиция подскажет прогноз на один бокс и после этого акт одного бокса (все еще свободно выбранный).Причинный Теория принятия решений может признать ценность этого препарата. Это может сделать вывод, что развивать склонность к одной коробке рационально хотя сам по себе один бокс иррационален. Следовательно, если в Newcomb проблема двух ящиков агента, теория причинных решений может допускать, что агент не подготовился к проблеме рационально. Тем не менее утверждает, что само по себе два бокса рационально. Хотя двоеборье — это не действие максимально рационального агента, это рационально, учитывая обстоятельства проблемы Ньюкомба.

Теория причинных решений может также объяснить, что она выдвигает утверждение о оценка действия с учетом обстоятельств агента в Проблема Ньюкомба. Утверждает условное рациональность. Условная и безусловная рациональность относятся к ошибкам по-другому. В отличие от условной рациональности безусловная рациональность не допускает ошибок прошлого. Он оценивает действие учет влияния прошлых ошибок. Однако условное рациональность принимает нынешние обстоятельства такими, какие они есть, и не дискредитировать поступок, потому что он проистекает из прошлых ошибок.Причинное решение теория утверждает, что два бокса рациональны, предоставляя обстоятельства агента и игнорирование любых ошибок, ведущих к эти обстоятельства, такие как нерациональная подготовка к Проблема Ньюкомба.

Другое возражение против теории причинно-следственных решений состоит в том, что два бокса является рациональным выбором в проблеме Ньюкома, но отвергает причинно-следственные связи. принципы выбора, которые уступают место двойному боксу. Он ищет беспричинного принципы, которые уступают место двойному боксу. Позитивизм — источник отвращения к принципам принятия решений, включающим причинно-следственную связь.Какое-то решение теоретики избегают причинно-следственной связи, потому что ни одна позитивистская теория не указывает ее природа. Без определения причинно-следственной связи с точки зрения наблюдаемых явления, они предпочитают, чтобы теория принятия решений избегала причинно-следственных связей. Причинный Теория принятия решений ответила на это возражение как дискредитировать позитивизм, а также прояснить причинно-следственные связи, чтобы загадки относительно этого больше не давать теории принятия решений никаких оснований избегать Это.

Теория доказательных решений имеет более слабые метафизические допущения, чем имеет теорию причинных решений, даже если причинно-следственная связь безупречна метафизические полномочия.Некоторые теоретики принятия решений не упускают причинность из-за метафизических сомнений, но для концептуальной экономии. Джеффри ([1965] 1983, 2004) из соображений экономии формулирует принципы принятия решений, не основанные на причинно-следственных связях.

Эллери Эллс (1981, 1982) утверждает, что теория доказательных решений дает рекомендации теории причинных решений, но более экономически, без опоры на причинный аппарат. В частности, Теория доказательных решений приводит к двойному боксу Ньюкомба проблема.Размышление агента над его показаниями делает условным вероятности поддерживают два бокса.

Неконфликтная разработка проблемы Ньюкомба предполагает, что Выбор агента и его предсказание имеют общую причину. В выбор агента является свидетельством общей причины и свидетельством предсказание выбора. Как только агент получает вероятность общего дела, он может отбросить доказательства, которые предоставляет его выбор о предсказании. Эти доказательства излишни. Учитывая вероятность общей причины, вероятность предсказания one-boxing постоянен по отношению к его вариантам.Точно так же вероятность предсказания двойного бокса постоянна по отношению к его варианты. Потому что вероятность предсказания такая же при условии любого варианта, ожидаемая полезность двойного бокса превышает ожидаемую полезность одного бокса согласно доказанным теория принятия решений. Хорган (1981 [1985]) и Хью Прайс (1986) делают аналогичные точки.

Предположим, что событие \ (S \) является признаком причины \ (C \), которая производит эффект \ (E \). Для вероятности \ (E \), зная, что \ (C \) делает излишним знание того, выполняется ли \ (S \).Наблюдение за \ (C \) заслоняет доказательства того, что \ (S \) предоставляет \ (E \). То есть \ (P (E \ mid C \ amp S) = P (E \ mid C) \). В проблеме Ньюкома если предположить, что агент рационален, его убеждения и желания общая причина его выбора и предсказания. Так что его выбор — знак содержания прогноза. Для вероятности предсказания одного бокса, знание своих убеждений и желаний делает лишнее знание выбора, который они уступают. Знание общая причина скрывает доказательства того, что выбор дает о предсказание.Следовательно, вероятность предсказания одного бокса равна постоянным по отношению к выбору, и максимизация доказательная ожидаемая полезность согласуется с принципом доминирования. Эта защита теории доказательных решений называется щекоткой. защиты, потому что он предполагает, что интроспектированное состояние экранируется корреляция между выбором и предсказанием.

Защита Илсом теории доказательных решений предполагает, что агент выбирает в соответствии с убеждениями и желаниями и знает свои убеждения и желания.Некоторые агенты могут не выбрать этот путь и могут не иметь этого знания. Теория принятия решений должна предписывать такой рациональный выбор. агентов, и теория доказательных решений может делать это неправильно, поскольку Льюис (1981: 10–11) и Джон Поллок (2010) спорят. Армендт (1988b: 326–329) и Дэвид Папино (2001: 252–255) соглашаются что явление отсеивания не во всех случаях Теория доказательного решения дает результаты причинного решения теория.

Хорвич (1987: глава 11) отвергает аргумент Иллса, потому что даже если агент знает, что его выбор исходит из его убеждений и желаний, она может не осознавать механизм, с помощью которого ее убеждения и желания производят ее выбор.Агент может сомневаться, что он выберет максимизация ожидаемой полезности. Затем в задаче Ньюкомба она выбор может предложить соответствующие доказательства предсказания. Eells (1984a) создает динамическую версию защиты от щекотки, чтобы удовлетворить эту возражение. Собел (1994: глава 2) обсуждает эту версию защита. Он утверждает, что это не дает доказательного решения. согласие теории с теорией причинных решений во всех решениях проблемы, в которых акт предоставляет доказательства о состоянии мир.Более того, он не устанавливает, что доказательная теория рационального желания согласуется с причинной теорией рационального желания. Он приходит к выводу, что даже в тех случаях, когда теория доказательных решений дает правильная рекомендация, она не уступает ее правильному причины.

Прайс (2012) предлагает сочетание доказательной и причинно-следственной теории решений. и мотивирует это анализом случаев, когда агент предвидение случайного события. Теория причинных решений сам по себе учитывает такие случаи, утверждает Бейлз (2016).Ахмед (2014a) отстаивает теорию доказательных решений и выдвигает несколько возражения против теории причинных решений. Его возражения предполагают некоторые спорные моменты о рациональном выборе, в том числе спорный принцип последовательности выборов.

Распространенный взгляд отличает принципы оценки выбора от принципы оценки последовательности выборов. Принцип максимизация полезности оценивает выбор агента как решение проблемы решения, только если агент имеет прямой контроль над каждым вариант в проблеме решения, то есть только если агент может по желанию немедленно примите любой вариант решения проблемы.Принцип не оценивает последовательность множественного выбора агента потому что агент не имеет прямого контроля над такой последовательностью. она реализует последовательность множественных выборов, только делая каждый выбор в последовательность в то время для этого; она не может сразу по желанию реализовать всю последовательность. Рациональность оценивает вариант в прямого контроля агента, сравнивая его с альтернативами, но оценивает последовательность косвенного контроля агента с помощью оценка непосредственно контролируемых вариантов в последовательности; последовательность вариантов выбора является рациональным, если варианты в последовательности рациональны.Принятие этого общего метода оценки последовательности выборов препятствует от возражений против теории причинных решений, предполагающих соперника методы.

3. Текущие выпуски

Теория принятия решений — активная область исследований. Текущие рабочие адреса ряд проблем. Подход теории причинных решений к тем проблемы возникают из-за его непозитивистской методологии и внимания к причинно-следственной связи. В этом разделе упоминаются некоторые темы о причинном решении. повестка дня теории.

3.1 Вероятность и полезность

Принципы теории причинных решений используют вероятности и полезности.Интерпретация вероятностей и полезностей — это вопрос дебаты. Одна традиция определяет их с точки зрения функций, которые теоремы представления вводят, чтобы изобразить предпочтения. В теоремы о представлении показывают, что если предпочтения соответствуют определенным структурные аксиомы, то, если они также соответствуют определенным нормативным аксиомам, они как бы следуют ожидаемой полезности. То есть предпочтения следовать ожидаемой полезности, рассчитанной с использованием вероятности и полезности функции, построенные так, чтобы предпочтения соответствовали ожидаемой полезности.Ожидаемая полезность, рассчитанная таким образом, отличается от ожидаемой полезности рассчитывается с использованием вероятностей и присвоений полезности, основанных на отношение к возможным результатам. Например, человек запутался о ставках на подбрасывание монеты могут иметь предпочтение среди тех ставки, как если бы он присваивал вероятность 60% орлам, когда в Фактически, свидетельство прошлых бросков заставляет его приписывать вероятность 40% в головы. Следовательно, когда предпочтения встречаются с представлением структурные аксиомы теоремы, нормативные аксиомы оправдывают только соответствие ожидаемой полезности, сфабрикованной для согласен с предпочтениями и не оправдывает соответствие ожидаемым полезность в традиционном понимании.Определение вероятности и полезности использование теорем представления, таким образом, ослабляет традиционные принцип ожидаемой полезности. Это становится просто принципом согласованность предпочтений.

Вместо использования теорем о представлении для определения вероятностей и коммунальных услуг, теория принятия решений может использовать их для установления вероятностей и измеримости полезности, когда предпочтения соответствуют структурным и нормативным аксиомам. Это занятие теоремы представления позволяют теории принятия решений продвигать традиционный принцип ожидаемой полезности и тем самым обогащает его трактовка рациональных решений.Теория принятия решений может оправдать это традиционный принцип, выводя его из общих принципов оценка, как у Weirich (2001).

Широкий обзор вероятностей и полезностей использует их, чтобы указать отношение к предложениям. Это рациональные степени веры и рациональные степени желания соответственно. Этот счет вероятности и полезности признают их существование в случаях, когда они не выводятся из предпочтений или других их эффектов, но вместо этого выводимы из их причин, таких как агент информация об объективных вероятностях или вообще не выводима (кроме, возможно, самоанализа).Счет опирается на аргументы что степени веры и степени желания, если они рациональны, соответствуют стандартные принципы вероятности и полезности. Поддерживая эти аргументы — это работа для теории причинных решений.

Помимо разъяснения его общей интерпретации вероятности и полезность, теория причинных решений ищет вероятности и полезности, которые дают лучшую версию его принцип максимизации ожидаемой полезности. Причинные вероятности в его формула для ожидаемой полезности может быть вероятностями сослагательного наклонения условные предложения или различные заменители.Версии, использующие вероятности сослагательных наклонений должны основываться на анализе тех условные. Льюис (1973: глава 1) модифицирует формулировку Сталнакера анализ для подсчета сослагательного наклонения условного истинного тогда и только тогда, когда как предшествующие миры все ближе и ближе к реальному миру, есть точка, за которой следствие истинно во всех мирах по крайней мере так близко. Джойс (1999: 161–180) выдвигает вероятностные образы, как вводит их Льюис (1976), как заменители вероятностей сослагательные наклонения условные.Вероятностный образ состояния \ (S \) при сослагательное предположение действия \ (A \) — это вероятность \ (S \) согласно заданию, которое сдвигает вероятность \ ({\ sim} A \) — миры в близлежащие \ (A \) — миры. Причинно-следственные связи между действие и возможные состояния определяют изменение вероятности.

Общая формула ожидаемой полезности действия берет полезность для пары действие-состояние, полезность результата действия в государстве, быть полезностью акта и конъюнкция штата:

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (A \ gt S_i) \ util (A \ amp S_i).\]

Нужна ли теория причинных решений в альтернативе? причинно-чувствительная полезность для пары действие-состояние? Вейрих (1980) утверждает, что это так. Человек, обдумывающий пари, что капитал из Миссури Джефферсон-Сити развлекает последствия, если Он был , чтобы сделать ставку, учитывая, что Сент-Луис это Столица Миссури. Рациональный мыслитель сослагательно предполагает действие, касающееся причинно-следственных связей и ориентировочно предполагает государство, занимающееся доказательственными отношениями, но может предполагать соединение действия и государства только в одном направлении.Более того, использование полезности сочетания действия и государства предотвращает ожидаемую полезность действия инвариантный по разбиению. В следующем подразделе подробно рассматривается этот момент.

3.2 Инвариантность разбиения

Ожидаемая полезность действия инвариантна к разделению тогда и только тогда, когда это то же самое для всех разделов состояний. Инвариантность разбиения жизненно важное свойство ожидаемой полезности действия. Если действует » ожидаемые полезности не обладают этим свойством, тогда теория принятия решений может использовать только ожидаемые утилиты, вычисленные из выбранных разделов.Ожидается инвариантность распределения полезности делает действие ожидаемым полезность, не зависящая от выбора раздела состояний и тем самым увеличивает объяснительную способность ожидаемой полезности.

Инвариантность разбиения гарантирует, что различные представления одного и того же проблема решения дает решения, которые согласны. Возьмите Newcomb’s проблема с представлением на Рисунке 2.

Правильный прогноз Неправильный прогноз
Взять только одну коробку \ (\ $ M \) $ 0
Возьмите две коробки \ (\ $ T \) \ (\ $ M + \ $ T \)

Фигура 2.Новые штаты для Newcomb’s Проблема

Доминирование не распространяется на это представление. Тем не менее решает решение проблемы, потому что оно применимо к решению проблема, если это относится к какому-либо точному представлению проблемы, например, изображение проблемы на Рисунке 1. Если ожидалось утилиты чувствительны к разделам, затем действуют, максимизируя ожидаемые Утилита может быть чувствительной к разделам. Принцип ожидаемой полезности не дает решения проблемы, однако, если действует изменения максимальной ожидаемой полезности от одного раздела к другому.В В этом случае действие не является решением проблемы принятия решения просто потому что он максимизирует ожидаемую полезность при некоторых точных представление проблемы. Слишком много действий имеют одинаковые учетные данные.

Принцип ожидаемой полезности, использующий вероятности условных выражений, применимо к изображению проблемы Ньюкома на Рисунке 2. Пусть \ (P1 \) обозначает прогноз на один бокс, а \ (P2 \) обозначает для прогноза двойного бокса ожидаемая полезность действий являются:

\ [ \ begin {align} \ textit {EU} (1) & = P (1 \ gt R) \ util (\ $ M) + P (1 \ gt W) 0 \\ & = P (P1) \ util (\ $ M) \\ \ textit {EU} (2) & = P (2 \ gt R) \ util (\ $ T) + P (2 \ gt W) \ util (\ $ M + \ $ T) \\ & = P (P2) \ util (\ $ T) + P (P1) \ util (\ $ M + \ $ T) \\ \ end {align} \]

Следовательно, \ (\ textit {EU} (1) \ lt EU (2) \).Этот результат согласуется с вердикт теории причинных решений с учетом других точных представлений проблемы. При условии, что теория причинных решений использует инвариантная формула для ожидаемой полезности, ее рекомендации не зависят от представления проблемы решения.

Льюис (1981: 12–13) отмечает, что формула

\ [ EU (A) = \ sum_i P (S_i) \ util (A \ amp S_i) \]

не является инвариантом разбиения. Его результаты зависят от разбиения состояния. Если состояние — это набор миров с равными полезностями, то с относительно разделения таких состояний каждое действие имеет то же ожидаемое утилита.Элемент \ (S_i \) перегородки заслоняет влияние \ (A \), что следует оценивать полезность результата. Льюис преодолевает эта проблема с использованием только разделов зависимости гипотезы. Однако теория причинных решений может инвариантная к разделению формула для ожидаемой полезности путем принятия замените \ (U (A \ amp S_i) \).

Собел (1994: глава 9) исследует инвариантность разбиения. Положив свою работу в обозначениях этого эссе, он продолжает как следует. Во-первых, он использует каноническое вычисление опциона. ожидаемая полезность для использования миров как состояний.Его основная формула —

. \ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (A \ gt W_i) \ util (W_i). \]

Мир \ (W_i \) поглощает действие, совершаемое в нем. Только миры в которые \ (A \) дают вклад в положительные вероятности и тем самым влияют на сумма. Затем Собел ищет другие вычисления, используя крупнозернистые состояния, которые эквивалентны каноническому вычислению. Подходящий спецификация утилит обеспечивает инвариантность разбиения, учитывая его предположения. Согласно доказанной им теореме (1994: 185),

\ [ U (A) = \ sum_i P (S_i) \ util (A \ mbox {given} S_i) \]

для любого раздела состояний.А \) обозначает вероятностный образ из \ (А \). Вейрих (2001: разделы 3.2, 4.2.2), как и Собел, заменяет \ (U (A \ mbox {given} S_i) \) вместо \ (U (A \ amp S_i) \) в формуле для ожидаемая полезность и интерпретирует \ (U (A \ mbox {given} S_i) \) как полезность результата, который может дать реализация \ (A \), если \ (S \) получает. Соответственно, \ (U (A \ mbox {given} S_i) \) отвечает на Причинные последствия \ (A \) в мирах, где выполняется \ (S_i \). потом формула

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (S_i) \ util (A \ mbox {given} S_i) \]

инвариантна относительно разбиений, в которых состояния вероятностно не зависит от действия.Более сложная формула,

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (S_i \ mbox {if} A) \ util (A \ mbox {given} (S_i \ mbox {if} A)), \]

допуская причинную интерпретацию его вероятностей, расслабляет все ограничение на разделы. \ (U (A \ mbox {given} (S_i \ mbox {if} A)) \) есть полезность результата, если \ (A \) были реализованы, учитывая, что это случай, что \ (S_i \) получил бы, если бы \ (A \) был реализован.

3.3 Результаты

Одним из вопросов, касающихся результатов, является их полнота.Являются результаты действия возможные миры, временные последствия или причинные последствия? Гиббард и Харпер ([1978] 1981: 166–168) упоминают возможность сужения результатов до причинных последствий, поскольку сторонники практической применимости. Сужение должно быть разумным, однако, поскольку принцип ожидаемой полезности требует, чтобы результаты включить все соответствующие соображения. Например, если агент не склонен к риску, то каждый из возможных результатов рискованного действия должен включать риск, который порождает действие.Его включение имеет тенденцию к снижению полезность каждого возможного результата.

В канонической формуле Собеля для ожидаемой полезности,

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (A \ gt W_i) \ util (W_i). \]

Формула, с одной точки зрения, не включает состояния мира, потому что сами результаты образуют раздел. Различие между состояния и результаты растворяются, потому что миры играют роль обоих состояния и результаты. Государства — незаменимые средства создания результаты, которые являются исключительными и исчерпывающими.Согласно базовому В принципе, ожидаемая полезность действия — это взвешенная по вероятности среднее из возможных результатов, которые являются исключительными и исчерпывающими, например как миры, к которым может привести действие.

Предположим, что полезность мира происходит от реализации основные внутренние желания и отвращения. Учитывая, что коммунальные услуги их реализации аддитивны, полезность мира — это сумма утилиты их реализации. Тогда помимо того, что вероятностно-взвешенное среднее полезностей миров, к которым он может привести, ожидаемая полезность опциона также средневзвешенное значение вероятности реализаций основных внутренних желания и отвращения.В этой формуле ожидаемой полезности состояния не играют явной роли:

\ [ \ textit {EU} (A) = \ sum_i P (A \ gt B_i) \ util (B_i), \]

где \ (B_i \) пробегает возможные реализации основных внутренних желания и отвращения. Формула учитывает каждое основное желание и неприятие перспективы его реализации в случае совершения деяния. Это считает ожидаемую полезность действия как сумму перспективные коммунальные услуги. Формула обеспечивает экономичный представление ожидаемой полезности действия.Это устраняет заявляет и получает ожидаемую полезность непосредственно из результатов, взятых как реализация основных желаний и отвращений.

Чтобы проиллюстрировать расчет ожидаемой полезности действия, используйте основные внутренние желания и отвращения, предположим, что у агента нет основные внутренние отвращения и всего два основных внутренних желания, одно для здоровья, а другой для мудрости. Полезность здоровья равна 4, а полезность мудрости равна 8. В формуле ожидаемой полезности world охватывает только те вопросы, которые волнуют агента.В этом примере мир — это предложение, определяющее, есть ли у агента здоровье и есть ли у него мудрость. Соответственно, есть четыре мира: \ [ \ begin {align} H \ amp W, \\ H \ amp {\ sim} W, \\ {\ sim} H \ amp W, \\ {\ sim} H \ amp {\ sim} W. \\ \ end {align} \] Предположим, что \ (A \) с равной вероятностью порождает любые Мир. Используя миры, \ [ \ begin {align} \ textit {EU} (A) & = P (A \ gt (H \ amp W)) \ util (H \ amp W) \\ & \ qquad + P (A \ gt (H \ amp {\ sim} W)) \ util (H \ amp {\ sim} W) \\ & \ qquad + P (A \ gt ({\ sim} H \ amp W)) \ util ({\ sim} H \ amp W) \\ & \ qquad + P (A \ gt ({\ sim} H \ amp {\ sim} W)) \ util ({\ sim} H \ amp {\ sim} W) \\ & = (0.25) (12) + (0,25) (4) + (0,25) (8) + (0,25) (0) \\ & = 6. \\ \ end {align} \] Используя базовые внутренние установки, \ [ \ begin {align} \ textit {EU} (A) & = P (A \ gt H) \ util (H) + P (A \ gt W) \ util (W) \\ & = (0,5) (4) + (0,5) (8) \\ & = 6. \ end {align} \] Два метода вычисления полезности опциона эквивалентны при условии, что в предположении реализация, вероятность основного внутреннего желания или реализация отвращения — это сумма вероятностей миры, которые это осознают.

3.4 Закона

При обсуждении предложение действия от первого лица представляет действие. Предложение имеет структуру субъект-предикат и напрямую относится к агенту, его субъекту, без посредничества концепции агент. Центрированный мир представляет предложение. Такой мир не только определяет людей, их свойства и отношения, но также указывает, какое лицо является агентом и где и когда его возникает проблема решения. Осуществление акта — это реализация мир, в центре которого находится агент во время и в месте его проблема решения.

Исаак Леви (2000) возражает против любой теории принятия решений, которая вероятности к действиям. Он считает, что обсуждение вытесняется предсказание. Во время обсуждения агент не имеет убеждений или степени уверенности в действии, которое она совершит. Леви считает, что Проблема Ньюкома, теории доказательств и причинных решений которые решают эту проблему, включают ошибочное присвоение вероятностей агентские действия. Он отвергает оба высказывания Джеффри ([1965] 1983 г.) теория доказательного решения и причинное решение Джойса (1999) теории, потому что они позволяют агенту приписывать вероятности ее действиям во время обсуждения.

Вопреки взглядам Леви Джойс (2002) утверждает, что (1) теория причинных решений не обязательно должна учитывать назначение агента вероятности ее действий, но (2) размышляющий агент может правомерно приписывать вероятности ее действиям. Доказательное решение теория вычисляет ожидаемую полезность действия, используя вероятность состояния с данным действием \ (P (S \ mid A) \), определенным как \ (P (S \ amp A) / P (A) \). Знаменатель дроби определяет вероятность действия. Теория причинных решений заменяет \ (P (S \ mid A) \) на \ (P (A \ gt S) \) или аналогичная причинная вероятность.Нет необходимости приписывать вероятность действовать.

Может ли размышляющий агент приписывать вероятности ее возможным действиям? Да, совещатель может разумно приписать вероятности любым событиям, включая ее действия. Теория причинных решений может учитывать такие вероятности, отказавшись от их измерения с коэффициентами ставок. Согласно этому методу измерения, готовность делать ставки указывает вероятности. Предположим, что человек готов принять обе стороны ставки, в которой ставка на событие равна \ (x \), а ставка против события равна \ (y \).Тогда вероятность того, что человек присваивает событию коэффициент ставки \ (x / (x + y) \). Этот метод измерения может не сработать, если событие принадлежит агенту будущий акт. Ставка на реализацию действия может повлиять на вероятность действия, поскольку температура термометра может влиять на температуру измеряемой жидкости.

Джойс (2007: 552–561) рассматривает, являются ли проблемы Ньюкома настоящие проблемы принятия решений, несмотря на сильную корреляцию между состояниями и действует. Он заключает, что да, несмотря на эти корреляции, агент может рассматривать ее решение как причину ее поступка.Решение агента поддерживает мнение о ее поступке независимо от предшествующих корреляций между состояниями и ее поступком. По принципу доказательной автономия (2007: 557),

Обдумывающий агент, считающий себя свободным, не должен соизмерять ее убеждения о своих действиях на предшествующие доказательства того, что она за то, что думала, что она их выполнит.

Она должна соотносить свои убеждения со всеми ее доказательствами, включая ее самостоятельные убеждения о своих действиях.Эти убеждения дают новые соответствующие доказательства о ее действиях.

Как агент, обдумывающий действие, должен понимать предыстория ее поступка? Она не должна отступать предположение о ее поступке. Стоя на краю обрыва, она должна Не думайте, что если бы она прыгнула, у нее был бы парашют, чтобы сломать ее падение. Также ей не следует представлять себе беспричинные изменения в себе. основные желания. Она не должна думать, что если она выберет шоколад вместо ванили, хотя в настоящее время предпочитают ваниль, что она тогда предпочтет шоколад.Она должна представить, что ее основные желания постоянны, поскольку она представляет различные действия, которые она может исполнять и, более того, должен использовать во время обсуждения отговорку что ее воля порождает ее действие независимо от ее основных желаний и отвращения.

Кристофер Хичкок (1996) считает, что агент должен делать вид, что ее поступок свободен от причинного влияния. Это делает разделы состояния, дающие вероятности для принятия решения, согласуются с разделами состояния, дающие вероятности, определяющие причинную релевантность.В следствии, вероятности в теории причинных решений могут стать основой для вероятности в вероятностной теории причинности. Причинный теория принятия решений, в частности, версия с использованием зависимости гипотезы, обоснования теории вероятностной причинности.

3.5 Обобщение ожидаемой полезности

Такие проблемы, как пари Паскаля и парадокс Санкт-Петербурга предположить, что теория принятия решений нуждается в средствах обработки бесконечных коммунальные и ожидаемые коммунальные платежи. Предположим, что опцион все возможные исходы имеют конечную полезность.Тем не менее, если эти коммунальных услуг бесконечно много и безгранично, то возможность ожидаемая полезность может быть бесконечной. Алан Хайек и Харрис Новер (2006) также показывают, что этот вариант может не иметь ожидаемой полезности. В порядок возможных результатов, который является произвольным, может повлиять на сходимость средневзвешенной вероятности их коммунальных услуг и стоимости к которой сходится среднее значение, если оно сходится. Причинное решение теория должна обобщать свой принцип ожидаемой полезности максимизация для обработки таких случаев.

Кроме того, общие принципы теории причинных решений продвигают стандарты рациональность, которые слишком требовательны, чтобы их можно было применить к людям. Они есть стандарты для идеальных агентов в идеальных условиях (точный формулировка идеализаций может варьироваться от теоретика к теоретику). Чтобы сделать теорию принятия решений реалистичной, нужно расслабиться идеализации, которые предполагают его принципы. Обобщение принцип максимизации ожидаемой полезности, например, может ослабить идеализации с учетом ограниченных когнитивных способностей.Weirich (2004) и Поллок (2006) делают шаги в этом направлении. Подходящее обобщения различают максимизацию ожидаемой полезности как порядок принятия решения и принятия его за стандарт для оценка решения даже после того, как решение было принято.

3.6 Ратификация

Гиббард и Харпер (1978: раздел 11) представляют проблему для причинно-следственных связей. теория принятия решений на примере из литературы. Мужчина в Дамаск знает, что ему назначена встреча со Смертью в полночь.Он избежит Смерти, если ему удастся в полночь не оказаться на месте его назначение. В полночь он может быть либо в Дамаске, либо в Алеппо. Как известно этому человеку, Смерть является хорошим предсказателем его местонахождения. Если он остается в Дамаске, тем самым он получает доказательства того, что Смерть будет искать его в Дамаске. Однако, если он отправится в Алеппо, у него будут доказательства. что Смерть будет искать его в Алеппо. Где бы он ни был полночь, у него есть доказательства, что ему было бы лучше в другом место. Нет стабильного решения.Нестабильность решения возникает в случаях выбор свидетельствует о его результате, и каждый выбор свидетельствует о том, что другой выбор был бы лучше. Рид Рихтер (1984, 1986) использует случаи нестабильности решений, чтобы спорить против теории причинных решений. Теория нуждается в разрешении проблема нестабильности решения.

Обычный анализ проблемы классифицирует варианты как самостоятельно ратифицирующий или не подтверждающий сам. Джеффри ([1965] 1983) представил ратификация как компонент теории доказательных решений.Его версия теории оценивает решение в соответствии с ожидаемой полезностью действия, который он выбирает. Различие между действием и решением для выполнения действия обосновывает свое определение опциона саморатификация и его принцип сделать саморатификацию, или ратифицируемые, решения. Согласно его определению ([1965] 1983: 16),

Подлежащее ратификации решение — это решение совершить акт максимальной оцененная желательность относительно матрицы вероятностей агент думает, что так бы и поступил, если бы наконец решил совершить это действие.

Предполагаемая желательность — это ожидаемая полезность. Агент Матрица вероятностей — это массив строк и столбцов для действий и состояний соответственно, причем каждая ячейка образована пересечением строка действия и столбец состояния, содержащие вероятность состояния при условии, что агент собирается совершить действие. До совершая действие, агент может оценить действие в свете решения выполнить это. Информация, которую несет решение, может повлиять на ожидаемая полезность акта и его рейтинг по сравнению с другими действует.

Джеффри использовал ратификацию как средство принятия доказательного решения Теория дает те же рекомендации, что и теория причинных решений. В Проблема Ньюкомба, например, два бокса — единственный самопровозглашенный вариант. Однако Джеффри (2004: 113n) признает, что опора теории доказательных решений на ратификацию не во всех случаях согласовывайте его с теорией причинных решений. Более того, Джойс (2007) утверждает, что мотивация ратификации апеллирует к причинно-следственные связи, так что даже если он дает правильные рекомендации используя формулу Джеффри для ожидаемой полезности, он все равно не дают чисто доказательную теорию принятия решений.

Теория причинно-следственных решений о саморатификации может поставить Помимо метода Джеффри оценки решения путем оценки действие, которое он выбирает. Поскольку решение и действие различаются, они могут имеют разные последствия. Например, решение может не генерировать действие, которое он выбирает. Следовательно, ожидается решение полезность может отличаться от ожидаемой полезности закона. Вождение через затопленный участок шоссе может иметь высокую ожидаемую полезность потому что это сводит к минимуму время в пути до пункта назначения.Тем не мение, решение проехать через затопленный участок может иметь низкий ожидаемая полезность, потому что всем известно, что вода может быть глубокой достаточно, чтобы заглушить машину. Использование ожидаемой полезности действия для оценка решения о совершении действия приводит к ошибочным оценкам решения. Лучше оценивать решение, сравнивая его ожидаемая полезность для ожидаемой полезности решений конкурентов. А ожидаемая полезность решения зависит от вероятности его исполнение, а также ожидаемые последствия действия выбирает.

Вейрих (1985) и Харпер (1986) определяют ратификацию как ожидаемая полезность опциона с учетом его реализации, а не дали решение реализовать это. Вариант является самоутентифицирующимся, если и только если он максимизирует ожидаемую полезность с учетом его реализации. Этот счет ратификации учитывает случаи, когда вариант и решение реализовать это у разных ожидаемых коммунальных услуг. Вейрих и Харпер также принимает формулу теории причинных решений для ожидаемого утилита. В случае смерти в Дамаске теория причинных решений приходит к выводу, что у человека, которому угрожают, не хватает возможности самоподтверждения.А однако появляется возможность самостоятельной ратификации, если этот человек может подбросить монетку в принять его решение. Принятие распределения вероятностей для местоположений называется смешанной стратегией, тогда как выбор местоположения называется чистые стратегии. Предполагая, что Смерть не может предсказать монету flip, смешанная стратегия утверждает себя.

Во время обсуждения проблемы решения агент может пересмотреть вероятности, которые она приписывает чистым стратегиям, в свете вычисления их ожидаемой полезности с использованием более ранней вероятности задания.Процесс пересмотра может завершиться стабильным вероятностное присвоение, представляющее смешанную стратегию. Скирмс (1982, 1990) и Eells (1984b) исследуют эту динамику размышлений. Некоторые открытые вопросы заключаются в том, решает ли принятие смешанной стратегии проблема решения и является ли чистая стратегия, возникающая из смешанного стратегия, которая представляет собой равновесие обсуждений, рациональна если чистая стратегия сама по себе не ратифицирует.

Энди Иган (2007) утверждает, что теория причинных решений дает неверные результаты. рекомендация в решении проблем с опцией, которая обеспечивает свидетельства о его исходе.Он развлекает случай убийцы кто размышляет о нажатии на курок, зная, что реализация варианта свидетельствует о поражении головного мозга, которое разрушает его цель. Иган ошибочно утверждает, что теория причинных решений игнорирует доказательства, предоставляемые опцией. Однако версии теория причинных решений, которая включает ратификацию, невиновна обвинения. При ратификации принимаются во внимание доказательства, которые предоставляет вариант относительно его исхода.

Любая версия принципа ожидаемой полезности, независимо от того, использует ли он условные вероятности или вероятности условных выражений, должны указать информацию, которая направляет присвоение вероятностей и коммунальные услуги.Принципы максимизации безусловной ожидаемой полезности использовать одну и ту же информацию для всех параметров и, следовательно, исключить информация о реализации опциона. Принцип ратификация использует для каждого варианта информацию, которая включает реализация опциона. Это принцип условного максимизация ожидаемой полезности. Дела Игана не в счет безусловная максимизация ожидаемой полезности, а не причинно-следственная теория принятия решений. Максимизация условной ожидаемой полезности с использованием формула теории причинных решений для ожидаемых адресов полезности дела, которые он представляет.

Примеры Игана не опровергают причинно-следственную теорию принятия решений, но представляют вызов для этого. Предположим, что в проблеме решения нет существует вариант самостоятельной ратификации или несколько вариантов самостоятельной ратификации существовать. Как должен действовать рациональный агент, допустив, что решение принцип должен учитывать информацию, которую предоставляет вариант? Это открытая проблема в теории причинных решений (и в любом решении теория, признающая, что реализация опциона может составлять доказательства его исхода).Ратификация анализирует решение нестабильность, но не полный ответ на нее.

В ответ на слова Игана Фрэнк Арнцениус (2008 г.) и Джойс (2012 г.) утверждают, что что в некоторых задачах принятия решений рациональные размышления агента использование свободно доступной информации не останавливается на одном варианте но вместо этого остановитесь на распределении вероятностей по опционам. Oни признать, что агент может пожалеть об опционе, исходящем из этих размышляют, но расходятся во мнениях о значении сожаления. Арнцениус считает, что сожаление не имеет значения. рациональность, тогда как Джойс это отрицает.Ахмед (2012) и Ральф Веджвуд (2013) отвергает ответы Арнцениуса и Джойса Игану, потому что они считают, что обсуждение должно сводиться к вариант. Веджвуд вводит новый принцип принятия решений для учета Проблемы с решением Игана. Ахмед утверждает, что Иган анализ этих проблем принятия решений имеет недостаток, потому что когда он распространен на некоторые другие проблемы решения, он объявляет каждый вариант иррационально.

Ахмед (2014b) критикует теорию причинных решений в случаях нестабильность решения.Также в таких случаях Джек Спенсер и Ян Уэллс (2019, препринт 2017) критикуют принцип причинного доминирования приписывается теории причинных решений. Этот принцип решения запрещает принятие варианта, если другой причинно доминирует над ним. Джойс (2018) защищает теорию причинных решений от Ахмеда и Спенсера и Обвинения Уэллса, основанные на аргументах о рациональной динамике Армендт (2019) и Бейлз (2020) также отстаивают подход теории причинных решений нестабильности решения.

Пункты о ратификации в решении проблем поясняют пункты о равновесие в теории игр, потому что в стратегических играх выбор игрока часто свидетельствует о других выбор игроков.Теория решений лежит в основе теории игр, потому что игровое решение определяет рациональный выбор в решении проблемы, которые игра создает для игроков. Решения для игр различать корреляцию и причинно-следственную связь, как и принципы принятия решений. Поскольку в играх с одновременным ходом две стратегии агента могут быть коррелированы, но не связаны как причина и следствие, решения таких игры не обладают такими же свойствами, как решения последовательных игры. Теория причинных решений учитывает различия, по которым решения для игр зависят.Он поддерживает представление теории игр о интерактивные решения. Джойс и Гиббард (2016) описывают роль ратификации в теории игр, а Сталнакер (2018) описывает причинно-следственные место теории принятия решений в теории игр.

Существование самоатентифицирующихся смешанных стратегий в задачах принятия решений например, «Смерть в Дамаске» предполагает, что ратификация как причинная теория принятия решений объясняет это, поддерживает участие в Nash равновесие игры. Такое равновесие назначает стратегию каждому игрока, чтобы каждая стратегия в задании была лучшим ответом на другие.Предположим, что два человека играют в Matching Pennies. Одновременно на каждом отображается копейка. Один игрок пытается сделать стороны совпадают, а другой игрок пытается предотвратить матч. Если первый игрок добивается успеха, он получает оба пенни. В противном случае второй игрок получает оба пенни. Предположим, что каждый игрок хорош в предсказывая другого игрока, и каждый игрок знает это. Тогда если первый игрок показывает головы, у него есть основания думать, что второй игрок показывает решки. Кроме того, если у первого игрока решка, он есть основания полагать, что второй игрок показывает головы.Потому как Matching Pennies — это игра с одновременным ходом, и ни один из игроков стратегия влияет на стратегию другого игрока, но каждый стратегия игрока свидетельствует о том, что другой игрок стратегия. Смешанные стратегии помогают разрешить нестабильность решений в этом дело. Если первый игрок переворачивает пенни, чтобы рассчитать демонстрации, то его смешанная стратегия подтверждает саму себя. Секунда ситуация с игроком похожа, и он также достигает Стратегия самоутверждения, подбрасывая свою копейку. Сочетание Стратегии саморатификации — это равновесие по Нэшу в игре.

Weirich (2004: глава 9) представляет метод выбора среди множества стратегии саморатификации и, следовательно, метод, с помощью которого группа игроки могут координировать свои действия для реализации определенного равновесия по Нэшу, когда существует несколько. Хотя нестабильность решения — открытая проблема, Теория каузальных решений имеет ресурсы для ее решения. В Возможное решение проблемы теории предложит игру теория — обоснование участия в равновесии по Нэшу игра.

4. Связанные темы и заключительные замечания

Теория причинных решений имеет основы в различных областях философии.Например, он полагается на метафизику для объяснения причинности. Это также полагается на индуктивную логику для объяснения выводов, касающихся причинно-следственная связь. Комплексная теория причинно-следственных решений рассматривает не только ожидаемые вероятности возникновения вариантов коммунальных услуг, но и создание доказательств причинных вероятности.

Исследование причинно-следственной связи способствует метафизическому основы теории причинных решений. Нэнси Картрайт (1979), за Например, опирается на идеи о причинной связи, чтобы конкретизировать детали причинной связи. теория принятия решений.Кроме того, некоторые объяснения причинно-следственной связи различают типы причины. И кислород, и пламя — метафизические причины горение трута. Однако только пламя причинно ответственны за возгорание и поэтому являются его нормативной причиной. Причинный ответственность за событие ложится только на выдающиеся метафизические причины события. Теория причинных решений интересует не только события, за которые действие несет причинную ответственность, но также и в других события, для которых действие является метафизической причиной. Ожидаемые коммунальные услуги руководящие решения носят всеобъемлющий характер.

Джудея Перл (2000), а также Питер Спиртес, Кларк Глаймур и Ричард Scheines (2000) представляет методы вывода причинно-следственных связей из статистические данные. Они используют ориентированные ациклические графы и связанные с ними распределения вероятностей для построения причинных моделей. В решении проблема, причинно-следственная модель дает способ расчета действия эффект. Причинный граф и его распределение вероятностей выражают гипотезы зависимости и выявить причинное влияние каждого действия учитывая эту гипотезу. Они определяют причинную вероятность состояния по предположению акта.Ожидаемая полезность действия — это средневзвешенная вероятность его ожидаемой полезности в соответствии с гипотезы зависимости, которые представляют возможные причинные модели, как Вейрих (2015: 225–236) объясняет.

Ориентированный граф причинной модели и распределение вероятностей указать причинно-следственные связи между типами событий. Как Перл (2000: 30) и Sprites et al. (2000: 11) объясняют, причинная модель встречает причинную Условие Маркова тогда и только тогда, когда по вероятности распределение каждого типа событий в ориентированном графе не зависит от все не наследники данного типа события с учетом его родителей.Учитывая модель, отвечающая условию, знание всех непосредственных причин делает другую информацию статистически несущественной для наступления события, за исключением информации о событии и его эффекты. Знание прямых причин события отключено доказательства от косвенных причин и независимых следствий его причин. Учитывая типичную причинно-следственную модель проблемы Ньюкома, знание общая причина решения и прогноза скрывается за корреляция между решением и прогнозом.

Направленные ациклические графы четко представляют причинную структуру, и поэтому прояснить в теории принятия решений моменты, которые зависят от причинной структуры. За Например, Eells (2000) отмечает, что выбор не является подлинным, если решение заслоняет корреляцию действия с состояниями. Джойс (2007: 546) использует причинно-следственный график, чтобы показать, как это может происходить в Проблема Ньюкомба, которая возникает в дилемме заключенного с психологический близнец. Он показывает, что проблема Ньюкомба является подлинным выбор, несмотря на соотношение действий и состояний, потому что решение экранирует эту корреляцию.Вольфганг Шпон (2012) конструирует для Проблема Ньюкома — причинная модель, которая отличает решение и его исполнение и утверждает, что с учетом модели причинного решения теория рекомендует один бокс. Действие в проблеме решения может представляют собой вмешательство в причинно-следственную модель для принятия решения проблема, как объясняют Мик и Гламур (1994). Хичкок (2016) и Джойс и Гиббард (2016) утверждать, что рассмотрение действия как вмешательства обогащает причинно-следственные связи теория принятия решений.

Тимоти Уильямсон (2007: гл.5) изучает эпистемологию контрфактические, или сослагательные, условные. Он указывает на их роль в планировании действий в чрезвычайных ситуациях и принятии решений. По его словам, человек изучает сослагательное наклонение условного, если он надежно получает его последствие при представлении его антецедента. Дисциплины опыта воображение. Опыт, ведущий к выводу, что сослагательное наклонение условные удержания не могут быть ни строго разрешающими, ни строго доказательным, так что знание условного a priori или чисто a posteriori .Уильямсон утверждает знание сослагательного наклонения является основополагающим, так что теория принятия решений надлежащим образом обосновывает знание о действии выбор в знании таких условностей.

Большинство текстов по теории принятия решений согласуются с причинным решением. теория. Многие не рассматривают особые случаи, например болезнь Ньюкомба. проблема, которая мотивирует различие между причинной и доказательной теория принятия решений. Например, Леонард Сэвидж (1954) анализирует только проблемы решения, в которых варианты не влияют на вероятность утверждает, как ясно из его объяснения полезности (1954: 73).Причинная и теории доказательных решений дают те же рекомендации в этих проблемы. Теория причинных решений — преобладающая форма решения теория среди тех, кто различает причинное и доказательное решение теория.

документов — установленные формы и полезные шаблоны

Перейти к основному содержанию Justice.govt.nz

Навигация

  • Семья

    +

    • Отношения распадаются
    • Разделение и развод

      +

      • Соглашения и приказы о разделении

        +

        • Подайте заявление о разводе, когда вы оба согласны
        • Подайте заявку на получение ордера на увольнение, если вы не согласны
        • Ответить на приказ о раздельном проживании
      • Подать заявление о разводе

        +

        • Формы развода и сборы
        • Когда вы оба соглашаетесь на развод
        • Подать заявление на развод самостоятельно
        • Ответить на документы о разводе
        • Оплатить онлайн
      • Разделить отношения собственности

        +

        • Применить, чтобы разделить свойство отношения
        • Формы собственности и сборы
        • Отношения, подпадающие под действие закона
        • Как Суд по семейным делам делит собственность отношений
    • Уход за детьми

      +

      • Воспитание в разлуке

        +

        • Ставить детей на первое место
        • Принятие решений о ваших детях
        • Разговаривать со своими детьми
        • Согласуйте план воспитания детей

          +

          • Что следует учитывать в плане воспитания детей
          • Подать заявку на получение согласия
        • Получение помощи для ваших детей
      • Разрешение родительских разногласий

        +

        • Курс «Воспитание через разлучение»
        • Посредничество в разрешении родительских разногласий

          +

          • Право на финансирование
          • Если вы согласитесь после посредничества
          • Если вы не согласны после посредничества
        • Обращение в суд по семейным делам после медиации

          +

          • Адвокаты для родителей и детей
          • Подача заявки на постановление о воспитании детей или постановление о разрешении спора между опекунами

Разница между качественными и количественными исследованиями (со сравнительной таблицей)

Последнее обновление: , автор: Surbhi S

Исследования — это наиболее широко используемый инструмент для увеличения и обновления запасов знаний о чем-то и о ком-то.В области маркетинга, бизнеса, социологии, психологии, науки и технологий, экономики и т. Д. Существует два стандартных способа проведения исследований: качественное исследование или количественное исследование. В то время как качественное исследование опирается на словесное повествование, такое как устные или письменные данные, количественное исследование использует логические или статистические наблюдения, чтобы делать выводы.

В качественном исследовании есть только несколько нерепрезентативных случаев, которые используются в качестве образца для развития первоначального понимания.В отличие от количественного исследования, в котором рассматривается достаточное количество репрезентативных случаев, чтобы рекомендовать окончательный курс действий.

Существует нескончаемая дискуссия о том, какое исследование лучше, чем другое, поэтому в этой статье мы собираемся пролить свет на разницу между качественными и количественными исследованиями.

Содержание: качественное исследование против количественного исследования

  1. Сравнительная таблица
  2. Определение
  3. Ключевые отличия
  4. Видео
  5. Заключение

Таблица сравнения

Основа для сравнения Качественное исследование Количественное исследование
Значение Качественное исследование — это метод исследования, который развивает понимание гуманитарных и социальных наук, чтобы узнать, как люди думают и чувствуют. Количественное исследование — это метод исследования, который используется для получения числовых данных и достоверных фактов с использованием статистических, логических и математических методов.
Природа Целостность Партикулярность
Подход Субъективно Объективно
Тип исследования Исследовательский Заключительный
Рассуждение Индуктивное Дедуктивное
Выборка Целенаправленная Случайная
Данные Устный Измеримый
Запрос Ориентированный на процесс Ориентированный на результат
Гипотеза Создано Проверено
Элементы анализа Слова, картинки и объекты Числовые данные
Цель Изучить и обнаружить идеи, используемые в текущих процессах. Для изучения причинно-следственной связи между переменными.
Методы Неструктурированные методы, такие как глубинные интервью, групповые обсуждения и т. Д. Структурированные методы, такие как опросы, анкеты и наблюдения.
Результат Развивает начальное понимание Рекомендует окончательный план действий

Определение качественного исследования

Качественное исследование — это исследование, которое дает понимание и понимание постановки проблемы.Это неструктурированный исследовательский метод исследования, который изучает очень сложные явления, которые невозможно выяснить с помощью количественного исследования. Тем не менее, он генерирует идеи или гипотезы для более поздних количественных исследований.

Качественное исследование используется для углубленного понимания человеческого поведения, опыта, отношений, намерений и мотиваций на основе наблюдений и интерпретаций, чтобы выяснить, как люди думают и чувствуют. Это форма исследования, в которой исследователь придает большее значение взглядам участников.Кейс-стади, обоснованная теория, этнография, историческая и феноменология — это виды качественного исследования.

Определение количественного исследования

Количественное исследование — это форма исследования, основанная на методах естественных наук, позволяющая получить числовые данные и достоверные факты. Он направлен на установление причинно-следственной связи между двумя переменными с использованием математических, вычислительных и статистических методов. Исследование также известно как эмпирическое исследование, поскольку его можно точно и точно измерить.

Данные, собранные исследователем, могут быть разделены на категории или ранжированы, или они могут быть измерены в единицах измерения. Графики и таблицы необработанных данных могут быть построены с помощью количественного исследования, что облегчает исследователю анализ результатов.

Ключевые различия между качественными и количественными исследованиями

Приведенные различия между качественными и количественными исследованиями могут быть четко обозначены по следующим основаниям:

  1. Качественное исследование — это метод исследования, который развивает понимание гуманитарных и социальных наук, чтобы узнать, как люди думают и чувствуют.Метод научного и эмпирического исследования, который используется для получения числовых данных с использованием статистических, логических и математических методов, называется количественным исследованием.
  2. Качественное исследование носит целостный характер, а количественное исследование — партикуляристское.
  3. Качественное исследование следует субъективному подходу, поскольку исследователь непосредственно вовлечен, тогда как подход количественного исследования является объективным, поскольку исследователь не участвует и пытается уточнить наблюдения и анализ по теме, чтобы ответить на запрос.
  4. Качественное исследование носит ознакомительный характер. В отличие от количественного исследования, которое является убедительным.
  5. Рассуждения, используемые для синтеза данных в качественном исследовании, являются индуктивными, тогда как в случае количественного исследования рассуждения являются дедуктивными.
  6. Качественное исследование основано на целенаправленной выборке, при которой выбирается небольшой размер выборки с целью получения полного понимания целевой концепции. С другой стороны, количественные исследования основаны на случайной выборке; при этом выбирается большая репрезентативная выборка для экстраполяции результатов на всю совокупность.
  7. Устные данные собираются в рамках качественного исследования. И наоборот, в количественных исследованиях собираются измеримые данные.
  8. Запрос в качественном исследовании ориентирован на процесс, чего нет в случае количественного исследования.
  9. Элементами, используемыми при анализе качественного исследования, являются слова, картинки и объекты, а при количественном исследовании — числовые данные.
  10. Качественное исследование проводится с целью изучения и выявления идей, используемых в текущих процессах.В отличие от количественного исследования цель состоит в том, чтобы изучить причинно-следственные связи между переменными.
  11. Наконец, методы, используемые в качественных исследованиях, — это глубинные интервью, фокус-группы и т. Д. Напротив, методы проведения количественных исследований — это структурированные интервью и наблюдения.
  12. Качественное исследование развивает начальное понимание, тогда как количественное исследование рекомендует окончательный курс действий.

Видео: качественное и количественное исследование

Заключение

Идеальное исследование — это исследование, которое проводится путем рассмотрения обоих методов вместе.Хотя есть некоторые области, которые требуют только одного типа исследования, которое в основном зависит от информации, требуемой исследователем. В то время как качественные исследования имеют тенденцию интерпретировать, количественные исследования конкретны.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *