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C'est l'objet de la statistique de nous donner les moyens d'extraire de tels paramètres des résultats observés. Le chapitre VII est consacré au problème de la déci sion statistique qui est à la fois un problème de décision et une application de la représentation de l'incertitude par la théorie des probabilités. Si la statistique fait partie de la mathématique au même titre que la théorie des probabilités, les critères qui y sont utilisés doivent reposer sur les théories de la représenta tion du comportement face à l'incertitude. À partir d'observa tions de variables considérées comme aléatoires, le statisticien infère des valeurs caractéristiques (comme la moyenne) des lois de probabilités qui régissent ces observations. Par exemple, à partir d'un échantillon de votants pris au hasard, on estime le nombre moyen des intentions de vote pour un candidat. Cette inférence est une décision, elle dépend de la méthode et du cri tère utilisés par le statisticien, critères que la théorie de la déci sion pourra lui permettre de justifier (auprès de ses commanditaires, notamment).

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La théorie de la décision est une théorie de mathématiques appliquées ayant pour objet la prise de décision par une entité unique. (Les questions liées à la décision collective relèvent de la théorie du choix social. ) Théorie de la décision intertemporelle [ modifier | modifier le code] La notion de décision intertemporelle découle de la prise en compte du facteur temps dans les problématiques reliant l'offre et la demande, les disponibilités et les contraintes. Ces problématiques sont celles qui découlent des combinaisons possibles entre les disponibilités et les décisions pouvant les impliquer. Les diverses fluctuations susceptibles d'être mesurées et prévues par ailleurs permettent ainsi de nourrir des modèles dynamiques. Modèle à utilité escomptée [ modifier | modifier le code] L'économiste Paul Samuelson propose en 1937 dans un article intitulé « A Note on Measurement of Utility » un modèle simple de décision intertemporelle connu sous le nom de modèle à utilité escomptée [ 1], [ 2].

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L'étude des jeux a été le point de départ de la théorie des probabilités, donc, en partie, de la statistique, de la théorie de la décision individuelle, et, bien sûr, de la théorie des jeux. Cette dernière a connu un essor considérable depuis l'ouvrage de von Neumann et Morgenstern en 1944, formant ainsi une théorie en tant que telle; elle est une branche des mathématiques appli quées. Bien que la théorie de l'utilité espérée ait été deve loppée précisément pour cela, la représentation du comportement individuel a joué un rôle assez restreint en théorie des jeux jusqu'aux années quatre-vingt où l'étude de la rationalité dans les jeux lui a donné une nouvelle place. Nous ne ferons qu'évoquer dans la conclusion cette théorie qui peut pourtant être considérée comme faisant partie de la théorie de la décision puisqu'elle s'intéresse aux comportements straté giques des décideurs face à d'autres décideurs. L'ampleur, la portée et les applications des résultats de la théorie des jeux dépassent largement les objectifs de cet ouvrage qui se consacre à l'aspect individuel des décisions.

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Télécharger le livre la théorie de la décision en pdf Introduction: Pourquoi élaborer une théorie pour prendre des décisions? Quels décideurs ressentent-ils la nécessité d'une théorie? Nous prenons des décisions à chaque instant sans que cela ne nous pose de problème. Souvent, pourtant, nous rencontrons des situations où les conséquences de nos choix méritent réflexion, où nous éprouvons le besoin d'analyser, de rationaliser et, si cela est possible, de nous faire aider. Lorsque tel est le cas, nous devenons un décideur, nous pouvons éprouver le besoin de justifier nos choix, voire être fortement invités à le faire par ceux devant lesquels nous sommes responsables. Une théorie sur laquelle peuvent se fonder les choix une théorie de la décision répond à ce besoin: elle permet de rationaliser les décisions. La difficulté de justifier ses choix n'est pas la seule que peut rencontrer un décideur. Même dans le cas où la décision ne concerne que lui-même, le décideur peut ne pas savoir comment << prendre » le problème, c'est-à-dire comment l'ana lyser, décrire les décisions alternatives et leurs conséquences, mesurer la portée de ses actes… C'est aussi pour tenter de répondre à ces questions que la théorie de la décision s'est développée.

Depuis, la littérature scientifique a proposé plusieurs formalismes pour discriminer les cas d'incertitude.

148, n os 1-2, ‎ août 2003, p. 219–260 ( ISSN 0004-3702, DOI 10. 1016/s0004-3702(03)00037-7, lire en ligne, consulté le 5 janvier 2021) Glenn Shafer, A mathematical theory of evidence, Princeton University Press, 1976 ( ISBN 978-0-691-21469-6, 0-691-21469-7 et 978-0-691-08175-5, OCLC 1150279856, lire en ligne) Karl Borch et Howard Raiffa, « Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices under Uncertainty », Econometrica, vol. 39, n o 1, ‎ janvier 1971, p. 194 ( ISSN 0012-9682, DOI 10. 2307/1909156, lire en ligne, consulté le 5 janvier 2021) Jean-Pascal Gayant, « Risque et décision (Economie) », sur Librairie Lavoisier (consulté le 5 janvier 2021) (en) R. Duncan Luce et Howard Raiffa, Games and Decisions: Introduction and Critical Survey, Dover Publications ( 1 re éd. 1957) ( ISBN 978-0-486-65943-5, lire en ligne) ↑ Gildas Jeantet et Olivier Spanjaard, « Computing rank dependent utility in graphical models for sequential decision problems », Artificial Intelligence, vol. 175, n os 7-8, ‎ mai 2011, p. 1366–1389 ( ISSN 0004-3702, DOI 10.

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