Advertisement

Wahrscheinlichkeitsurteile

  • Reinhart Schultz
Chapter
  • 28 Downloads
Part of the Betriebswirtschaftliche Forschung zur Unternehmensführung book series (BFU, volume 18)

Zusammenfassung

Jede Auswahl von Datenszenarien sowie alle weitergehenden differenzierenden Erwartungen und Vorstellungen über die Gültigkeit von Datenszenarien sind Wahrscheinlichkeitsurteile. Wahrscheinlichkeitsurteile sind für die Entscheidungsfindung von außerordentlicher Bedeutung und spielen daher auch bei der Erarbeitung von Entscheidungsunterlagen eine wesentliche Rolle.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. 1).
    Siehe z.B. JACOB, H.: Zur Bedeutung von Flexibilität und Diversifikation bei Realinvestitionen, in MELLWIG, W. (Hrsg.): Unternehmenstheorie und Unternehmensplanung, Wiesbaden 1979, S. 37.Google Scholar
  2. 1).
    Dies wird auch formal deutlich am Beispiel der ordinalen Wahrscheinlichkeitsdominanz; vgl. dazu SCHULTZ, R.: Ordinale Wahrscheinlichkeitsurteile, Wahrscheinlichkeitsdominanz und die Anzahl verschiedener Umweltszenarien, ZfB 1986, S. 989–1001; vgl. dazu auch das Beispiel in Abschnitt 7.2.Google Scholar
  3. 2).
    Das Mengensystem (4.2–1) ist eine σ-Algebra im Sinne der Maßtheorie; siehe dazu z.B. BAUER, H.: Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundzüge der Maßtheorie, Berlin 1968.Google Scholar
  4. 1).
    Beweis analog der Konstruktion eines ordinalen Nutzenindex, siehe z.B. FERSCHL, F.: Nutzen- und Entscheidungstheorie, Opladen 1975, S. 23 ff.CrossRefGoogle Scholar
  5. 2).
    Vgl. dazu die Definition einer “qualitative probability” bei SAVAGE, L.J.: The Foundations of Statistics, New York 1954, S. 32; und das Theorem 5 bei KOOPMAN, B.O.: The axioms and algebra of intuitive probability, Annals of Mathematics 1940, S. 269–292.Google Scholar
  6. 1).
    Siehe dazu z.B. SCHUTT, K.-P.: Wahrscheinlichkeitsschätzungen im Computer-Dialog, Stuttgart 1981.Google Scholar
  7. 1).
    Siehe dazu z.B. SCHUTT, K.-P.: Wahrscheinlichkeitsschätzungen im Computer-Dialog, Stuttgart 1981.Google Scholar
  8. 2).
    Hierbei wird auch gerne ein Übergang von endlich vielen Ereignissen auf unendlich viele Ereignisse vollzogen, indem kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen betrachtet werden. Dabei tritt dann die Schwierigkeit einer Interpretation von Wahrscheinlichkeitsdichten auf (selbst bei positiver Wahrscheinlichkeitsdichte hat jeder einzelne Wert die Eintrittswahrscheinlichkeit Null). Vgl. dazu auch SCHLAIFER, R.: Probability and Statistics for Business Decisions, New York 1959, S. 106.Google Scholar
  9. 1).
    Zu diesem Problem siehe auch SCHLAIFER, R.: Probability and Statistics for Business Decisions, New York 1959, S. 13 f..Google Scholar
  10. 1).
    Siehe z.B. die maßtheoretische Axiomatisierung der Wahrscheinlichkeitsrechnung bei BAUER, H.: Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundzüge der Maßtheorie, Berlin 1968.Google Scholar
  11. 1).
    Vgl. dazu FISHBURN, P.C.: Analysis of decisions with incomplete knowledge of probabilities, Operations Research 1965, S. 217–237;Google Scholar
  12. 1a).
    JACOB, H. und R. KARRENBERG: Die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsintervallen für die Planung bei Unsicherheit, ZfB 1977, S. 673–696.Google Scholar
  13. 2).
    Vgl. dazu auch Abschnitt 4.2.2.Google Scholar
  14. 1).
    Vgl. dazu KOFLER, E. und G. MENGES: Entscheidungen bei unvollständiger Information, Berlin 1976;CrossRefGoogle Scholar
  15. 1a).
    MENGES, G., H. SCHELBERT und P. ZWEIFEL: Stochastische Unscharfe in den Wirtschaftswissenschaften, Frankfurt 1981.Google Scholar
  16. 2).
    Siehe z.B. FINE, T.L.: Theories of probability, New York 1973;Google Scholar
  17. 2a).
    FISHBURN, P.C.: Decision and Value Theory, New York 1964, S. 131 ff.Google Scholar
  18. 2b).
    RAIFFA, H.: Decision Analysis, Reading 1970;Google Scholar
  19. 2c).
    JACOB, H.: Unsicherheit und Flexibilität. Zur Theorie der Planung bei Unsicherheit, ZfB 1974, S. 299–326, S. 403–448, S. 505–526;Google Scholar
  20. 2d).
    JACOB, H.: Zum Problem der Unsicherheit bei Investitionsentscheidungen, ZfB 1967, S. 153–187;Google Scholar
  21. 2e).
    GOTTINGER, H.W.: Subjektive Wahrscheinlichkeiten, Göttingen 1974;Google Scholar
  22. 2f).
    GÄFGEN, G.: Theorie der wirtschaftlichen Entscheidung, 3. Aufl., Tübingen 1974.Google Scholar
  23. 2g).
    Einen ausführlichen Überblick über Untersuchungen zur Problematik subjektiver Wahrscheinlichkeitsschätzungen gibt SCHUTT, K.-P.: Wahrscheinlichkeitsschätzungen im Computer-Dialog, Stuttgart 1981, S. 41–85.Google Scholar
  24. 2h).
    Zu dieser Problematik siehe z.B. auch TVERSKY, A. und D. KAHNEMAN: Judgement under uncertainty: Heuristics and Biases, in WENDT, D. und C. VLEK (Hrsg.): Utility, Probability, and Human Decision Making, Dordrecht 1975, S. 141–162;CrossRefGoogle Scholar
  25. 2i).
    MOORE, P.G.: The manager’s struggle with uncertainty, Journal of the Royal Statistical Society, A, 1977, S. 129–165;Google Scholar
  26. 2j).
    MÜLLER-MERBACH, H. und H.J. GOLLING: Die Rolle von Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Entscheidungsprozessen, in HELMSTÄDTER, E. (Hrsg.): Neuere Entwicklungen in den Wirtschaftswissenschaften, Schriften des Vereins für Social-politik, N.F., 1978, S. 413–430.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1987

Authors and Affiliations

  • Reinhart Schultz

There are no affiliations available

Personalised recommendations