The risk of decision making with incomplete criteria weight information
Notice bibliographique
Résumé
In many cases, it may be difficult to obtain explicit information on criteria weights for multicriteria decision analysis. Usually, however, at least the relevant criteria can be assumed to be known, even if their weights are not. In addition, complete or incomplete rank order of these criteria can be known, and it may be possible to obtain estimates for at least some of the value-function parameters. With some decision support tools, such as stochastic multicriteria acceptability analysis (SMAA), it is possible to use incomplete information. The main results of SMAA are the probabilities of certain alternative obtaining a given rank, given all the information available. These probabilities can be used for choosing the most recommendable alternative. However, recommendations are risky when the preference information is incomplete. In this study, the risks are studied through a simulation study based on a previous forestry decision problem with multiple criteria. (1) The probability that the best alternative is recommended and (2) the expected losses in the value of value function due to choosing the wrong alternative are modelled as a function of the characteristics of the true value function and the best alternative. The results show that the quality of decisions improves very quickly with improving information on weights. Determining at least the complete rank order of criteria is advisable, especially if the importances vary markedly among the criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».