حياتنا اليومية تكون من هذا النوع وغالبًا ما تكون معقدة وعملية اتخاذ القرار في هذه الحالة تتم عند عدم

معرفتنا بالنتائج التي يمكن الحصول عليها عند اختيار قرار (بديل) من بين جميع القرارات (البدائل) المتاحة.

هنالك معايير عديدة تستخدم لهذا الغرض منها معيار (Min Min Criteria (ومعيار(Min Max Criteria) ومعيار لابلاس (Laplas Criteria) حيث يعتمد هذا الاسلوب في جعل احتمال حدوث حالات

الطبيعة بشكل متساوي وبالتالي يكون القرار المتخذ هو القرار الذي يعطي اقل خسارة متوقعة وهذا يشبه الى حد ما القرارات المتخذة تحت مبدأ المخاطرة الذي سوف نناقشه في المبحث اللاحق.

3 القرارات تحت مبدأ المخاطرة(Risk):

عند توفر بعض البيانات عن حالات الطبيعة يمكن الاستفادة منها في تقدير التوزيعات الاحتمالية (Probability Distributions) لحالات الطبيعة تلك. حيث ان البيانات المتوفرة والخبرة السابقة تساعد في بناء توزيع احصائي خاص بحالات الطبيعة تستخدم كاحتمالات لاحقة (Posterior Probabilities (.

يتخذ القرار وفق هذا الاسلوب باعتماد القرار الذي يعطي اكبر قيمة متوقعة (عندما تكون القيم المتوفرة في مصفوفة العائد تمثل المنفعة Utilities (أو القرار الذي يعطي أقل قيمة متوقعة (عندما تكون القيم المتوفرة في مصفوفة العائد تمثل الخسارة(Loss) . تللك القيم المتوقعة تعرف بدالة المخاطرة (Risk Function) . وعليه فإن أفضل قرار هو القرار الذي يعطي أقل دالة مخاطرة.

بشكل عام ان هذا الاسلوب يعتمد أما على التوزيعات الاولية لحالات الطبيعة (Prior Distributions) والتي غالبا ما تكون غير دقيقة أو اننا نقوم بجمع بعض المعلومات والمشاهدات عن حالات الطبيعة وبعدها نقوم بإشتقاق توزيع احتمالي لاحق (Posterior Probability Distribution) والذي يعتمد على نظرية بيز (Bayes Theorem) ويعرف بالاسلوب البيزي (Bayesian Technique)

1.3 دالة المخاطرة بالاعتماد على الاحتمالات الاولية Risk Function w.r.t. Prior Probabilities:

إذا افترضنا إن مدخلات مصفوفة العائد في جدول الخسارة (Loss Table) هي: l (di,?j) i=1,2, ... ,m

وكما ذكرنا سابقًا فقد يعطي هذا الاسلوب قرارًا غير دقيقًا لانه لا يعتمد على البيانات أو المشاهدات عن حالات الطبيعة وعليه غالبًا ما يعتمد القرار المتخذ وفق اسلوب التوزيع اللاحق وهو ما يعرف بالأسلوب البيزي.