ME915 | IMECC - Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica

Nível

Graduação

Nome da disciplina

Teoria da Decisão

Número de Créditos

Oferecimento

A Critério da Unidade

Pré-requisito

ME613

Ementa

Elementos de teoria princípio da perda esperada; informação perfeita, experimentação. Elementos de teoria de decisão clássica: função de risco, estatísticas suficientes, admissibilidade, princípio minimax. Derivação axiomática da teoria de decisão: função de utilidade, loteria de von Neumann- Morgenstern; preferência e indiferença; princípios do resultado certo, da continuidade, da dominância, da preferência condicional. Coeficiente de aversão ao risco; valor da experimentação com utilidade; loteria contínuas. Aplicações: problema do seguro; divisão do risco.

Conteúdo / Programa

Elementos de teoria princípio da perda esperada; informação perfeita, experimentação. Elementos de teoria de decisão clássica: função de risco, estatísticas suficientes, admissibilidade, princípio minimax. Derivação axiomática da teoria de decisão: função de utilidade, loteria de von Neumann- Morgenstern; preferência e indiferença; princípios do resultado certo, da continuidade, da dominância, da preferência condicional. Coeficiente de aversão ao risco; valor da experimentação com utilidade; loteria contínuas. Aplicações: problema do seguro; divisão do risco.

Referência Bibliográfica

Berger, J. (2010) Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Springer; DeGroot, M. (2004) Optimal Statistical Decisions. Wiley; O'Hagan, A., Forster , J. (1994) Kendall's theory of advanced statistics, vol. 2B. Arnold; Parmigiani, G., Inoue, L. (2009) Decision Theory: principles and approaches. Wiley; Schervish, M. (1995) Theory of statistics. Springer.

Forma de Avaliação

Por nota e frequência