Neizvjesnost se odnosi na epistemičke situacije koje uključuju nesavršene ili nepoznate informacije. Primjenjuje se na predviđanja budućih događaja, na fizička mjerenja koja su već izvršena ili na nepoznato. Neizvjesnost nastaje u djelomično uočljivim ili stohastičnim okruženjima, kao i zbog neznanja, indolentnosti ili zbog oboje.[1] Javlja se u bilo kojem broju oblasti, uključujući osiguranje, filozofiju, fiziku, statistiku, ekonomiju, finansije, medicinu, psihologiju, sociologiju, inženjerstvo, metrologiju, meteorologiju, ekologiju i informatiku.

Iako se termini koriste na različite načine u široj javnosti, mnogi stručnjaci za teoriju odlučivanja, statistiku i druga kvantitativna područja definirali su nesigurnost, rizik i njihovo mjerenje kao:

Neizvjesnost uredi

Nedostatak izvjesnosti, stanje ograničenog znanja u kojem je nemoguće tačno opisati postojeće stanje, budući ishod ili više mogućih ishoda.[2]

Mjerenje nesigurnosti
Skup mogućih stanja ili ishoda gdje su vjerovatnoće dodijeljene svakom mogućem stanju ili ishodu – ovo također uključuje primjenu funkcije gustoće vjerovatnoće na kontinuirane varijable.[3]
Neizvjesnost drugog reda
U statistici i ekonomiji, neizvjesnost drugog reda je predstavljena u funkcijama gustine vjerovatnoće nad vjerovatnoćama (prvog reda).[4][5]
Mišljenja u subjektivnoj logici[6] nose ovu vrstu nesigurnosti.
Rizik
Stanje neizvjesnosti u kojem neki mogući ishodi imaju neželjeni učinak ili značajan gubitak.
Mjerenje rizika
Skup izmjerenih nesigurnosti gdje su neki mogući ishodi gubici i veličine tih gubitaka – ovo također uključuje funkcije gubitka nad kontinuiranim varijablama.[7][8][9][10]

Neizvjesnost naspram varijabilnosti uredi

Postoji razlika između neizvjesnosti i varijabilnosti. Neizvjesnost je kvantificirana distribucijom vjerovatnoće koja ovisi o našem stanju informacija o vjerovatnoći koja je pojedinačna, prava vrijednost neizvjesne veličine. Varijabilnost se kvantifikuje distribucijom frekvencija višestrukih instanci veličine, izvedene iz posmatranih podataka.[11]

Reference uredi

 

  1. ^ Peter Norvig; Sebastian Thrun. "Introduction to Artificial Intelligence". Udacity. Arhivirano s originala, 22. 1. 2014. Pristupljeno 30. 10. 2021. CS1 održavanje: nepreporučeni parametar (link)
  2. ^ Hubbard, D. W. (2014). How to measure anything: finding the value of "intangibles" in business. Wiley.
  3. ^ Kabir, H. D., Khosravi, A., Hosen, M. A., & Nahavandi, S. (2018). Neural Network-based Uncertainty Quantification: A Survey of Methodologies and Applications. IEEE Access. Vol. 6, Pages 36218 - 36234, doi:10.1109/ACCESS.2018.2836917
  4. ^ Gärdenfors, Peter; Sahlin, Nils-Eric (1982). "Unreliable probabilities, risk taking, and decision making". Synthese. 53 (3): 361–386. doi:10.1007/BF00486156.
  5. ^ David Sundgren and Alexander Karlsson. Uncertainty levels of second-order probability. Polibits, 48:5–11, 2013.
  6. ^ Audun Jøsang. Subjective Logic: A Formalism for Reasoning Under Uncertainty. Springer, Heidelberg, 2016.
  7. ^ Douglas Hubbard (2010). How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business, 2nd ed. John Wiley & Sons. Description Error in Webarchive template: Empty url., contents Error in Webarchive template: Empty url., i preview.
  8. ^ Jean-Jacques Laffont (1989). The Economics of Uncertainty and Information, MIT Press. Description Error in Webarchive template: Empty url. and chapter-preview links.
  9. ^ Jean-Jacques Laffont (1980). Essays in the Economics of Uncertainty, Harvard University Press. Chapter-preview links.
  10. ^ Robert G. Chambers and John Quiggin (2000). Uncertainty, Production, Choice, and Agency: The State-Contingent Approach. Cambridge. Description and pregled. ISBN 0-521-62244-1
  11. ^ Begg, Steve H., Matthew B. Welsh, and Reidar B. Bratvold. "Uncertainty vs. Variability: What’s the Difference and Why is it Important?." SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium. OnePetro, 2014.