決策論

決策論是一個交叉學科，和數學、統計、經濟學、哲學、管理和心理學相關。它主要研究實際決策者如何進行決策，以及如何達到最優決策。

決策論和賽局理論關係密切；二者的區別是，決策論研究個人行為選擇，而賽局理論主要關注多個決策者之間選擇的相互關係。這一領域的實證研究大多採用統計或計量經濟學的方法。

規範性和描述性決策理論

大多數的決策理論是規範性的，即決策理論以假設一個具有完全訊息的、可實現精度計算的、並且完全理性的理想決策者的方式達到最優的決策（在實際中，某些所謂「最好」的情景並不是最大，最優也可能包含在一個具體的或近似的最大值）。這種規範模型的實際應用（人們應當如何決策）被稱為決策分析，其目標是幫助人們進行進一步良好決策的工具和方法論。決策支持系統是一種系統的、綜合的用這種方法開發的軟體工具。

由於人們通常的行為並不與公理一致，經常違反了其最優性。關於這種現象的相關研究稱為描述性學科。這種描述性的模型試圖描述實際中人們是怎麼做的。由於規範和最優的決策通常測試假設是違背人們的實際行動，因此規範性模型和描述性模型建立了關聯。對實踐中發生決策允許進行進一步的測試，可能會放鬆規範模型中對完全訊息、理性和其他方法的約束。最近幾十年，越來越多的研究者對被稱為「行為決策論」的引發興趣，這種研究對重新評價理性決策理論的要求做出了貢獻。

啟發式決策

啟發式是決策方法之一。啟發式方法使得決策基於常規思維。雖然這比一步一步處理快,啟發式決策可能導致出現錯誤的風險。通過一步一步的加工而避免的錯誤可能會出現。一個常見的和不正確的認識是認為啟發式思維的結果是賭徒的謬論。賭徒謬論是錯誤地相信一個隨機事件受到之前的隨機事件的影響。例如,有百分之五十的機率使一枚硬幣出現正面。賭徒謬誤的表明,如果硬幣出現反面,下次它翻轉,出現正面。這是完全不正確的。這種謬論通過一步一步進行思考的過程也很難反正。然而,這樣的謬論也可能符合貝氏模型的思維,其中投擲的硬幣的實際機率並不確定,只是以以往投擲的硬幣的可能來改變之前的機率可能推斷出一個可能的機率範圍。考慮到貝氏定理的在統計學中的最高的地位，在這種情境下賭徒謬論是非常合理的,更多的證據表明,實效性統計頻率論的假設的並不能現實的準確模型。

統計中的決策論

一些統計工具對於決策過程中的資訊收集，風險估計是非常有幫助的。人們可以計算型一錯誤和型二錯誤發生的機率，從而正確的評估風險損失，做出更好的理性選擇。

下面這個例子說明了在審判過程中的決策過程：

		實際情況
				有罪	無罪
判決	有罪	正確	錯誤  (冤枉好人)  型一錯誤
	無罪	錯誤  (放過嫌犯)  型二錯誤	正確

參考文獻

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外部連結

• http://www.decisionsciences.org/（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
• http://www4.gsb.columbia.edu/decisionsciences（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
• http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/%28ISSN%291540-5915/issues（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
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