In many decision-making problems su

In many decision-making problems survey results or pilot studies are done before an actual decision (such as building a new plant or taking a particular course of action) is made. As discussed earlier in this section, Bayes’ analysis is used to help determine the correct conditional probabilities that are needed to solve these types of decision theory problems. In computing these conditional probabilities, we need to have data about the surveys and their accuracies. If a decision to build a plant or to take another course of action is actually made, we can determine the accuracy of our surveys. Unfortunately, we cannot always get data about those situations in which the decision was not build a plant or not to take some course of action. Thus, sometimes when we use survey results, we are basing our probabilities only on those cases in which a decision to build a plant or take some course of action is actually made. This means that, in some situations, conditional probability information may not be not quite as accurate as we would like. Even so, calculating conditional probabilities helps to refine the decision-making process and, in general, to make better decision.

Kết quả (Việt) 1:

Trong nhiều vấn đề ra quyết định kết quả khảo sát hoặc nghiên cứu thí điểm được thực hiện trước khi một quyết định thực tế (chẳng hạn như xây dựng một nhà máy mới hoặc tham gia một khóa học cụ thể của hành động) được thực hiện. Như thảo luận trước đó trong phần này, phân tích Bayes được dùng để giúp xác định các xác suất có điều kiện chính xác cần thiết để giải quyết các loại của các vấn đề lý thuyết quyết định. Trong tính toán xác suất có điều kiện này, chúng ta cần có dữ liệu về các cuộc điều tra và phàm của họ. Nếu quyết định xây dựng một nhà máy hoặc tham gia các khóa học khác của hành động được thực hiện trên thực tế, chúng tôi có thể xác định tính chính xác của các cuộc điều tra của chúng tôi. Thật không may, chúng tôi luôn luôn không thể nhận được các dữ liệu về những tình huống trong đó quyết định là không phải xây dựng một nhà máy hoặc không tham gia một số khóa học của hành động. Vì vậy, đôi khi chúng tôi sử dụng kết quả khảo sát, chúng tôi đang đặt căn cứ tại xác suất của chúng tôi chỉ vào những trường hợp mà trong đó một quyết định để xây dựng một nhà máy hoặc tham gia một số khóa học của hành động được thực hiện trên thực tế. Điều này có nghĩa rằng, trong một số trường hợp, xác suất có điều kiện thông tin không thể không khá chính xác như chúng tôi muốn. Mặc dù vậy, việc tính toán xác suất có điều kiện giúp để tinh chỉnh quá trình ra quyết định, và nói chung, để đưa ra quyết định tốt hơn.

Kết quả (Việt) 2:

Trong nhiều vấn đề ra quyết định kết quả khảo sát hoặc nghiên cứu thí điểm được thực hiện trước khi có quyết định thực tế (như xây dựng một nhà máy mới hoặc tham gia một khóa học đặc biệt của hành động) được thực hiện. Như đã thảo luận trước đó trong phần này, phân tích Bayes 'được sử dụng để giúp xác định xác suất có điều kiện chính xác cần thiết để giải quyết các loại vấn đề lý thuyết quyết định. Khi tính toán các xác suất có điều kiện, chúng ta cần phải có dữ liệu về các cuộc điều tra và độ chính xác của họ. Nếu quyết định xây dựng một nhà máy hoặc để có một quá trình hành động thực sự được thực hiện, chúng ta có thể xác định tính chính xác của các cuộc điều tra của chúng tôi. Thật không may, chúng tôi có thể không phải luôn luôn có được dữ liệu về những tình huống trong đó các quyết định không xây dựng một nhà máy hay không để có một số khóa học của hành động. Vì vậy, đôi khi chúng tôi sử dụng kết quả khảo sát, chúng tôi căn cứ xác suất của chúng tôi chỉ nêu lên các trường hợp trong đó một quyết định xây dựng một nhà máy hoặc mất một quá trình hành động thực sự được thực hiện. Điều này có nghĩa rằng, trong một số trường hợp, thông tin xác suất có điều kiện có thể không không hoàn toàn chính xác như chúng ta muốn. Mặc dù vậy, tính toán xác suất có điều kiện giúp tinh chỉnh các quá trình ra quyết định và, nói chung, để đưa ra quyết định tốt hơn.