MODEL BAYESIAN DE DECIZIE,
mijloc modern de fundamentare a deciziilor avind drept scop sa a-jute factorul de conducere in gasirea celei mai avantajoase alternative dupa criterii economice. M. b. de d. ofera un mecanism care permite determinarea efectelor diferitelor stari ale naturii asupra rezultatelor celor mai importante. In acest scop se folosesc evaluari subiective ale probabilitatilor, ceea ce presupune folosirea explicita a unei informatii apriorice redata sub forma unei distributii de probabilitati pentru un parame-' tru necunoscut supus investigatiei. Aceste probabilitati, denumite probabilitati apriorice, pot sa se bazeze pe o cunoastere sau experienta cntericara a factorului de decizie si semnifica gradul de incredere fata de diferitele valori a-tribuite parametrului respectiv. O-data silita distributia de probabilitate se trece la tratarea problemei ca in cazul deciziilor de risc. Deoarece cercetarea de marketing antreneaza costuri si genereaza totodata informatii, probabilitatile apriorice sint predispuse la modificari. Se ajunge astfel la probabilitati posterioare care rezulta din incorporarea de noi informatii potrivit teoremei lui Bayse.Probabilitatea aparitiei fenomenului Bj in conditiile existentei fenomenului A; rezulta din raportul dintre probabilitatile simultane P(Bj) . P(Aj/Bj ) si probabilitatea marginala P(Ai) care rezulta din relatia P(B,) /P(A;/B ). Pentru a-flarea alternativei sau variantei optime M. b. de d. recurge la criteriul general care se foloseste pentru deciziile in conditii de incertitudine (, acela de a minimiza pierderile previzibile sau de a maximiza beneficiul sperat. In domeniul marketingului m. b. de d. au posibilitati importante de folosire, desi aplicatiile efective au inca o arie relativ restrinsa. Se cunosc aplicatii in ceea ce priveste lansarea de produse noi, alegerea celei mai eficiente campanii publicitare, ificarea si controlul stocurilor, ificarea vinza-rilor etc. M. b. de d. pot fi statice deci intr-o singura etapa, sau dinamice (secventionale), in care intervin mai multe etape, astfel ca rezultatul deciziei precedente poate influenta decizia urmatoare. In acest caz se foloseste arborele de decizie (.
|
