Nível:
Graduação
Nome da disciplina:
Teoria da Decisão
Número de Créditos:
5
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.
Forma de Avaliação:
Por nota e frequência
Referência Bibliográfica:
Berger, J. (2010) Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Springer; DeGroot, M. (2004) Optimal Statistical Decisíons. 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.