miniatura|Apar adesea situații care necesită o decizie, pentru care rezultatele fiecărui alegeri sunt incerte. Incertitudinea este o situație în care informațiile sunt incomplete, „o stare de nesiɡuranță cu privire la viitor” cu privire la posibilitatea de a obține rezultatele dorite. Spre deosebire de incertitudine, riscul, în particular, are de-a face cu probabilități cunoscute, probabilități ca rezultatul să nu corespundă obiectivului dorit.
Este un concept care apare în numeroase domenii, printre care asigurare, filozofie, fizică, statistică, economie, finanțe, psihologie, sociologie, inginerie, metrologie și știința informării. Acesta se aplică la previziunile privind evenimente viitoare, la măsurători fizice care sunt deja făcute, sau spre necunoscut. Incertitudinea apare în situații partial observabile și/sau stocastice, precum și din cauza ignoranței și a indolenței.
Incertitudine și risc Deși termenii leɡați de incertitudine și risc sunt utilizați colocvial în diverse moduri, mulți specialiști în teoria deciziei, statistici și alte domenii de studiu cu implicații cantitative au definit incertitudinea, riscul și măsurarea lor, astfel: Incertitudine: Lipsa certitudinii. O stare de a avea informații limitate, unde este imposibil de a descrie exact situația actuală, un rezultat viitor, sau mai mult decât un singur rezultat posibil. Cuantificarea incertitudinii: Un set de stări posibile sau rezultate în cazul în care probabilitățile sunt alocate pentru fiecare stat sau rezultatul – aceasta include, de asemenea, cererea de o densitate de probabilitate pentru variabile continue. Risc: O stare de incertitudine în cazul în care unele rezultate posibile avea un efect nedorit sau pierdere semnificativă. Măsurarea riscului: Un set de măsurat incertitudini în cazul în care unele rezultate posibile sunt pierderi, și magnitudini de aceste pierderi – aceasta include, de asemenea, pierderea funcțiilor pe variabile continue.Douglas Hubbard (2010). How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business, 2nd ed. John Wiley & Sons. Description , contents , and preview.Jean-Jacques Laffont (1989). The Economics of Uncertainty and Information, MIT Press. Description and chapter-preview links.Jean-Jacques Laffont (1980). Essays in the Economics of Uncertainty, Harvard University Press. Chapter-preview links.Robert G. Chambers and John Quiggin (2000). Uncertainty, Production, Choice, and Agency: The State-Contingent Approach. Cambridge. Description and preview. În economie, Frank Knight a făcut distincția între risc și incertitudine; incertitudinea fiind risc care nu se poate măsura, nu este posibil de a fi calculată, și este numită și incertitudine Knightiană: Incertitudinea trebuie considerată un concept distinct radical de noțiunea familiară de risc, de care nu a fost niciodată separată corect [...] Esențial, „riscul” înseamnă în unele cazuri o cantitate care poate fi măsurată, iar în alte cazuri ceva absolut diferit; și sunt diferențe cu impact vast și decisiv în relevanța fenomenelor în funcție de care dintre cele două este de fapt pertinent în fiecare moment [...] În concluzie va reieși că o incertitudine măsurabilă, sau un „risk” propriu-zis, așa cum vom folosi acest termen, este atât de diferită de o incertitudine nemăsurabilă cât să nu fie efectiv niciun fel de incertitudine.Frank Hyneman Knight "Risk, uncertainty and profit" pg. 19, Hart, Schaffner, and Marx Prize Essays, no. 31. Boston and New York: Houghton Mifflin. 1921. De exemplu, dacă nu se cunoaște dacă va ploua mâine, atunci există o stare de incertitudine. Dacă probabilitățile sunt aplicate rezultatele posibile folosind prognozele meteo sau chiar doar un calibrat probabilitatea de evaluare, incertitudinea a fost cuantificată.
Să presupunem că s-a calculat o probabilitate de 90% de soare. Dacă mâine este plainificat un eveniment costisitor și de amploare, atunci există un risc, deoarece există o șansă de 10% de ploaie, iar ploaia nu este rezultatul dorit. Presupunând că acesta este un eveniment de afaceri și 10.000 RON vor fi pierduți dacă plouă, atunci riscul a fost cuantificată (10% șanse de a pierde 10.000 RON). Aceste situații pot fi făcute chiar mai realiste calculând șansele de ploaie ușoară vs. abundentă, costul întârzierilor vs. anularea evenimentului, etc.
Aplicații Antreprenoriat: Noi produse, servicii, firme și chiar piețe sunt adesea create în absența estimările probabilităților. Potrivit cercetării în acest domeniu, antreprenorii experți îndeobște folosesc euristici bazate pe experiență (spre deosebire de cauzalitate), pentru a face față incertitudinii. Artă: Incertitudinea este o temă comună în artă, atât ca temă (de exemplu, indecizia lui Hamlet) cât și ca o dilemă pentru artist (cum ar fi dificultățile lui Martin Creed de a decide ce opere de artă să facă). Economie: Incertitudinea este de multe ori un factor important în economie. Potrivit economistului Frank Knight, aceasta este diferită de risc, unde există o probabilitate asociată fiecărui rezultat (ca atunci când dai cu banul). Incertitudinea presupune o situație care a probabilități necunoscute, în timp ce estimarea probabilităților rezultatelor posibile nu trebuie adăugate la unitate. Fizică: principiul incertitudinii al lui Heisenberg stă la baza mecanicii cuantice moderne. Inginerie: incertitudinea poate fi folosit în contextul de validare și verificare a modelării materialelor. Investițiile pe piețele financiare, cum ar fi piața de capital Jocuri: Incertitudinea incorporată în jocuri, mai ales în jocurile de noroc, unde șansa este esențială pentru a juca. Meteorologie: Este acum un lucru obișnuit să includă date privind gradul de incertitudine în prognoza meteo. Metrologie: incertitudinea de măsurare este un concept important care cuantifică dispersia care poate fi rezonabil atribuită rezultatului unei măsurători. Astfel de incertitudine se mai numește eroare de măsurare. În viața de zi cu zi, incertitudinea de măsurare este implicită („E cinci jumate” plus-minus câteva minute), în timp ce pentru orice utilizare serioasă este necesară o declarație explicită de incertitudinea de măsurare. Incertitudinea de măsurare a multor instrumente de măsurare (cântar, osciloscoape, forța gages, rigle, termometru, etc.) este adesea menționată în specificațiile producătorului. Modelele științifice, în care prin prezicerea evenimentelor viitoare se înțelege o gamă de valori așteptate Notațiile științifice și de inginerie: Incertitudine sau eroarea sunt folosite în reprezentarea valorilor numerice. Acestea trebuie scrise numai până la acele cifre semnificative. Incertitudinea apare în fiecare măsurătoare, cum ar fi măsurarea distanței, temperaturii, etc.; gradul de incertitudine depinde de instrumentul și tehnica utilizată pentru a face măsurarea. În mod similar, incertitudinea se propagă prin calcule, astfel încât valoarea calculată are un anumit grad de incertitudine, în funcție de incertitudinile valorilor măsurate și de ecuația folosită în calcul.
Cuantificarea incertitudinii și modele Cuantificarea incertitudii este știința caracterizării cantitative și a reducerii incertitudinii pentru aplicații în modele de calcul și în lumea reală. Scopul este determinarea probabilității unui eveniment atunci când nu toate variabilele sunt cunoscute. Un exemplu ar fi accelerația resimțită de corpul uman într-o coliziune frontală cu altă mașină. Chiar dacă se cunosc vitezele și masele, considerente de fabricare pot duce la rezultate diferite semnificativ. Asemenea probleme pot fi rezolvate pe cale statistică. Măsurile de cuantificare a incertitudinii și riscului sunt des folosite în domenii precum teoria probabilităților, știința actuarială (probabilități și risc pentru companiile de asigurări) și teoria informației.
În exemplul de mai sus, riscul poate fi reprezentat reprezentat ca pierderea așteptată asociată oportunității altfel spus probabilitatea pierderii înmulțită cu valoarea pierderii (10% × 10,000 RON = 1,000 RON). Cei mai mulți ar fi dispuși să plătească o primă pentru a evita pierderea. O companie de asigurări companie, de exemplu, ar calcula această ăsură ca un minim pentru orice acoperire de asigurare, apoi se adăuga alte costuri de oportunitate și legate de profit.
Incertitudinea este o proprietate a relației dintre informație și cunoașterea celui care ia decizii. Astfel principalele surse care generează incertitudine sunt: Calitatea informațiilor: fiabilitatea (subiectivitate, fiabilitatea rezultatelor complementare) și imprecizia Informații incomplete: date incomeplete sau model incomplet Fiabilitatea concluziilor
Tipuri de incertitudine miniatura|550x550px|O taxonomie a incertitudinii Există și alte taxonomii ale incertitudinii și deciziilor care includ un sens mai larg al incertitudine și cum ar trebui să fie abordată dintr-o perspectivă etică:
Incertitudinea obiectivă este gradul real de incertitudinea datorat cunoștințelor pertinente deciziei pe care le deține decidentul.
Incertitudinea subiectivă se referă la percepția pe care decidentul o are asupra gradului său de certitudine. În general, capacitatea acestuia de aproximare a incertitudinii este adesea greșită. Studiile arată că majoritatea oamenilor supraestimează propriile cunoștințe. Această statistică poate fi redusă în funcție de competența profesională, cultură generală, experiență în domeniu, spiritul de creativitate și inventivitate, capacitatea de analiză și sinteză, gândirea explorativă și normativă etc. Teoria probabilităților Articol principal Teoria probabilitățilorDintre cele două școli în teoria probabilităților, cea frecventistă și cea subiectivă, a doua susține că teoria probabilităților poate fi folosită pentru a reprezenta incertitudinea. Astfel, pentru fiecare element de informație sau cunoștințe să se asocieze o mărime, numită „măsură de probabilitate.” Astfel fiecare element e va fi reprezentat ca (e, P(e)), unde P(e) este măsura probabilității lui e. Măsura probabilității lui e poate fi tratată: obiectivist, anume e este tratat ca un eveniment și P(e) e raportat la legea care guvernează acest eveniment subiectivist, anume măsura se raportează la factorii implicați în e și la cantitatea de informații disponibiliă, având la bază teorema lui Bayes
Teoria factorilor de certitudine Teoria factorilor de certitudine („Certainty factors theory”) a fost dezvoltată de Edward Shortliffe și Bruce G. Buchanan în cadrul proiectului MYCIN. Aceasta este mai accesibilă, dar nu are suportul teoretic al teoriei probabilităților ceea ce a dus la o mare variație pe baza formatului original a schemelor de propagare folosite. În cadrul acestei teorii, evaluarea unei ipoteze h se realizează cu ajutorul a doi coeficienți: gradul de încredere (eng. „belief”) notat MB(h, e) atunci când se cunosc informațiile gradul de neîncredere (eng. „disbelief”) în h când se cunoaște e, notat MD(h, e) Cei doi coeficienți servesc la definirea celei de-a treia măsuri factorul de certitudine în h, CF(h, e)= MB(h, e) - MD(h, e), cu valori între -1 (h e falsă) și 1 (h e adevărată)
Teoria Dempster – Shafer Teoria a fost sugerată de Arthur P. Dempster în contextul deducției statistice, iar teoria a fost ulterior dezvoltată de Glenn Shafer pentru a modela incertitudinea cunoștițelor într-o teorie matematică a dovezilor. Aceasta extinde limitările teoriei bayesiene a probabilităților subiective folosind funcții de încredere („belief functions”) pentru a ameliora sursele de incertitudine.
Rețele bayesiene