1. 결정 이론 (Decision Theory)
ㅇ 불확실한 상황에서 최적의 결정을 내리기 위한 이론적 틀
- 다양한 가능한 선택지(의사결정 대안) 중에서, 특정 기준에 따라 최적의 선택을 하는 것이 목표
ㅇ 결정 이론 = 확률 이론 (Probability Theory) + 효용 이론 (Utility Theory)
- 확률론 : 최적의 예측(결정)을 하는 데 있어, 확률적인 표현을 활용 가능토록 해줌
- 효용론 : 각 선택이 가져올 결과의 가치를 평가하여,
. 효용(utility)을 최대화하는 방향으로 합리적 선택을 유도
. 즉, 선택의 타당성을 `효용 극대화`라는 원칙으로 설명함
2. 결정 이론에서 주요 용어
※ ☞ 결정 이론 용어 참조
- 결정 영역 : 특정 결정을 내리게 되는 입력 공간의 영역
- 결정 경계 : 결정 영역 간의 경계
- 결정 함수 / 판별 함수 : 입력에 따라 결정을 내리는 규칙 또는 함수
- 손실 함수 : 잘못된 선택에 따른 손실을 수량화
- 위험 함수 : 기대 손실 (Loss의 평균)
- 행동 / 계책 / 결정 : 선택 가능한 대안 또는 실행 가능한 조치
3. 통계적 결정 이론 (Statistical Decision Theory)
ㅇ 결정 이론의 하위 개념으로,
- 확률 분포나 통계적 불확실성이 있는 상황에서 의사결정을 다룸
. 통상, 통계학과 밀접한 관련 (例, 가설검정, 베이즈 추론 등)
ㅇ 주로, 손실 함수, 위험 함수 등을 사용하여,
- 통계적으로 최적인 결정 규칙을 도출하는 데 초점을 둠
. 위험 함수의 값을 바탕으로,
. 각 행동(결정)의 성과 또는 효율을 정량적으로 평가한 후,
. 최적의 결정을 내리기 위한 결정 함수를 도출