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Wahrscheinlichkeitstransformationen in Entscheidungsmodellen bei linearer partieller Information

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Abstract

In decision models with linear partial information the incomplete knowledge of probabilities is expressed by means of convex polyhedra. The transformation of incompletely specified probabilities by Bayes' theorem, the law of total probabilities, and the multiplication law for independent events is analysed with reference to recent results on this topic. As a new result the incorrectness of a central theorem in Kofler/Menges (1976) is shown. But the theory is partly reestablished by an equivalence between two optimization problems, which is derived from bilinearity.

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Authors and Affiliations

  1. Institut für international vergleichende Wirtschafts- und Sozialstatistik, Universität Heidelberg, Grabengasse 14, D-6900, Heidelberg

    S. Huschens

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  1. S. Huschens
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Huschens, S. Wahrscheinlichkeitstransformationen in Entscheidungsmodellen bei linearer partieller Information. Statistische Hefte 25, 219–230 (1983). https://doi.org/10.1007/BF02932404

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