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通过增加信息来改进决策者对原来不确定的结果的估计的一个手 段，就是利用贝叶斯理论(先验概率会影响后验概率)。当然，这时就要 采用主观概率的方法了。
心理学研究者发现了大量实际信息加工行为系统不同于优化贝叶 斯策略，例如决策者倾向于保守，当决策者获得了新的信息之后，他们 就能够按照优化方法所指示的方向修改后验概率估计，但改变的程度 是不够大的。
(2)经济地收集信息：
如果我们按照期望效用理论所描述的方式进行决策，即利用效用 乘以权重的方式，那么,该理论所要求收集的信息量，可以作为决策所 需的信息量的上限，从而使决策者能以此为依据，经济地收集信息。当 然，在实际中我们是无法获得所有这些信息的。
一种处理不确定性的方法是：改变概率，即或者增加收益的概率， 或者减少损失的概率，另一种方法是影响收益值，即增加可能的收入， 或减少可能的损失。
分散是一种与“广种薄收”类似的方法，即把风险分摊到多个方案 上。分散要起作用，关键就在于所涉及的方案相互之间不相同，即相互 不完全相关。要产生一种显著地减少不确定性(风险)的方法，就在于 采用多种互为负相关的方案。
另一方面，通过风险分享方案，还能减少可能的损失。没有一个决 策者愿意采纳收入和损失都是很大的方案。这种情况在“重新保险”方 案上可见，如一家保险公司在承保某项高风险的项目时，又向国际上多 家保险公司投保。
(2)不确定性转移：
通过一些正式的合约方式，也能够减少未来事件的不确定性。例 如，价格上短期的波动可以通过与供销商签订一些长期的合同而避免。
在这种情况下，不确定性是从一方转移到了另一方。甚至有这样 的情况：通过支付一定的费用给愿意承担不确定性的另一方，从而使 自己的未来情景更为肯定。
决策规则分析
由于不确定性决策的一个最大特点在于决策活动对于人的认知资 源要求超过了人的认知界限，因而使人们不可能像完全(Holistic)论 所要求的，全面考虑所有的方面，进行综合分析，然后作出理性的决策。 许多心理学的研究发现，人们在不确定性决策过程中往往显示出直觉 的分析方式，在以往的经验基础上整体(Wholistic) 把握决策问题。具 体表现为应用一些简化了的规则来分析问题，作出决策。这些规则有 时也被称为启发式。有关人类决策规则的研究揭示了许多决策启发式，其中主要的是：
(1)析取式启发式(Disjunctive): 是指决策者对于每一项特征 都确立一个最小的可接受值的决策方案，作为决策方案评选标准，这样 那些一个或几个超过该最小可接受值的决策方案，就被保留下来，而大 部分或全部特征都达不到标准的方案就被排除掉，这种方法是一种不 可补偿性的方法(uncompensatory), 而不是像MAUT 那样，一个特征 上的取值较小可以由另一特征上的取值较大来补偿。
(2)合取式启发式(Conjunctive): 决策者也是对每一项特征都 确立最小可接受值，但是只有那些在所有方面都超过最小可接受标准 的决策方案才被保留下来。
(3)主导式启发式(Dominance): 当有两种决策方案a₁ 和a₂, 且 a₁ 至少在一个方面(特征)比a₂ 好，而在其他方面又不比a₂ 差的情况下，选 择 a₁ 方 案 。
(4)相加差异的启发式(Additive difference):当 决 策 者 要 在a₁ 与a₂ 两种方案间作选择时，他考虑的是两种方案在各项特征上的差异， 按照这些差异的加权结果来作出决定。
(5)词典式启发式(Lexicographic Decision rule):这有点像查 字典，决策者先确定一些最重要的特征，并选择在这一些特征上得分最 高的方案。如果有两个或两个以上的方案在该特征上差不多，就比较 下一个重要的特征。
(6)最小差异词典启发式，这一启发式与词典式启发式很相似，只 是进一步增加了假设：为每一项特征规定了一最小可接受差异△i, 这 样只有当两个方案在某项特征上(i 项目)的差异大于△i时，才作出决定， 不然就像查字典那样继续下去。
(7)高分特征数量极大启发式(The Maximizing Number of At- tributes in Greater Attractiveness Rule):即选择具有较高约分的 特征数量最多的那种方案。
(8)方面排除法(Elimination by Aspects):在这种启发式中，
各项特征被假定有不同的重要性权重。
(9)补偿性规则/非补偿性规则(Compensatory rule/Noncom- pensatory rule)补偿性规则要求维度之间(特征之间)具有可通约性 (Commensurability) 。 即不同特征的吸引性程度在相互之间可以 互 补 。
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