Hodges-Lehmann criterion — 霍奇斯-莱曼准则
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霍奇斯-莱曼准则（Hodges-Lehmann Criterion）是一种在部分不确定性条件下进行决策的方法，它结合了悲观主义方法和概率方法的要素。它适用于已有结果概率评估，但决策者仍希望考虑最坏情况的场景。
准则的实质
霍奇斯-莱曼准则是在以下两者之间的一种折衷：
- 关注每个策略的最小结果（如瓦尔德准则），
- 以及使用评估概率计算结果的期望值（如贝叶斯准则）。
对于每个策略，会计算一个加权值，该值结合了最坏结果和平均期望结果。每个组成部分的权重由一个预先选定的系数决定，该系数反映了决策者的谨慎或乐观程度。
因此，霍奇斯-莱曼准则既考虑了最坏损失的风险，也考虑了概率期望。
准则的应用
应用过程包括以下步骤：
- 对每个策略，确定其最小结果。
- 根据已知或评估的结果概率，计算平均期望值。
- 将最小结果和平均结果进行加权组合，计算每个策略的最终得分。
- 选择最终得分最高的策略。
更谨慎的方法会给予最坏结果更大的权重，而更乐观的方法则会给予平均期望结果更大的权重。
优点与缺点
优点：
- 既考虑了概率信息，也考虑了最坏结果的风险。
- 允许灵活调整谨慎程度。
缺点：
- 要求至少有事件概率的粗略估计。
- 引入权重系数为决策过程增加了主观性。
Category:Decision analysis Category:Decision making