Analisi bayesiana delle decisioni

Analisi bayesiana delle decisioni (Bayesian decision analysis) analisi fondata sulla formula di T. Bayes, con la quale la probabi­lità di un evento condizionato viene calcolata in funzione delle probabilità di eventi incondizionati e di eventi condizionati. Al­cuni eventi sono interpretati come antecedenti, o cause, e altri eventi come conseguenti, o effetti. Con tale interpretazione la formula di Bayes, o formula della probabilità a posteriori, consente di calcolare la probabilità di una generica causa, una volta che sia stato osservato un dato effetto. In una situazione di incertezza sulla causa che ha prodotto un certo effetto, si accetta ragionevolmente quella causa che più probabilmente delle altre può aver prodotto l’effetto osservato. Il punto cruciale di questa impostazione consiste nella sostituzione di una preliminare distribuzione di probabilità a priori su determinate cause ( che può essere di natura oggettiva o soggettiva) con una distribuzione di probabilità a posteriori. Le probabilità soggettive possono interpretarsi come probabilità a priori assegnate a determinate cause; l’osservazione di un dato effetto può modificare la valutazione delle probabilità delle cause che possono aver agito, e ciò avvie­ne per mezzo della formula di Bayes, con cui si calcolano le pro­babilità a posteriori.
La teoria dell’analisi bayesiana, che costituisce un metodo siste­matico e formale per affrontare problemi decisionali in condi­zioni di incertezza, fornisce un procedimento logico, articolato in più fasi, per cercare l’equilibrio fra i diversi fattori (ambiente esterno, tecnologia, mercato, concorrenza ecc.) che intervengo­no nel processo decisionale. Nel marketing la teoria statistica delle decisioni è applicata anche per stimare il valore di informa­zioni aggiuntive prima dell’azione di mercato. Nell’ambito di ta­le stima, la formula di Bayes consente di riesaminare le probabi­lità ottenute a priori alla luce di ulteriori informazioni basate su campioni. Le probabilità rettificate vengono applicate al proble­ma iniziale, stabilendo così se si debbano acquisire ulteriori informazioni. Si giunge alla decisione finale quando il valore atteso dell’azione di mercato è più alto rispetto all’alternativa di acquisire altre informazioni.