| 研究概要 |
ヒトは様々な場面で,二者択一(GoとNogo)の判断に迫られる.そこで,ヒトが過去に意志決定を行ったデータベースに基づいて,将来の意志決定を条件付確率に基づき自動化する手法を提案している.提案した意志決定法で鍵となるのは,ヒトが何に基づいて判断を行ったかという点である.これは,提案法においては,条件付確率の因子(確率変数)となって現れる.意志決定の精度は,如何に適切に因子を選択するかに依存する.そこで,意志決定の自動化における条件付確率の因子選定法を確立した.GoとNogoの条件付確率密度関数が離れるような因子を選定することにより,意志決定の精度を向上させることができるが,その確率密度関数の離れ具合を定量的に判断するための評価規範を導入する.評価規範の候補として,kullback InfomationやJeffreys Infomationがあるが,これらでは条件を完全には満足しない。そこで、本研究では、新たな評価規範を提案した。提案した評価規範とKullback Information, Jeffreys Informationとの比較、評価規範の理論的特性、因子選定の数値例、二者択一問題に対する提案した評価規範の優位性について検討した。また、二者択一の意志決定例として、株式の取り引き問題、すなわち、株式を購入するか否か、売却するか否かの二者択一問題に対して考察し、有効性について検討した。
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