WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Teoria użytecznoÅ›ci DefiniujÄ…c problem decyzyjny jako trójkÄ™ elementów wskazaliÅ›my jako trzeci z nich relacjÄ™ preferencji na zbiorze stanów natury. WÅ‚aÅ›nie tej relacji i konsekwencjom jej istnienia poÅ›wiÄ™cimy najbliższe rozważania. Analityczne badanie problemów decyzyjnych wymaga przyjÄ™cia pewnej struktury matematycznej, umożliwiajÄ…cej przedstawienie porzÄ…dku w zbiorze różnych możliwych nastÄ™pstw dziaÅ‚aÅ„ podejmowanych w obliczu konkretnego stanu przyrody. Te różne nastÄ™pstwa, czyli możliwe warianty przyszÅ‚ego przebiegu wydarzeÅ„ (lub inaczej perspektywy), sÄ… w wyniku takiego uporzÄ…dkowania ustawiane w ciÄ…g, którego poczÄ…tek możemy umownie kojarzyć z pożądanymi nastÄ™pstwami dziaÅ‚ania zyskami, nagrodami, szczęściem, wartoÅ›ciami użytkowymi, a koniec z nastÄ™pstwami niepożądanymi, jak straty, koszty, porażki, klÄ™ski. DysponujÄ…c takim uporzÄ…dkowaniem zbioru perspektyw, podejmujÄ…cy decyzjÄ™ dąży do osiÄ…gniÄ™cia wyniku, który bÄ™dzie w pewnym sensie maksymalny, to jest jak najbliższy poczÄ…tkowi ciÄ…gu, gdzie umownie zebrane sÄ… nastÄ™pstwa najkorzystniejsze. (Wynika to zresztÄ… z interpretacji słów pożądany", ,,atrakcyjny" itp., potocznie używanych w odniesieniu do korzystnych nastÄ™pstw dziaÅ‚ania). MówiÄ…c o konsekwencjach decyzji podjÄ™tej użyliÅ›my wczeÅ›niej terminu nastÄ™pstwo, ponieważ nowa sytuacja zostaÅ‚a częściowo spowodowana przez podjÄ™cie decyzji. OmawiajÄ…c pojÄ™cie użytecznoÅ›ci bÄ™dziemy natomiast woleli używać terminu perspektywa, gdyż termin ten nie implikuje koniecznoÅ›ci, by przyszÅ‚y bieg wydarzeÅ„ byÅ‚ spowodowany przez naszÄ… decyzjÄ™. Istnienie jakiejÅ› zależnoÅ›ci przyczynowo-skutkowej miÄ™dzy decyzjÄ… a przyszÅ‚ym biegiem wydarzeÅ„ jest zaÅ‚ożeniem podstawowym w teorii podejmowania decyzji, ale w teorii użytecznoÅ›ci zaÅ‚ożenie to nie jest Strona 1 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji ogólnie konieczne. Analiza matematyczna problemu decyzyjnego jest prostsza, gdy możliwe jest nie tylko uporzÄ…dkowanie perspektyw, ale również rozmieszczenie ich na skali liczbowej. to jest przyporzÄ…dkowanie każdej perspektywie jej miary liczbowej. Funkcja taka, o ile istnieje, nosi nazwÄ™ użytecznoÅ›ci. Użyteczność jest zatem funkcjÄ… okreÅ›lonÄ… na zbiorze różnych perspektyw (lub nastÄ™pstw), przed którymi staje podejmujÄ…cy decyzjÄ™, mierzÄ…cÄ… na skali liczbowej wzglÄ™dne atrakcyjnoÅ›ci tych perspektyw. Chociaż można wykazać matematycznie, że funkcja taka istnieje, jeÅ›li tylko podejmujÄ…cy decyzjÄ™ zachowuje siÄ™ zgodnie z pewnym typem racjonalnoÅ›ci, to w istocie nie zawsze Å‚atwo jest okreÅ›lić postać tej funkcji w konkretnym przypadku. Uważa siÄ™ czasem, że trudność ta poważnie umniejsza stosowalność tej teorii. Ale choć rzeczywiÅ›cie, w wielu konkretnych sytuacjach decydent nie zna swojej funkcji użytecznoÅ›ci, to fakt ten nie zawsze przeszkadza w znalezieniu dobrych (najlepszych) decyzji. CzÄ™sto wystarczy wiedza, że taka funkcja istnieje i znajomość jej wÅ‚asnoÅ›ci. Ponadto znaczenie istnienia funkcji użytecznoÅ›ci dalece wybiega poza zastosowania do rozwiÄ…zywania konkretnych problemów decyzyjnych jest ona podstawÄ… szeregu ważnych wyników teoretycznych zwiÄ…zanych z samym modelowaniem problemów decyzyjnych i analizÄ… wÅ‚asnoÅ›ci ich rozwiÄ…zaÅ„, w konsekwencji dajÄ…c np. informacje o możliwych do speÅ‚nienia oczekiwaniach czy pojÄ™cie o tym czy dany sposób postÄ™powania w ogóle ma sens. W dalszym ciÄ…gu wykÅ‚adu wrócimy jeszcze do tych uwag. Ponadto pozwala na zrozumienie istoty i sensownoÅ›ci intuicyjnych zachowaÅ„ decydentów w pewnych sytuacjach. 1. Relacja preferencji perspektyw (wyników, stanów natury) Każda konstrukcja matematyczna jest oparta na aksjomatach Strona 2 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji (pewnikach), czyli na zdaniach tak podstawowych i elementarnych, że ich prawdziwoÅ›ci nie dowodzimy. PrzyjÄ™cie okreÅ›lonego ukÅ‚adu aksjomatów zobowiÄ…zuje nas za poÅ›rednictwem reguÅ‚ logiki, do przyjmowania z kolei caÅ‚ego ciÄ…gu twierdzeÅ„, czyli wniosków wynikajÄ…cych z aksjomatów. Przedstawiane tu aksjomaty dotyczÄ…ce preferencji bÄ™dÄ… implikować istnienie funkcji użytecznoÅ›ci, dostarczajÄ…cej skali liczbowej do mierzenia wyników dziaÅ‚aÅ„. Wprowadzimy pojÄ™cie preferencji, czyli wzglÄ™dnej atrakcyjnoÅ›ci perspektyw w sytuacji wyboru miÄ™dzy nimi. W szczególnoÅ›ci za podstawowÄ… relacjÄ™ dwuczÅ‚onowÄ… przyjmiemy relacjÄ™ co najmniej tak atrakcyjny jak zapisywanÄ… za pomocÄ… symbolu e". Czyli jeÅ›li chcemy zapisać że perspektywa A jest co najmniej tak atrakcyjna jak B to piszemy A e" B. JeÅ›li perspektywa A jest przedkÅ‚adana nad perspektywÄ™ B to piszemy A > B. Mówimy wtedy też, że A jest bardziej atrakcyjna od B. Wprowadzamy ponadto relacjÄ™ indyferencji. Mówimy, że perspektywy A i B sÄ… indyferentne jeÅ›li sÄ… równie atrakcyjne, co zapisujemy A~B. RelacjÄ™ e" nazywamy relacjÄ… preferencji, zaÅ› relacjÄ™ > relacjÄ… mocnej preferencji. Dla sprecyzowania wymagaÅ„ jakie powinny speÅ‚niać preferencje decydentów musimy również wprowadzić pojÄ™cie mieszanki perspektyw (loterii) 2. Mieszanka perspektyw - loterie Przypomnijmy, że podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka, to taki problem decyzyjny w którym danej akcji a przyporzÄ…dkowany jest dany (znany) rozkÅ‚ad prawdopodobieÅ„stwa na zbiorze wyników Wð . WÅ‚aÅ›nie tan dany rozkÅ‚ad na wynikach nazywamy mieszankÄ… perspektyw. TakÄ… mieszankÄ™ nazywamy też czÄ™sto loteriÄ…. Strona 3 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji LoteriÄ™ w której perspektywy w1, w2 ,..., wn sÄ… realizowane z prawdopodobieÅ„stwami p1, p2,..., pn oznaczać bÄ™dziemy: [w1,w2,...,wn] (p1,p2,...,pn) PrzykÅ‚ad 1. Przypuśćmy, że student na egzaminie losuje jeden z szeÅ›ciu zestawów pytaÅ„ egzaminacyjnych rzucajÄ…c szeÅ›ciennÄ… koÅ›ciÄ… do gry. JeÅ›li symbole Z1, Z2,...,Z6 oznaczajÄ… poszczególne zestawy to student stoi w obliczu loterii, którÄ… zapiszemy w postaci [Z1,Z2, Z3, Z4, Z5, Z6] (1/6 , 1/6 , 1/6 , 1/6 , 1/6 , 1/6) PrzykÅ‚ad 2. Student, który za pomocÄ… rzutu monetÄ… postanowiÅ‚ wybrać pomiÄ™dzy spÄ™dzeniem weekendu na nauce w bibliotece a wyjazdem na narty zdecydowaÅ‚ siÄ™ na mieszankÄ™ perspektyw, którÄ… zapisujemy [ narty , biblioteka ] (½, ½) W swych rozważaniach dopuszczamy oczywiÅ›cie także sytuacjÄ™, gdy zbiór wyników jest nieskoÅ„czony. Na naszym wykÅ‚adzie ważnÄ… role odegra mieszanka przeliczalnie wielu perspektyw, którÄ… możemy oznaczyć analogicznie jak w poprzednich przypadkach. PrzykÅ‚ad 3. Przypuśćmy, że dom gry wypÅ‚aca graczowi sumÄ™ zÅ‚otych równÄ… liczbie rzutów rzetelnÄ… monetÄ…, niezbÄ™dnych do wyrzucenia pierwszego orla. PrawdopodobieÅ„stwo wyrzucenia orÅ‚a w pierwszym rzucie wynosi 1/2, prawdopodobieÅ„stwo reszki w pierwszym rzucie i orÅ‚a w drugim rzucie wynosi 1/4, reszki w pierwszym i drugim rzucie oraz orÅ‚a w trzecim 1/8, itd. A wiÄ™c perspektywÄ… stojÄ…cÄ… przed graczem jest [l zÅ‚.,2 zÅ‚., 3 zÅ‚., ...] (1/2 ,1/4,1/8,...) PojÄ™cie loterii odgrywa ważnÄ… rolÄ™ w aksjomatyzacji relacji Strona 4 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji preferencji. 3. Aksjomaty relacji preferencji perspektyw. Aby problem wyboru byÅ‚ problemem decyzyjnym w sensie teorii normatywnej relacja preferencji musi speÅ‚niać pewne aksjomaty. ZapewniajÄ… one okreÅ›lony typ racjonalnoÅ›ci decydenta, który umożliwi matematycznÄ… analizÄ™ problemu decyzyjnego (w odróżnieniu od analizy psychologicznej czy behawioralnej). PodkreÅ›lmy, że teoria nie twierdzi, że każde preferencje decydenta speÅ‚niajÄ… te aksjomaty, jedynie mówi, że to co dalej bÄ™dziemy mówić jest prawdziwe udowodnione gdy relacja preferencji te aksjomaty speÅ‚nia. Dlatego po ich sformuÅ‚owaniu zastanawiać siÄ™ bÄ™dziemy czy wydajÄ… nam siÄ™ one intuicyjne czy sztuczne i wydumane . Podawać bÄ™dziemy przykÅ‚ady sytuacji, gdy ich speÅ‚nienie jest bezdyskusyjne i takie, gdzie to od subiektywnej oceny decydenta zależy czy uzna, że jego preferencje speÅ‚niajÄ… przyjÄ™te zaÅ‚ożenia. Aksjomat l: Dla każdych dwu perspektyw zachodzi jedna z relacji P > Q lub Q > P, lub P ~ Q Aksjomat 2: Jeżeli P e" Q i Q e" R, to P e" R. Aksjomat 3: Jeżeli P1 > P2, to dla każdego prawdopodobieÅ„stwa r i dla każdej perspektywy P speÅ‚niona jest relacja [P1, P] > [P2, P] r r Aksjomat 4: Dla trzech danych perspektyw o uporzÄ…dkowaniu P1>P2>P3, istniejÄ… mieszanki [P1, P3] i [P1, P3] r , takie, że p P1 > [P1, P3]p > P2 > [P1, P3]r >P3 Omówimy teraz znaczenie przyjÄ™tych aksjomatów. Strona 5 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Aksjomat l stwierdza, że gdy sÄ… dane jakieÅ› dwie perspektywy, wówczas albo pierwsza perspektywa jest przedkÅ‚adana nad drugÄ…, albo druga nad pierwszÄ…, albo obie perspektywy sÄ… równie atrakcyjne. Może siÄ™ jednak zdarzyć, zwÅ‚aszcza przy rozpatrywaniu perspektyw, które sÄ… bardziej zawiÅ‚e i do pewnego stopnia nieznane, że mimo koniecznoÅ›ci stwierdzenia, iż któraÅ› z perspektyw jest atrakcyjniejsza, lub że obie perspektywy sÄ… równie atrakcyjne, stwierdzenie tego bÄ™dzie dla danej osoby trudne. Na przykÅ‚ad, pięćdziesiÄ™cioletni wdowiec może odkryć, że chcÄ… go poÅ›lubić dwie kobiety: dwudziestooÅ›mioletnia, która chciaÅ‚aby mieć dużą rodzinÄ™, i czterdziestoletniÄ… , która jest bardzo inteligentna i towarzyska. A wiÄ™c czy perspektywa poÅ›lubienia mÅ‚odszej kobiety, z wszystkimi kÅ‚opotami wychowania nowej generacji potomstwa, lecz i z radoÅ›ciami mÅ‚odoÅ›ci, jest bardziej, mniej czy równie atrakcyjna z perspektywÄ… poÅ›lubienia starszej, która zadowoli siÄ™ życiem we dwoje. Być może wdowiec potrafi uporzÄ…dkować te perspektywy, a być może nie. MówiÄ…c krótko na pewno sÄ… sytuacje, gdy perspektywy sÄ… nieporównywalne. Zastanówmy siÄ™, czy w kolejnych przykÅ‚adach potrafimy uszeregować atrakcyjność proponowanych perspektyw. PrzykÅ‚ad 4. a) Perspektywy: nowy samochód Audi A6, wyjazd na urlop nad polskie wybrzeże, niezasÅ‚użony wyrok wiÄ™zienia, b) Perspektywy: ciekawa praca poÅ‚Ä…czona z realizacjÄ… zainteresowaÅ„, Å›wiatowa kariera sportowa, przyjazÅ„ z pogodnym filozofem, szczęśliwe życie rodzinne. Widzimy, że sÄ… sytuacje, gdy aksjomat ten jest speÅ‚niony, ale też Å‚atwo sobie wyobrazić takie, w których speÅ‚niony być nie musi. W takich problemach normatywna teoria decyzji w wyborze perspektywy nam oczywiÅ›cie nie pomorze analizÄ… takich sytuacji zajmÄ… siÄ™ nauki behawioralne; psychologia czy socjologia, wchodzÄ…ce w zakres deskryptywnej teorii decyzji. Strona 6 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Aksjomat 2 stwierdza przechodniość relacji preferencji. Jego przyjÄ™cie zapobiega pewnemu rodzajowi niezgodnoÅ›ci w modelu matematycznym, opisujÄ…cym mniej lub bardziej dokÅ‚adnie rzeczywiste preferencje ludzi. W rzeczywistoÅ›ci jednak ludzie dziaÅ‚ajÄ… czasem niekonsekwentnie: ktoÅ› może przedkÅ‚adać kawÄ™ nad herbatÄ™, herbatÄ™ nad mleko, a jednak również mleko nad kawÄ™! Tu uwaga Å›wiadomość istnienia relacji przechodnioÅ›ci nie jest czÅ‚owiekowi wrodzona, uczymy siÄ™ jej w trakcie naszego rozwoju. Badania empiryczne (z psychologii i epistemologii) dowodzÄ…, że czÅ‚owiek wnioskuje na podstawie tej relacji dopiero okoÅ‚o 7-8 roku życia. Dziecko mÅ‚odsze, z faktu, że np. samolot porusza siÄ™ szybciej niż pociÄ…g, a pociÄ…g szybciej niż statek nie wysnuje wniosku, że samolot porusza siÄ™ szybciej niż statek. Z kolei doroÅ›li już tak siÄ™ wyuczÄ… tej relacji, że nawet wtedy, gdy jest ona niespeÅ‚niona, to uważajÄ… że być powinna. I tak w przykÅ‚adzie z napojami, gdyby dorosÅ‚ych poprosić o uszeregowanie ich atrakcyjnoÅ›ci podajÄ…c propozycje naraz, to wszyscy je jakoÅ› uszeregujÄ…. Dopiero wtedy, gdy w trakcie badaÅ„ pytamy siÄ™ o wzglÄ™dnÄ… atrakcyjność proponujÄ…c wybór parami (tak, by siÄ™ nie zorientowali o co chodzi) to okazuje siÄ™, że może dojść do wskazanej na poczÄ…tku niekonsekwencji w preferencjach. Aksjomat 3 mówi, że poprawienie jednej z perspektyw, wchodzÄ…cych do skoÅ„czonej mieszanki perspektyw, poprawia tÄ™ mieszankÄ™. Trudno jest wyobrazić sobie sytuacjÄ™, w której pewnik ten byÅ‚by nie do przyjÄ™cia (przynajmniej w odniesieniu do mieszanek skoÅ„czonych). Jeżeli na przykÅ‚ad perspektywy otrzymania nowego samochodu (NS) jest dla kogoÅ› bardziej atrakcyjna niż perspektywa otrzymania nowy motoroweru (NM) to dla dowolnej trzeciej perspektywy (TP) takiej jak np. wycieczka do Krakowa , wizyta u dentysty , przygotowanie obiadu , Strona 7 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji praca w prestiżowej firmie finansowej loteriÄ™ [NS, TP] przedkÅ‚adamy nad r loteriÄ™ [NM, TP] , gdzie 1-r jest dowolnym, ustalonym , ale takim samym w r obu loteriach prawdopodobieÅ„stwem wylosowania trzeciej perspektywy. MówiÄ…c inaczej jeÅ›li w dowolnej loterii jednÄ… z perspektyw zamienimy na lepszÄ…, a wszystkie prawdopodobieÅ„stwa i pozostaÅ‚e perspektywy pozostanÄ… bez zmian to otrzymamy lepszÄ… loteriÄ™. Wydaje siÄ™ trudne podanie przykÅ‚adu wyborów, w których aksjomat ten byÅ‚by niespeÅ‚niony. Znaczenie aksjomatu 4 może nie być już dla każdego tak caÅ‚kowicie oczywiste. Wynika to pewnie z dość skomplikowanego zapisu. Zacznijmy zatem od przykÅ‚adu, który wyjaÅ›ni jego sens. PrzykÅ‚ad 5. MÅ‚ody czÅ‚owiek, koÅ„czÄ…cy wÅ‚aÅ›nie uczelniÄ™ i stojÄ…cy u progu kariery zawodowej, rozważa trzy perspektywy: P1: otrzymanie sumy 1 miliona zÅ‚otych P2: otrzymanie sumy 2 tysiÄ™cy zÅ‚otych P3: oddanie już posiadanych 20 tysiÄ™cy zÅ‚otych Jest prawdopodobne, że mÅ‚ody czÅ‚owiek uporzÄ…dkuje te perspektywy nastÄ™pujÄ…co: P1 > P2 >P3. Wyobrazmy sobie, że owe perspektywy pojawiÅ‚y siÄ™ w zwiÄ…zku z udziaÅ‚em w telewizyjnym teleturnieju. ProwadzÄ…cy ten teleturniej redaktor KI proponuje studentowi wybór: P2 lub loteria [P1 , P3]r. Czy jest jasne co wybierze student, czy my wiemy, co byÅ›my wybrali? Zapewne zależy to od prawdopodobieÅ„stwa r wylosowania 2 milionów zÅ‚otych (tj. realizacji perspektywy P1). Stawiamy pytanie, czy istnieje jakaÅ› mieszanka perspektyw P3 i P1, która jest gorsza niż P2. Innymi sÅ‚owy, czy bez wzglÄ™du na to jakie jest prawdopodobieÅ„stwa r wylosowania P1, każda perspektywa zawierajÄ…ca nawet najmniejszÄ… szansÄ™ zostania milionerem jest bardziej atrakcyjna niż perspektywa P2? A bardziej szczegółowo: czy prawdopodobieÅ„stwo 0,001 dla P1,, Strona 8 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji wobec prawdopodobieÅ„stwa 0,999 dla P3, dostatecznie angażuje P1, czyniÄ…c mieszankÄ™ bardziej atrakcyjnÄ… niż perspektywa P2? Zależy to oczywiÅ›cie od mÅ‚odego czÅ‚owieka, lecz wiÄ™kszość ludzi znajdzie takie maÅ‚e, lecz dodatnie r, że perspektywa P2 bÄ™dzie dla nich bardziej atrakcyjna niż perspektywa losowa [P1, P3]r, pomimo zachwycajÄ…cej perspektywy P1 . (Może to być, na przykÅ‚ad, r równe szansie znalezienia ziarnka ryżu rzuconego przez stryja gdzieÅ› na plaży). Chyba zgodzimy siÄ™, że zawsze istnieje tak maÅ‚e prawdopodobieÅ„stwo r wylosowania milionów, że student (czy my w jego sytuacji) bÄ™dzie wolaÅ‚ pewne 2 tys. zÅ‚. OczywiÅ›cie odwracajÄ…c argumentacjÄ™ (a dokÅ‚adniej zamieniajÄ…c wielkość prawdopodobieÅ„stwa) otrzymujemy takÄ… loteriÄ™, którÄ… zarówno student jak i my w jego sytuacji uznamy za bardziej atrakcyjna od pewnych 2 tys. zÅ‚. Sens aksjomatu czwartego można też przedstawić inaczej choć równoważnie. Mianowicie, zadajmy kolejne pytania: " czy istnieje jakaÅ› perspektywa P1 tak absolutnie wspaniaÅ‚a by każda mieszanka P3 i P1 (w której prawdopodobieÅ„stwo uzyskania P3 jest dodatnie) byÅ‚a lepsza niż P2 ? " czy istnieje perspektywa P3 tak straszna (bez wÄ…tpienia gorsza niż oddanie posiadanych 20 tysiÄ™cy), że jakiekolwiek dodatnie prawdopodobieÅ„stwo jej realizacji w mieszance z P3, daje zawsze perspektywÄ™ gorszÄ… niż P2 ? Otóż aksjomat 4 stwierdza, że gdy P1 >P2 >P3. to nie istnieje tak wspaniaÅ‚a perspektywa P1 by najmniejsza szansa jej realizacji zamiast P3 (to jest w mieszance [P1, P3]r) byÅ‚a lepszÄ… perspektywÄ… niż jakaÅ› zwykÅ‚a perspektywa P2. Nie ma również tak strasznej perspektywy P3, by najmniejsza szansa jej speÅ‚nienia, zamiast P1 dawaÅ‚a mieszankÄ™ gorszÄ… niż jakaÅ› zwykÅ‚a perspektywa P2. RzeczywiÅ›cie jest to zgodne z naszym doÅ›wiadczeniem codziennym przecież mimo, że sÄ… realne szanse, że wychodzÄ…c na ulice zostaniemy przejechani przez samochód to jednak Strona 9 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji prawie nikt nie rezygnuje z tego powodu z robienia zakupów. I choć perspektywÄ™ utraty życia można chyba powszechnie uznać za strasznÄ…, a perspektywÄ™ rezygnacji z robienia zakupów za zwykÅ‚Ä…, to uznajemy szanse r realizacji strasznej perspektywy P3 za zbyt maÅ‚Ä… by pozostać w domu. PrzykÅ‚adów tego typu można by mnożyć 4. Twierdzenie o perspektywie poÅ›redniej Z aksjomatów przedstawionych na poprzednim wykÅ‚adzie wynikajÄ… ważne wnioski. Zauważmy po pierwsze, że można na podstawie aksjomatów wykazać, że gdy dane sÄ… dwie różne perspektywy P1 i P2, speÅ‚niajÄ…cej warunek P1>P2, wówczas wszystkie mieszanki tych perspektyw znajdujÄ… siÄ™, pod wzglÄ™dem atrakcyjnoÅ›ci, miÄ™dzy tymi dwiema perspektywami: P1 > [P1, P2] > P2 p Ponadto, im wiÄ™ksze p wystÄ™pujÄ…ce w okreÅ›leniu powyższej loterii, tym wiÄ™ksza jest atrakcyjność tej mieszanki (jest to intuicyjnie jasne jeÅ›li przypomnimy, że w omawianej sytuacji p okreÅ›la prawdopodobieÅ„stwo wylosowania perspektywy atrakcyjniejszej). SformuÅ‚ujemy te intuicyjne uwagi w postaci poniższych faktów. Ò! " s " (0,1) P1 > [P1, P2]s > P2 Fakt 1. P1 > P2 : Dowód. RzeczywiÅ›cie, z A3 i definicji mieszanki perspektyw mamy: P1 = [P1, P1]1- s > [P2, P1]1- s = [P1, P2]s . Dowód drugiej nierównoÅ›ci pozostawiamy czytelnikowi jako ćwiczenie. Ò! [P1, P2]r > [P1, P2]s Ô! r > s Fakt 2. ( ) P1 > P2 [P1, P2]r Dowód. Niech r > s. Wtedy mieszankÄ™ możemy zapisać p " (0,1) jako [P1, P2]r = [P1,[P1, P2]s ]p dla pewnego . Z Faktu 1 oraz A3 Strona 10 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji otrzymujemy wiÄ™c [P1, P2]r = [P1,[P1, P2]s ]p > [[P1, P2]s ,[P1, P2]s ]p = [P1, P2]s Dowód w druga stronÄ™ przeprowadzony nie wprost jest natychmiastowy. Najważniejsze jest jednak to, że jeÅ›li P jest dowolnÄ… perspektywÄ… miÄ™dzy P1 i P3, tj. speÅ‚nia warunek P1> P > P3, to istnieje pewna mieszanka perspektyw P1 i P3, indyferentna z perspektywÄ… P (tj. równoważna P pod wzglÄ™dem atrakcyjnoÅ›ci). Prawdziwe jest zatem twierdzenie: Twierdzenie l. Jeżeli dane sÄ… dwie dowolne perspektywy P1 i P3, takie, że P1>P3, i dana jest perspektywa P speÅ‚niajÄ…ca warunek P1> P > P3,, to istnieje dokÅ‚adnie jedna liczba p, zawarta miÄ™dzy 0 a 1, taka, że mieszanka [P1, P3] jest równoważna perspektywie P. p Dowód twierdzenia Zdefiniujmy dwa niepuste zbiory: Åš = {p " (0,1) :[P1, P3]r < P2 } L Åš = {p " (0,1) :[P1, P3]r > P2 } U Ponadto p0 = sup Åš . L Skoro loteria [P1, P3]p nie jest indyferentna perspektywÄ… P2 to z A1 0 wynika, że albo jest bardziej albo mniej atrakcyjna od tej perspektywy. Pokażemy, że żaden z tych przypadków zajść nie może. Zacznijmy od [P1, P3]p > P2 Ò! " r " (0,1) przypuszczenia, że . Wtedy z A4 takie, że: 0 Strona 11 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji [[P1, P3]p , P3]r > P2 , 0 z tego wynika: [P1, P3]rp > P2 0 [P1, P3]s > P2 Na podstawie Faktu 2 nierówność zachodzi dla s " (rp0, p0 ) każdego , jest to sprzeczne z definicjÄ… p jako kresu górnego 0 Åš zbioru (wszak dowolnie blisko p powinny znajdować siÄ™ liczby 0 L Åš speÅ‚niajÄ…ce warunek definiujÄ…cy zbiór ) L Przypuśćmy zatem, że [P1, P3]p < P2 . Wobec nierównoÅ›ci 0 [P1, P3]p < P2 < P1 z A4 dla pewnego r mamy: 0 P2 > [P1,[P1, P3]p ]r 0 z tego wynika: P2 > [P1, P3]r+ (1- r ) p0 = [P1, P3]p + r(1- p0 ) 0 p0 + r(1- p0) > p0 Ponieważ , wiÄ™c zachodzi sprzeczność z definicja p . 0 Z A1. wynika, że dowolne perspektywy sÄ… porównywalne, wiÄ™c po wykluczeniu innych możliwoÅ›ci otrzymaliÅ›my: [P1, P3]p ~ P2 . 0 Koniec dowodu. 5. Funkcje użytecznoÅ›ci W tej części wykÅ‚adu przeprowadzimy dowód istnienia funkcji Strona 12 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji rzeczywistej, która jest noÅ›nikiem informacji o preferencjach decydenta oraz posiada pewnÄ… ważnÄ… z punktu widzenia teorii decyzji i jej zastosowaÅ„ wÅ‚asność. Niech, jak poprzednio W bÄ™dzie zbiorem wszystkich możliwych perspektyw w danym problemie decyzyjnym. ZakÅ‚adamy, że zbiór ten zawiera przynajmniej dwie różne perspektywy. Zdefiniujemy nastÄ™pujÄ…ce rozÅ‚Ä…czne podzbiory zbioru W: P1 M = {P " W : P e" P3 '" P1 e" P} P3 U = {P " W : P > P1} P1 LP3 = {P " W : P3 > P} P1 u : M R Zdefiniujmy funkcjÄ™ w sposób nastÄ™pujÄ…cy. Niech P3 u(P1)=1, u(P3)=0, zaÅ› dla pozostaÅ‚ych perspektyw P z rozpatrywanego zbio- u(P) = r ru , gdzie r jest jedynÄ… liczbÄ… z przedziaÅ‚u (0,1) speÅ‚niajÄ…cÄ… warunek [P1, P3]r ~ P . Funkcja u jest dobrze okreÅ›lona. Istnienie żądanej liczby r wynika z twierdzenia o perspektywie poÅ›redniej, zaÅ› jej jednoznaczność z Faktu 2. Za- uważmy, że funkcja u speÅ‚nia nastÄ™pujÄ…ce warunki: P1 M Warunek A. Dla każdej pary perspektyw P, Q ze zbioru zachodzi: P3 P > Q Ô! u(P) > u(Q) (1.7) Warunek B. Dla dowolnej loterii [P,Q] , w której perspektywy P, Q pocho- p P1 M dzÄ… ze zbioru zachodzi: u([P,Q] ) = p u(P) + (1-p) u(Q) p P3 Dowód speÅ‚nienia warunku A (nie wprost) . P > Q Ò! u(P) > u(Q) Zaczniemy od implikacji . Strona 13 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji P > Q u(P) > u(Q) Niech . Przypuśćmy, że nie zachodzi . Zatem albo u(P) = u(Q) u(P) < u(Q) albo . Rozważmy pierwszÄ… z tych możliwoÅ›ci. u(P) = r = u(Q) Niech . Wtedy, w myÅ›l definicji funkcji u otrzymujemy '" P ~ [P1, P3]r Q ~ [P1, P3]r Ò! P ~ Q P > Q co jest sprzeczne z zaÅ‚ożeniem . u(P) < u(Q) Załóżmy wiÄ™c, że zachodzi druga możliwość : . Z twierdzenia o perspektywie poÅ›redniej wynika istnienie mieszanek speÅ‚niajÄ…cych warunek: P ~ [P1, P3]r Q ~ [P1, P3]s oraz . u(P) < u(Q) Zatem z zaÅ‚ożenia, że i definicji funkcji u wynika, że r < s. Wo- bec udowodnionego Faktu 2 na podstawie zaÅ‚ożenia P1>P3 otrzymujemy stÄ…d P ~ [P1, P3]r < [P1, P3]s ~ Q Jest to sprzeczne z zaÅ‚ożeniem , że P > Q , a to dowodzi sÅ‚usznoÅ›ci implika- Ð! cji . u(P) > u(Q) Ò! P > Q Rozważmy teraz implikacjÄ™ w drugÄ… stronÄ™ tj. . Aby jej dowieść wystarczy powtórzyć rozumowanie z poprzedniego frag- u(P) > u(Q) mentu dowodu. Z zaÅ‚ożenia, że i definicji funkcji u wynika, że P ~ [P1, P3]r Q ~ [P1, P3]s r >s, gdzie r i s speÅ‚niajÄ… warunki oraz . Z Faktu 2 otrzymujemy Q ~ [P1, P3]s < [P1, P3]r ~ P Ostatecznie wykazaliÅ›my wiÄ™c prawdziwość warunku A. Aatwo jest też wykazać nastÄ™pujÄ…cy wniosek: P1 M Wniosek. Dla każdej pary perspektyw P, Q ze zbioru zachodzi: P3 Strona 14 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji P ~ Q Ô! u(P) = u(Q) Dowód speÅ‚nienia warunku B. P ~ [P1, P3]r Q ~ [P1, P3]s Niech oraz . Otrzymujemy [P,Q] ~[ [P1,P3] , [P1,Q3] ] = [P1,P3] p r s p rp+s(1-p) oraz u([P,Q] ) = u([P1,P3] ) = rp+s(1-p) = pu(P) + (1-p)u(Q) p rp+s(1-p) gdzie ostatnie dwie równoÅ›ci wynikajÄ… z definicji funkcji u. Uwaga 1.0 Perspektywy P1 i P3 wystÄ™pujÄ…ce w konstrukcji funkcji u zostaÅ‚y wybrane zupeÅ‚nie dowolnie. Zatem gdybyÅ›my wybrali jakiekolwiek inne dwie perspektywy P1` > P3` moglibyÅ›my zdefiniować jakÄ…Å›, być może innÄ… funkcjÄ™ v, która oczywiÅ›cie również speÅ‚niaÅ‚aby warunki A i B na zbiorze poÅ›rednich perspektyw P, tj. perspektyw speÅ‚niajÄ…cych warunek P1` > P > P3` Teraz zajmiemy siÄ™ przedÅ‚użaniem funkcji u na zbiór wszystkich perspektyw W tak, by speÅ‚niaÅ‚a ona warunki A i B. U = {P " W : P > P1} Załóżmy zatem, że zbiór perspektyw bardziej P1 atrakcyjnych niż P1 jest niepusty. Na poczÄ…tek przedÅ‚użmy funkcjÄ™ u na zbiór U tak, by zachowaÅ‚a siÄ™ wÅ‚asność B. W tym celu rozważmy dowolnÄ… P1 perspektywÄ™ P z tego zbioru. Ponieważ P>P1>P3, wiÄ™c P1 ~ [P, P3]r (1.a) r " (0,1) dla pewnego (przypomnijmy, wnioskujemy to z twierdzenia o perspektywie poÅ›redniej). Zatem by nasza funkcja speÅ‚niaÅ‚a warunek B musi zachodzić zwiÄ…zek: u(P1) = u([P, P1]r ) = ru(P1) + (1- r)u(P3) Strona 15 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji czyli 1 = ru(P) + (1- r)0 , Zatem ostatecznie, by zachowaÅ‚a siÄ™ wÅ‚asność B musimy zdefiniować u na zbiorze U wzorem: P1 1 u(P) = r (1.b) Analogicznie postÄ™pujemy w przypadku zbioru perspektyw mniej atrakcyjnych niż P3 czyli zbioru LP3 = {P " W : P3 > P} . JeÅ›li P " LP3 , to P1>P3>P, i w konsekwencji P3 ~ [P1, P]r r " (0,1) dla pewnego . Zatem musi być u(P3) = ru(P1) + (1- r)u(P) oraz 0 = r + (1- r)u(P) Ostatecznie, po przeksztaÅ‚ceniu powyższego wzoru otrzymujemy: r u(P) = , (1.c) r - 1 Uwaga 1.1 Z powyższych wzorów 1.b oraz 1.c bezpoÅ›rednio wynika, że prawdopodobieÅ„stwo r, definiujÄ…ce równoważne mieszanki perspektyw w przypadku relacji 1.1a dane jest wzorem r=1/u(P), zaÅ› w przypadku relacji u(P) r = 1.b dane jest wzorem . u(P) - 1 Dowiedziemy teraz, że zdefiniowana przez nas funkcja u speÅ‚nia warunki A i B na zbiorze wszystkich perspektyw. Fakt ten sformuÅ‚ujemy w postaci twierdzenia Strona 16 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Twierdzenie (konstrukcja funkcji użytecznoÅ›ci w oparciu o dwie zadane perspektywy). Niech P1 i P3 bÄ™dÄ… dwiema dowolnymi perspektywami speÅ‚niajÄ…cymi warunek P1>P3. Niech u bÄ™dzie funkcjÄ… rzeczywistÄ…, której dziedzinÄ… jest zbiór wszystkich perspektyw, okreÅ›lonÄ… nastÄ™pujÄ…cymi wzorami: " dla P>P1, u(P)=1/r , gdzie r jest jedynÄ… liczbÄ… speÅ‚niajÄ…cÄ… warunek: [P, P3]r ~ P1 " dla P1>P>P3, u(P)=r , gdzie r jest jedynÄ… liczbÄ… speÅ‚niajÄ…cÄ… [P1, P3]r ~ P warunek: " dla P3>P, u(P)=r/(1-r) , gdzie r jest jedynÄ… liczbÄ… speÅ‚niajÄ…cÄ… [P1, P]r ~ P3 warunek: Funkcja u jest dobrze okreÅ›lona, zawsze istnieje i speÅ‚nia warunki A i B. Dowód twierdzenia. Fakt, że funkcja u jest dobrze okreÅ›lona i zawsze istnieje zostaÅ‚ już wykazany. Teraz udowodnimy, że wskazana funkcja speÅ‚nia warunki A i B dla dowolnych perspektyw ze zbioru W. Rozważmy zatem dwie dowolne P > Q perspektywy P, Q. Załóżmy, bez straty na ogólnoÅ›ci, że . Niech jak dotychczas P1, P3 oznaczajÄ… perspektywy wykorzystane w definicji funkcji Pmax Pmin u i niech , oznaczajÄ… odpowiednio, najbardziej i najmniej atrakcyjnÄ… spoÅ›ród wymienionych czterech perspektyw. P min u* : M ! Zdefiniujmy nowÄ… (być może) funkcje sposobem P max identycznym jaki wykorzystaliÅ›my do definicji funkcji u z ta różnicÄ…, że zamiast perspektyw P1 i P3 wykorzystamy perspektywy P i P . max min OczywiÅ›cie jest możliwe, że pary perspektyw (P1 , P3) oraz (P , P ) majÄ… max min identyczne elementy lub nawet siÄ™ pokrywajÄ…. To nam jednak nie Strona 17 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji P min M przeszkadza. Tak czy owak wiemy, że funkcja u* na zbiorze speÅ‚nia P max warunki A i B, patrz Uwaga 1.0. Naszym celem bÄ™dzie znalezienie zwiÄ…zku miÄ™dzy funkcjami oraz u na tym zbiorze. Wezmy zatem dowolnÄ… u* P min M perspektywÄ™ ze zbioru i oznaczmy jÄ… jako R. Mamy trzy P max P1 R " M wykluczajÄ…ce siÄ™ możliwoÅ›ci : albo R > P1, albo , albo P3 > R. P3 Rozpatrzymy je po kolei. Na poczÄ…tek niech R > P1 >P3 . Wtedy (patrz Uwaga 1.1) P1 ~ [R, P3] 1 u(R) P min M Ponieważ u* speÅ‚nia na zbiorze warunek B zatem P max 1 1 u*(P1) = u*([R, P3]) = u*(R) + (1- )u*(P3) 1 u(R) u(R) u(R) u(R)u*(P1) = u*(R) + u(R)u*(P3) - u*(P3) u*(R) = (u*(P1) - u*(P3))u(R) + u*(P3) Znaleziony zwiÄ…zek pomiÄ™dzy liczbami u(R) oraz u(R) możemy zapisać w postaci * * u* = Ä… u(R) + ² (1.L) * * * gdzie Ä… = u*(P1) - u*(P3) oraz ² = u*(P3) . Zauważmy, że Ä… > 0 . Rozpatrzmy teraz drugÄ… możliwość: P1>R>P3. Wtedy R ~ [P1, P3]u(R) , oraz u*(R)u(R)u*(P1) + (1- u(R))u*(P3) u*(R) = [u*(P1) - u*(P3)]u(R) + u*(P3)* * * Zatem ponownie otrzymujemy u* = Ä… u(R) + ² . Strona 18 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Rozważmy ostatni możliwy przypadek: P > P3 > R. Kolejno otrzymujemy (patrz uwaga 1.1): P3 ~ [P1, R] u(R) u(R)- 1 u(R) - 1 u*(P3) = u*(P1) + u*(R) u(R) - 1 u(R) - 1 u*(R) = [u*(P1) - u*(P3)]u(R) - u*(R) * * u* = Ä… u(R) + ² Zatem ostatecznie możemy stwierdzić, że zwiÄ…zek (1.L) zachodzi na P min M caÅ‚ym zbiorze . P max Wykażemy teraz, że dla dowolnej pary perspektyw funkcja u speÅ‚nia warunki A i B . Zacznijmy od warunku A. Musimy wykazać, że P > Q Ô! u(P) > u(Q) P min M Z definicji zbioru wiemy, że perspektywy P i Q sÄ… jego P max elementami. Zatem zachodzi nierówność: u*(P) > u*(Q) WykorzystujÄ…c wykazany zwiÄ…zek zachodzÄ…cy pomiÄ™dzy funkcjami u i u*, mamy: * * * * Ä… u(P) + ² > Ä… u(Q) + ² , Ze wzglÄ™du na to, że Ä…*>0 w konsekwencji otrzymujemy u(P) > u(Q) Ô! u*(P) > u*(Q) P > Q Ô! u *(P) > u *(Q) Ô! u(P) > u(Q) Ponieważ wiÄ™c ostatecznie wykazaliÅ›my speÅ‚nienie warunku A. Przejdzmy teraz do dowodu warunku B. Niech [P,Q] bÄ™dzie dowolna r Strona 19 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji mieszankÄ… perspektyw P i Q. Wobec faktu, że Ä…*>0, ze zwiÄ…zku (1.zw) Å‚atwo wykazać, że również zachodzi u(P) = Ä… u*(Q) + ² dla pewnych liczb Ä…>0 i ². Otrzymujemy wiÄ™c u([P,Q]r ) = Ä… u*([P,Q]r ) + ² = Ä… [ru*(P) + (1- r)u*(Q)]+ ² = = ru(P) + (1- r)u(Q) = r[Ä… u*(P) + ² ] + (1- r)[Ä… u*(Q) + ² ] WykazaliÅ›my wiÄ™c speÅ‚nienie warunku B. Wobec dowolnoÅ›ci poczÄ…tkowego wyboru perspektyw P i Q zakoÅ„czyliÅ›my dowód naszego twierdzenia. Koniec dowodu twierdzenia. Definicja. DowolnÄ… funkcjÄ™ u speÅ‚niajÄ…cÄ… warunki A i B na okreÅ›lonym zbiorze perspektyw wystÄ™pujÄ…cych w problemie decyzyjnym nazywamy funkcjÄ… użytecznoÅ›ci dla tego problemu decyzyjnego. Twierdzenie (o funkcji użytecznoÅ›ci) W każdym problemie decyzyjnym, w którym relacja preferencji decydenta speÅ‚nia aksjomaty A1-A4, prawdziwe sÄ… nastÄ™pujÄ…ce zdania: 1) istnieje nieskoÅ„czenie wiele funkcji użytecznoÅ›ci a 2) jeżeli u i v sÄ… funkcjami użytecznoÅ›ci, to istniejÄ… staÅ‚e i b , a > 0 , takie, że u = av + b a 3) jeżeli u jest funkcjÄ… użytecznoÅ›ci, to dla dowolnych staÅ‚ych i b , a > 0 , funkcja v = au + b jest również funkcjÄ… użytecznoÅ›ci W tym miejscu należy zauważyć, że nazwa funkcja użytecznoÅ›ci , choć intuicyjna, to jednak może być mylÄ…ca. PodkreÅ›lmy zatem, że obiektem wyjÅ›ciowym w stosunku funkcji użytecznoÅ›ci jest relacja preferencji. To ta ostatnie decyduje o tym jak zdefiniowana jest funkcja użytecznoÅ›ci, nie na odwrót. Oznacza to, że nie tyle wolimy to, co jest bardziej użyteczne, ale Strona 20 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji odwrotnie: bardziej użyteczne jest to, co wolimy. Zatem użyteczność w rozważanym przez nas znaczeniu może mieć zupeÅ‚nie inny sens niż ten, który funkcjonuje potocznie. Przeznaczeniem, rolÄ… funkcji użytecznoÅ›ci danego decydenta jest wskazywać co ten decydent woli. I tak w problemie wyboru może siÄ™ okazać, że dla pewnego decydenta bardziej użyteczne jest wypicie pół litra alkoholu niż zarobienie 200 zÅ‚ za zamiecenie podwórka. Oznacza to dla nas tylko tyle, że dla owego decydenta wypicie wódki jest bardziej atrakcyjne od sprzÄ…tania za wynagrodzeniem, widzimy, że nie ma to wiÄ™kszego zwiÄ…zku z potocznym znaczeniem sÅ‚owa użyteczność. WymieÅ„my tu w jednym miejscu najczÄ™stsze bÅ‚Ä™dne stwierdzenia Å›wiadczÄ…ce o niezrozumieniu istoty funkcji użytecznoÅ›ci. NIEPOROZUMIENIE l (ODWRÓCENIE PRZYCZYNOWOÅšCI). JeÅ›li ktoÅ› przedkÅ‚ada jakÄ…Å› propozycjÄ™ albo jakiÅ› wybór nad inne, znaczy to, że propozycja ta ma wyższÄ… użyteczność. BÅ‚Ä…d w tym przypadku polega na odwróceniu relacji przyczynowoÅ›ci, jak w poprzednim przykÅ‚adzie. W istocie jest tak, że propozycji A przypisywana jest wyższa użyteczność niż propozycji B dlatego, ponieważ dana osoba wskazaÅ‚a, że majÄ…c do wyboru A i B, wybiera A. Wskazanie to może być bezpoÅ›rednie lub poÅ›rednie (gdy wynika ono z innych wskazaÅ„ i zaÅ‚ożenia o ich zgodnoÅ›ci). NIEPOROZUMIENIE 2 (RACJONALNOŚĆ). JeÅ›li majÄ…c do wyboru jednÄ… z dwóch propozycji, osoba wybiera tÄ™ o niższej użytecznoÅ›ci, znaczy to, że postÄ™puje nieracjonalnie. NależaÅ‚oby raczej stwierdzić, że dokonany wybór jest niezgodny z tymi wyborami tej osoby, na podstawie których okreÅ›liliÅ›my jej użytecznoÅ›ci. Może to wynikać z faktu, że użytecznoÅ›ci te zdążyÅ‚y już ulec zmianie, bÄ…dz też, że preferencji tej osoby nie da siÄ™ przedstawić w postaci Strona 21 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji funkcji użytecznoÅ›ci, gdyż w jej przypadku nie sÄ… speÅ‚nione aksjomaty 1-4 . NIEPOROZUMIENIE 3 (DODAWANIE UÅ»YTECZNOÅšCI). Możemy okreÅ›lić, jaka propozycja jest spoÅ‚ecznie najbardziej pożądana, sumujÄ…c użytecznoÅ›ci różnych osób. Na przykÅ‚ad, gdy propozycja A ma użytecznoÅ›ci 20 dla Pana Kowalskiego i 50 dla Pani Nowak, zaÅ› B ma użytecznoÅ›ci odpowiednio 100 dla Kowalskiego i 20 dla Nowak, to B jest spoÅ‚ecznie lepsze od A, ponieważ jego Å‚Ä…czna użyteczność jest wyższa (120 > 70). Nie uwzglÄ™dnia ono faktu, że użytecznoÅ›ci okreÅ›lone sÄ… z dokÅ‚adnoÅ›ciÄ… do rosnÄ…cego przeksztaÅ‚cenia liniowego. PrzeksztaÅ‚cenie użytecznoÅ›ci Kowalskiego i/lub Nowak przez takÄ… funkcjÄ™ mogÅ‚oby z Å‚atwoÅ›ciÄ… prowadzić do odwrócenia w podanym przykÅ‚adzie relacji pomiÄ™dzy Å‚Ä…cznymi użytecznoÅ›ciami. RzeczywiÅ›cie, oznaczmy wykorzystanÄ… w przykÅ‚adzie funkcjÄ™ użytecznoÅ›ci Kowalskiego symbolem u (nawet nie wiemy jaka ona byÅ‚a, ale to nie istotne, wystarczy K nam wiedzieć, że u (A)=20 i u (B)=100) JeÅ›li teraz zamiast wykorzystanej K K 1 uK funkcji u wprowadzimy funkcje użytecznoÅ›ci u= , to ona również K 10 oddaje preferencje Kowalskiego (twierdzenie 3) i jest równie dobrÄ… funkcjÄ… użytecznoÅ›ci jak u . Ale teraz u(A)=2 i u(B)=10, a suma użytecznoÅ›ci obu K decydentów (Kowalskiego i Nowak) dla perspektywy A wynosi 52 a dla perspektywy B jest równa 30, Zatem, gdyby sumowanie użytecznoÅ›ci miaÅ‚o sens to otrzymalibyÅ›my, że spoÅ‚ecznie bardziej użyteczna jest perspektywa A odwrotnie niż poprzednio! NIEPOROZUMIENIE 4 (MIDZYOSOBOWE PORÓWNYWANIE UÅ»YTECZNOÅšCI). JeÅ›li dany wynik ma dla jednego z graczy wyższÄ… użyteczność niż dla drugiego, to jest on przez pierwszego gracza pożądany bardziej niż przez drugiego. Strona 22 WykÅ‚ady z Teorii Gier i Decyzji Podobnie jak poprzednio, stwierdzenie takie jest nonsensowne wobec faktu, że użytecznoÅ›ci można dowolnie przeksztaÅ‚cać przez rosnÄ…ce funkcje liniowe. W istocie, nie istnieje procedura pozwalajÄ…ca na porównanie użytecznoÅ›ci dla dwu różnych osób. UżytecznoÅ›ci sÄ… okreÅ›lone tylko dla danej osoby i odnoszÄ… siÄ™ jedynie do jej indywidualnych decyzji co do wyboru pomiÄ™dzy różnymi możliwoÅ›ciami. Chociaż zdarza nam siÄ™ czasami wygÅ‚aszać stwierdzenia w rodzaju sto zÅ‚ ma dla mnie wiÄ™kszÄ… wartość niż dla ciebie", ale nie bardzo wiadomo, co by to miaÅ‚o znaczyć. Gdyby na przykÅ‚ad zdanie to daÅ‚o siÄ™ przeÅ‚ożyć na za 100 zÅ‚. mógÅ‚bym nawet wykÄ…pać siÄ™ lodowatej wodzie, a ty nie", to równie dobrze mogÅ‚oby z tego wynikać, że kÄ…piel w lodowatej wodzie jest dla tej osoby mniej nieprzyjemna niż dla ciebie (sÄ… tacy, którzy to robiÄ… za darmo, a nawet pÅ‚acÄ… za takÄ… przyjemność ). PodsumowujÄ…c należy zatem zapamiÄ™tać, że użyteczność w sensie von Neumanna-Morgenstema nie jest wartoÅ›ciÄ… istniejÄ…cÄ… samoistnie: stanowi jedynie wygodnÄ…, liczbowÄ… metodÄ™ systematyzowania informacji o preferencjach danej osoby o ile preferencje te speÅ‚niajÄ… okreÅ›lone w aksjomatach warunki zgodnoÅ›ci. Jest to dokÅ‚adnie ta forma informacji o preferencji, która pozwala analizować problem z punktu widzenia normatywnej teorii decyzji. Strona 23