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verteilungsfreier Fall

(Entscheidung unter Un­sicherheit, Entscheidung unter Ungewißheit): Bei Entscheidungen mit unvollkommener Infor­mation unterscheidet man in der Entschei­dungstheorie zwischen Entscheidungen unter Unsicherheit und - Entscheidungen unter Risi­ko (stochastischer Fall).
Der Protagonist PA trifft seine - Entscheidung unter Ungewißheit, wenn er zwar sieht, dass eine Entscheidung zu unterschiedlichen Konsequen­zen führen kann, er sich aber völlig darüber im unklaren ist, welche dieser Konsequenzen wohl eintreten könnte. Weder gibt es für ihn einen Grund zu der Annahme, sie komme durch die Wahl eines rationalen Opponenten zustande, noch gibt es für ihn Anhaltspunkte zur Abschät­zung der Wahrscheinlichkeiten der Konsequen­zen. Der Protagonist weiss also, dass seine Ent­scheidung zu irgendeiner von mehreren denkba­ren Konsequenzen führen kann - aber das ist auch alles.
Charakteristikum der Entscheidungen unter Un­sicherheit ist es, dass für die Wahrscheinlichkeit des Eintretens der Auswirkungen der alternativen Entscheidungen keine Anhaltspunkte gegeben sind. Zwar sind alle denkbaren Entscheidungsal­ternativen und Auswirkungserwartungen be­kannt, für ihr Eintreten sind jedoch keine Wahr­scheinlichkeiten angebbar.
Entscheidungen unter Unsicherheit sind das Charakteristikum der weitaus meisten Probleme der Managementplanung. Für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit ist eine ganze Reihe von Verfahren und Kriterien entwickelt worden, deren Formalisierungsgrad jedoch nicht darüber hinwegtäuschen sollte, dass sie durch­weg subjektiven Charakter haben. Die wichtigsten dieser Verfahrensregeln sind das Maximax Kriterium, das - Maximin-Kriterium, die Minimax-Regel (Wald-Regel), die Mini­max-Regret-Regel (Savage-Niehans-Regel), das Laplace-Prinzip, die. - Bayes-Regel, die Hodge-Lehmann-Regel und das Hurwicz­Kriterium (a-Kriterium).

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