дерева, можна за допомогою відомих правил комбінування оцінок оцінити кожен варіант шляху таким чином, що вони стануть практично порівнянними для особи, яка приймає рішення (ОПР). Отже, можна знайти оптимальні рішення й одночасно проаранжувати різні варіанти дій.

Для оцінки використовують імовірності, коефіцієнти впевненості або шанси. Комбінування оцінок ведуть за допомогою правил отримання логічного висновку в умовах неповної визначеності.

Вихід­ними даними для застосування методу Байєса служать не тільки імовірності, але і коефіцієнти впевненості, а також шан­си, на підставі яких обчислюють Імовірності.

Метод Байєса дозволяє визначати відносну правдоподіб­ність висновків залежно від наявності або відсутності підтвер­джуючих або заперечуючих свідчень. Він заснований на теоре­мі Байєса:

               (2.11)

де Р(Н/Е) - апостеріорна ймовірність висновку Н при наявно­сті свідчення Е (тобто імовірність висновку Н за умови, що ві­домо факт існування Е); Р(Н) - апріорна ймовірність висновку Я при відсутності будь-яких свідчень; Р(Е) - імовірність свід­чення Е; Р(Е/Н) - імовірність того, що свідчення Е має місце, якщо вірний висновок Н; Р(Е/неН) - імовірність того, що свід­чення Е мас місце, якщо висновок Н помилковий.

Згідно з теоремою (2.11), одержання нових незалежних свідчень дозволяє збільшити або зменшити ймовірність вис­новку. При цьому урахування свідчення з номером N+1 про­водиться на базі ймовірності, обчисленої з урахуванням N по­передніх свідчень.

2. Використання дерева рішень для багатофакторної оцін­ки ризику в умовах їх різноспрямованого впливу.

Розглянемо випадок, коли для оцінки ризику використо­вують коефіцієнти впевненості - числа, що відображають сту­пінь впевненості в істинності або хибності висновку про наяв­ність ризику (про вплив