Prueba de claridad

En el análisis de decisiones , la prueba de claridad (o prueba de clarividencia ) evalúa la precisión con la que se define un elemento del modelo. Si bien nada (fuera de un sistema formal ) puede definirse por completo, la prueba de claridad permite a los participantes determinar si elementos como variables, eventos, resultados y alternativas están suficientemente definidos para tomar la decisión en cuestión. En general, un elemento del modelo se considera bien definido si una persona con conocimientos sobre él puede responder preguntas al respecto sin necesidad de preguntas adicionales para aclararlo.

Más precisamente, Howard ^{[ 1 ]} define la prueba de claridad diciendo que una cantidad o evento está claramente definido —supera la prueba de claridad— si un «clarividente sería capaz de decir si el evento en cuestión ocurrió o no o, en el caso de una variable, el valor de la variable». Howard ^{[ 1 ]} define al clarividente como «una persona que conocía el futuro, que tenía acceso a todos los periódicos futuros, lecturas de dispositivos físicos o cualquier otra cantidad determinable». En enseñanzas posteriores, Howard definió al clarividente de manera más amplia como una persona con conocimiento perfecto de todos los eventos y cantidades medibles, pasados, presentes y futuros, pero sin juicio.

El concepto de clarividente resulta útil en el análisis de decisiones para garantizar la claridad de pensamiento , especialmente al evaluar la incertidumbre .

El mago es otro personaje mítico que puede cambiar el futuro, generalmente a cambio de dinero, siempre que se le haga una petición bien definida. El concepto del mago resulta útil para evaluar preferencias deterministas, ya que elimina la complejidad que añade la incertidumbre .

^{[ 2 ]} Enlaces a una buena discusión en Morgan & Henrion.

^{[ 1 ]} Artículo de Ron Howard de 1988 que define la prueba.