Algoritmi computazionali per l'aggregazione di informazioni "esperte"

L'algoritmo implementato è quello bayesiano di P.A. Morris (1997), che suggerisce di aggregare leinfromazioni, codificate in tremini di distribuzioni di probabilità su 0, in un a densità-sintesi individuata come densiutà a posteriori. Tale impostazione è caratterizzata da una "funzione di calibrazione" che può essere modellizata adoperando l'argomento fiduciale fisheriano (Monari, Agati, 2001) e stimando le varianze degli indicatori di performance attraverso il metodo Delta (Monari, Stracqualursi, 2001). Il software, adoperato dalle Autrici per studiare il comportamento del modello aggregativo bayesiano-fiduciale al variare dei parametri che lo caratterizzano, implementa sia l'acquisizione e aggregazione simultanea delle funzioni di densità fornite degli esperti, sia un processo sequenziale (Agati, 2001) governato da opportuni criteri di stop e di scelta dell'esperto da consultare a ogni stadio.