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意思決定理論において、確実性の原則とは、事象Eが発生した場合、およびEの否定が発生した場合に特定の行動を取ると決定した意思決定者は、 Eについて何も知らない場合でも同じ行動を取るべきであるという原則である。
ある実業家が特定の不動産の購入を検討している。彼は次の大統領選挙の結果を考慮に入れる。そこで、自分の考えを明確にするために、民主党候補が勝つと分かっていたら買うだろうかと自問し、買うと決める。同様に、共和党候補が勝つと分かっていたら買うだろうかと検討し、やはり買うと決める。どちらの場合でも買うことになるので、どちらの結果になるか分からないにもかかわらず、買うべきだと決める。このような原則に基づいて意思決定に至ることは滅多にないが、単純な順序付けの仮定を除けば、これほど容易に受け入れられる意思決定の超論理的原則は他に知らない。
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サベージはこの原理を支配原理として定式化したが、確率論的に定式化することもできる。[ 2 ]リチャード・ジェフリー[ 2 ]と後にジュデア・パール[ 3 ]は、サベージの原理は、考慮される事象（例えば、選挙の勝者）の確率が行動（不動産の購入）によって影響を受けない場合にのみ有効であることを示した。このような条件下では、確実な原理はdo計算[ 3 ]の定理である（ベイズネットワークを参照）。ブライスは、シンプソンのパラドックスの文脈で逐次サンプリングを使用して確実な原理の反例を構築したが[ 4 ]、この例は必要な行動独立性の条件に違反している。[ 5 ]
上記の段落で、サベージは知識の観点からこの原理を説明しました。しかし、P2として知られるこの原理の正式な定義は知識を含みません。サベージの言葉を借りれば、「知識と可能性に関する定義されていない新しい専門用語を導入することになり、これらの用語を規定するさらなる公準がなければ、数学的に役に立たなくなる」からです。サメット[ 6 ]は知識の観点からこの原理の正式な定義を提供し、意見の相違に同意できないことは確実性の原理の一般化であることを示しました。同様に、エルスバーグとアレーのパラドックスもこの原理を対象としており、実際の人々の選択はこの原理に違反しているように見えます。[ 2 ]