Leonard J. Savage

Kernidee in Kürze

Savage fragt, wie sich Überzeugungen und Wünsche einer Person aus ihren Entscheidungen ablesen lassen. Er legt dazu Grundsätze für Vorlieben zwischen Handlungsmöglichkeiten fest und zeigt, dass eine Person, die sie erfüllt, so beschrieben werden kann, als verfolge sie ihren erwarteten Nutzen, gemessen mit einer eigenen Wahrscheinlichkeit und einem eigenen Nutzen.

Wer Savage war

Amerikanischer Mathematiker und Statistiker, der in „The Foundations of Statistics“ eine Theorie vernünftigen Entscheidens unter Unsicherheit entwarf, in der persönliche Wahrscheinlichkeiten und Nutzen aus den Vorlieben einer Person folgen.

Savage war Mathematiker und wurde durch die Statistik zur Entscheidungstheorie geführt. Er gehört nicht zur Philosophie im engen Sinn, doch seine Theorie beantwortet eine alte philosophische Frage: Was heißt es, eine Überzeugung zu haben, und wie hängt sie mit dem Handeln zusammen?

Kernidee genauer

Damit erweiterte er die Theorie von von Neumann und Morgenstern, die mit gegebenen Wahrscheinlichkeiten arbeitete, auf Lagen, in denen niemand die Wahrscheinlichkeiten vorgibt. In der Wirtschaftswissenschaft und den Entscheidungswissenschaften gilt seine Theorie als die bekannteste Theorie vernünftigen Wählens unter Unsicherheit; ihre Annahmen stehen aber in Spannung zueinander.

Biografischer Moment

Belegter Einfluss Die angegebenen Quellen dokumentieren, dass dieses Erlebnis das Denken beeinflusst hat. Belegt heißt dokumentiert, nicht bewiesen.

1944 wechselte Savage, noch in der Kriegsforschung, zur Statistical Research Group der Columbia University. Der Wechsel in die Statistik wurde von von Neumann angeregt, der Savages Begabung in Princeton erkannt hatte.^[5]

Fundstelle: Abschnitt zum Zweiten Weltkrieg

Bekannt für

Man kennt Savage für den Satz, dass sich vernünftiges Entscheiden unter Unsicherheit als Zusammenspiel von persönlicher Wahrscheinlichkeit und Nutzen darstellen lässt, und für das Sure-Thing-Prinzip. Ein Alltagsbeispiel: Wenn Du sagst, ein Projekt gelinge wahrscheinlich, zeigt Dein Verhalten, worauf Du setzen würdest.

Theorien mit Alltagsbeispiel

Begriffe

persönliche Wahrscheinlichkeit

subjektiver erwarteter Nutzen

Sure-Thing-Prinzip

Bayessche Statistik

Kontext

Was das Denken geprägt oder verzerrt haben könnte: Geld, Abhängigkeit, Biografie.

• Biografie belegt

  Savage wurde 1917 als Leonard Ogashevitz in Detroit geboren. Er sah von Kindheit an sehr schlecht und galt in der Schule zunächst als wenig begabt. Sein Vater nannte sich 1920 in Savage um; Savage selbst nahm den Namen erst offiziell an, als er im Krieg an geheimen Projekten arbeitete.^[5]

• Zeitgeschehen belegt

  1941 promovierte Savage in Mathematik an der University of Michigan. Im Studienjahr 1941/42 war er am Institute for Advanced Study in Princeton, wo er mit von Neumann sprach. Im Krieg arbeitete er in der Rüstungsforschung, ab 1944 in der Statistical Research Group der Columbia University.^[5]

• Biografie belegt

  Ab 1946 arbeitete Savage an der University of Chicago, 1949 gehörte er zu den Gründern des dortigen Statistik-Instituts und 1954 wurde er dort Professor. 1960 ging er nach Michigan und 1964 nach Yale, wo er Eugene Higgins Professor of Statistics war.^[5]

• Biografie belegt

  Savage starb 1971 mit 53 Jahren in New Haven. Er war eingeladen, 1970 den Fisher-Vortrag zu halten, und sollte 1972 die Wald-Vorlesungen halten.^[6]

Kritik

Die Annahmen der Theorie ziehen in verschiedene Richtungen. Savage verlangt, dass Vorlieben über alle denkbaren Zuordnungen von Folgen zu Zuständen bestehen, auch über sinnlose Handlungen, die niemand wählen könnte. Je genauer man die Folgen beschreibt, damit sein Grundsatz der Zustandsunabhängigkeit gilt, desto unglaubwürdiger wird diese Annahme. Das Sure-Thing-Prinzip überzeugt nur, wenn die Handlungen von den Zuständen wahrscheinlichkeitsmäßig unabhängig sind, und das setzt voraus, dass man schon etwas über die Überzeugungen der Person weiß, die man erst ablesen will. Herbert Simon und I. J. Good wiesen schon früh darauf hin, wie viel Rechenarbeit die Theorie des subjektiven erwarteten Nutzens verlangt.

Wirkung heute

Die Spieltheorie baut darauf auf: Harsanyi zeigte 1967, wie sich Spiele mit Spielern lösen lassen, die Savages erwarteten Nutzen maximieren.

Lebensstationen

1. 1917Geburt in Detroit (20. November)
2. 1941Promotion in Mathematik an der University of Michigan
3. 1944Wechsel zur Statistik an der Columbia University auf Anregung von von Neumann
4. 1948Aufsatz mit Milton Friedman über Entscheidungen unter Risiko
5. 1954„The Foundations of Statistics“ erscheint
6. 1964Wechsel an die Yale University
7. 1971Tod in New Haven (1. November)

Werke

The Foundations of Statistics (1954); The Utility Analysis of Choices Involving Risk (1948, mit Milton Friedman); How to Gamble If You Must (1965, mit Lester Dubins)

Lesetipps

Einstieg

Stanford Encyclopedia of Philosophy, „Decision Theory“, Abschnitt „Savage's theory“

Vertiefung

MacTutor, Biografie Leonard Jimmie Savage