Рассматривается проблема снижения уровня неопределенности знаний о параметрах вероятностных моделей отказов, применяемых при анализе риска принимаемых решений. Предложено определение риска как одного из свойств решения, принимаемого в ситуации с неопределенными исходами. С целью получения дополнительных количественных знаний о параметрах вероятностных моделей отказов предлагается использовать байесовский подход. Представлена общая схема применения этого подхода. Продемонстрировано, что благодаря возможности использования широкодоступных прикладных программ, содержащихся в электронной таблице Excel, применение этого подхода стало характеризоваться простотой и существенно меньшей трудоемкостью по сравнению с общими подходами к исследованию неопределенности, базирующимися на теории доказательств Демпстера – Шефера или концепции вероятностей (гистограмм) второго порядка. Рассмотрено, как в процессе эксплуатации сложных технических устройств, используя предложенный подход, можно корректировать значения параметров математических моделей отказов, необходимых для анализа риска принимаемых решений, на примере двух законов распределения: биномиального и экспоненциального. Произведено сравнение априорных и апостериорных плотностей вероятности их параметров, свидетельствующее об уменьшении эпистемической неопределенности априорных распределений при учете дополнительных наблюдений. Даны рекомендации по использованию разработанного подхода для анализа риска принятий решений на эксплуатационной стадии жизненного цикла продукции.

The problem of reducing the level of uncertainty of knowledge about the parameters of probabilistic failure models used in the risk analysis of decisions is considered. The definition of risk as one of the properties of a decision made in a situation with uncertain outcomes is proposed. In order to obtain additional quantitative knowledge about the parameters of probabilistic failure models, it is proposed to use the Bayesian approach. The General scheme of application of this approach is presented. It is demonstrated that due to the possibility of using widely available application programs contained in the Excel spreadsheet, the application of this approach has become characterized by simplicity and significantly less labor-intensive compared to General approaches to uncertainty research based on the Dempster-Schaefer proof theory or the concept of second-order probabilities (histograms). It is considered how in the process of operation of complex technical devices, using the proposed approach, it is possible to adjust the values of parameters of mathematical models of failures necessary for analyzing the risk of decisions made, using the example of two distribution laws: binomial and exponential. Comparisons of a priori and a posteriori probability densities of their parameters are shown, indicating a decrease in the epistemic uncertainty of a priori distributions when additional observations are taken into account. Recommendations are given for using the developed approach to analyze the risk of decision-making at the operational stage of the product life cycle.