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The Theory of Rational Addictions, by Gary Becker & Kevin Murphy (1988), was a rational choice model that became a standard tool for economists modeling addictive behavior. The approach differs from other theories of addiction by modeling addictive behavior as the gradual implementation of a rational, forward‐looking plan, where consumption at any point in time is partly motivated by the immediate payoff of consumption and partly by the effects this consumption has on the individual in the future. This makes addictive behavior a subset of rational behavior, requiring no more specific government policies or attention than any other consumption choice. Later work by economists extended the theory in different ways, allowing it to match an increasing number of consumption patterns, and searched for ways to test the forward‐looking assumption in different types of market data. While the work was successful as a contribution to rational choice theory, with possible statistical applications, there are several reasons to dismiss its usefulness as an explanation of real‐world addictive behavior and its ability to assess the welfare effects of addictions.  相似文献   
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Forensic age estimation generally involves considerable amounts of uncertainty. Forensic age indicators such as teeth or skeleton images predict age only approximately, and this is likely to remain true even for future forensic age indicators. Thus, forensic age assessment should aim to make the best possible decisions under uncertainty. In this paper, we apply mathematical theory to make statistically optimal decisions to age assessment. Such an application is fairly straightforward assuming there is a standardized procedure for obtaining age indicator information from individuals, assuming we have data from the application of this procedure to a group of persons with known ages, and assuming the starting point for each individual is a probability distribution describing prior knowledge about the persons age. The main problem is then to obtain such a prior. Our analysis indicates that individual priors rather than a common prior for all persons may be necessary. We suggest that caseworkers, based on individual case information, may select a prior from a menu of priors. We show how information may then be collected over time to gradually increase the robustness of the decision procedure. We also show how replacing individual prior distributions for age with individual prior odds for being above an age limit cannot be recommended as a general method. Our theoretical framework is applied to data where the maturity of the distal femur and the third molar is observed using MRI. As part of this analysis we observe a weak positive conditional correlation between maturity of the two body parts.

  相似文献   
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