Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения
Скачать 0.88 Mb.
|
| Глава 21. Сообщение о процессе обучения оцениванию вероятности В исследованиях принятия решений в условиях неопределенности, людей, принимающих решения и их квалифицированных консультантов часто просят оценить распределения вероятности величин, значения которых им неизвестны. Эта глава рассматривает некоторые эмпирические результаты, касающиеся таких вопросов как: Насколько хорошо могут необученные люди давать подобные оценки? Проявляют ли они некоторые повторяющиеся предубеждения? Как можно калибровать людей, делающих оценки? Как их можно научить оценивать лучше? Глава 22. Калибровка вероятностей: положение дел к 1980 г. Исследователи идентифицировали два вида «качественности» оценок вероятности: нормативная качественность, которое отражает степень, в которой оценки выражают истинные убеждения экспертов и соответствуют аксиомам теории вероятности, и действительная качественность, которое отражает знания объема темы, представленное в оценках. В этой главе рассматривается третий аспект качественности, называемый калибровкой. Калибровка – (тех.) это процесс или результат настройки технического устройства для повышения точности его работы. Если человек оценивает вероятность, того что предположение истинно на 0,7, а позже обнаруживает, что предположение ложно, это само по себе не лишает оценку валидности. Однако если оценивающий приписывает вероятность 0,7 на 10 000 независимых событий, только 25 из которых впоследствии оказываются истинными, тогда что-то не так с этими оценками. То, чего им не хватает — калибровки (проверки), другими словами реализма.8 Формально, оценивающий «проверен», если, по многим испытаниям, для всех предположений с заданной вероятностью, оцененная вероятность равна заданной (рис. 9).  Рис. 9. Данные калибровки для прогнозов осадков. Числа возле точки – количество прогнозов. Видно, что вероятность прогноза хорошо коррелирует с относительной частотой осадков, что говорит о хорошей калибровке синоптиков Метод квантиля. Значение неопределенной непрерывной величины (например, доля студентов предпочитающих скотч бурбону) может быть выражена как функция плотности вероятности для возможных значений этой величины. Однако экспертов не просят строить всю функцию. Вместо этого, обычная процедура – некоторая разновидность метода квантиля. В этом методе оценивающий задает значения неопределенной величины, которые связаны с маленьким количеством предопределенных квантилей распределения. Для медианы или квантиля 0,5, например, оценивающий задает такое значение величины, что истинное значение, с равной вероятностью будет попадать выше или ниже заданного значения; квантиль 0,01 – это такое значение, что существует только 1 шанс из 100, что истинное значение является меньшим, чем заданное. Часто оцениваются три или пять квантилей, включая медиану. Обычно регистрируются два измерения калибровки. Межквартильный индекс – процент вопросов, для которых истинное значение попадает в межквартильный диапазон (то есть, между квантилями 0,25 и 0,75). Полностью калиброванный человек будет, в конечном счете, иметь межквартильный индекс 0,50. Индекс неожиданности – это процент истинных значений, которые не попадают в крайние оцененные квантили. Когда наиболее крайние квантили оценены как 0,01 и 0,99, полностью калиброванный человек будет обладать индексом неожиданности 2. Большой индекс неожиданности показывает, что границы уверенности экспертов были слишком узкими, чтобы охватить достаточно истинных значений, и таким образом, указывает на самонадеянность (или гиперточность). Неуверенность будет обозначена межквартильным индексом больше 50 и низким индексом неожиданности; ни о каких подобных данных не сообщалось в литературе. Подавляющее большинство свидетельств из исследования, использующего квантили для оценки неопределенных величин, говорит о том, что распределения вероятности имеют тенденцию быть слишком плотными. Оценка крайних квантилей особенно склонна смещаться. Обучение несколько улучшает калибровку. В результате ограниченных способностей обработки информации, люди принимают упрощенные правила или эвристики. Хотя в целом полезные, эти эвристики могут приводить к серьезным и систематическим ошибкам. Например, тенденция людей, давать плотные распределения при оценке неопределенных величин могла отражать эвристику, называемую «привязка и регулирование». Когда людей спрашивают относительно неопределенной величины, они естественно думают сначала о точечной оценке, такой как медиана. Это значение тогда служит как привязка. Чтобы давать 25-й или 75-й процентиль, человек регулирует вниз или вверх от значения привязки. Но закрепитель имеет такое доминирующее влияние, что регулирование является недостаточным; следовательно, квантили находятся слишком близко друг от друга. Глава 23. Обреченным необходимо изучать прошлое: эвристики и предубеждения в ретроспективе Бенсон идентифицировал четыре причины для изучения прошлого: развлекать, создавать групповую (или национальную) идентичность, показать степень человеческих возможностей и развивать систематическое знание относительно нашего мира, знание, которое может, в конечном счете, улучшить нашу способность прогнозировать и управлять. Можно объяснить и понять любое событие прошлого, если применить соответствующее усилие. Прогнозирование считается более сложным. Мы хотим охватить крайне сложные теории во всей их полноте, не понимая, что их сила исходит из очень простых основополагающих понятий, а не из понимания сущности прошлого. Изучение недальновидности. Поиск мудрости в исторических событиях требует веры – веры в существование повторения, ожидающего, чтобы его обнаружили. Поиск мудрости в поведении исторических личностей требует несколько другого рода веры – уверенности, что наши предшественники знали вещи, которых мы не знаем. Первая из этих вер основана на философии; она отличает тех, кто рассматривает историю как социальную науку, а не идеографическое исследование неповторимых событий. Вторая вера основана на милосердии и скромности. Она отличает тех, кто надеется видеть дальше, стоя на плечах у предшественников от тех, кто удовлетворен тем, что стоит на собственных ногах. Афоризм типа «те, кто не изучают прошлое, обречены повторить его», –предполагает, что вера в мудрость наших предшественников относительно редка. Осознав, почему дела пошли не так, как надо, мы надеемся заставить их улучшиться в будущем. Поиск причин неудач, чтобы объяснить их совсем не труден. Детектив, журналист и историк все вовлечены в хаос. Поездка на машине в магазин без несчастного случая, или правление без войн, депрессий, или землетрясений кажется им небогатыми на события. Хотя концентрация на неудаче имеет приемлемые цели, она, вероятно, введет нас в заблуждение, создав искаженное представление о распространенности неудачи. Кажущаяся вероятность событий частично определена легкостью, с которой, они приходят на ум и вспоминаются. Часто повторяющиеся неудачи должны, поэтому, непропорционально увеличить воспринятую частоту в прошлом (и возможно будущем). Это, также, вероятно продвинет несбалансированную оценку поведения наших предшественников. Имеется большая вероятность того, что человек будет введен в заблуждение, если мы исследуем в изоляции решения, которые «вырабатываются» только на процентном основании. Например, нас учат, что научные теории должны опровергаться, если представлено некое противоречащее им доказательство. В результате, мы быстро осуждаем ученых, которые упорствуют в своих теориях, несмотря на то, что их неправильность была доказана. Томас Кун (подробнее см. Структура научных революций), однако, утверждает, что такая локальная недальновидность может быть совместимой с более глобальной мудростью в поиске научного знания. В ретроспективе, люди последовательно преувеличивают то, что могло ожидаться в будущем. Они не только имеют тенденцию рассматривать то, что случилось как неизбежное, но также и рассматривать это как оказавшееся «относительно неизбежным» прежде, чем это случалось. Люди полагают, что другие должны прогнозировать события намного лучше, чем это есть на самом деле. Они даже неправильно запоминают свои собственные прогнозы, чтобы преувеличивать в ретроспективе, что они знали заранее. Тенденция к детерминизму, так или иначе, подразумевается в самом методе ретроспективы. Ретроспективно, мы, кажется, чувствуем логику событий, которые разворачиваются регулярным или линейным образом согласно распознаваемому образцу с предполагаемой внутренней потребностью. Так, чтобы мы получили впечатление, что это событие действительно не могло произойти по-другому. Одна из тенденций – сократить пропорцию исторических процессов, увеличивая скорость, с которой «неизбежные» изменения осуществляются. Например, люди способны указать на момент, когда жители Латифундии были обречены, не понимая, что им потребовалось два с половиной столетия, чтобы исчезнуть. Другая тенденция состоит в том, чтобы помнить людей, более похожими на себя настоящих, чем фактически это было. Третья тенденция может быть замечена в критическом анализе историографии идеологических корней нацизма Барраклау. Оглядываясь назад от времен Третьего Рейха, можно проследить его корни в работах многих авторов, из чьих произведений нельзя было вывести нацизм. Четвертая тенденция – это думать, что участники исторической ситуации полностью осознавали ее возможную важность («Дорогой дневник, сегодня началась Столетняя война»). Пятая тенденция – это миф критического эксперимента, недвусмысленно решающего конфликт между двумя теориями или устанавливая валидность одной. Фактически, «критический» эксперимент считается критическим только десятилетия спустя. Теории не отменяются просто так, ибо несколько аномалий всегда позволяются. Действительно, очень трудно опровергнуть программу исследования, которую поддерживают талантливые ученые с развитым воображением. Неспособность игнорировать знание исхода имеет существенные выгоды. Весьма лестно считать, или заставлять других полагать, что мы знали бы все, что мы могли бы только знать со знанием исхода, то есть, что мы обладаем ретроспективным предвидением. В конечном счете, однако, необнаруженный детерминизм может серьезно повредить нашей способности оценивать прошлое или получать из него знания. Рассмотрим людей принимающих решения, которые оказались неготовыми к некоторому повороту событий и которые пробуют увидеть, где они повели себя не так, как надо, воссоздавая состояние знания предисхода. Если ретроспективно событие кажется относительно вероятным, они не сделают ничего, кроме как, будут ругать себя за то, что они не совершили действия, которое их знание, кажется, диктовало. Они могли бы добавить сожаление об ущербе, причиненном самим событием. Когда прошлое пересматривается наблюдателем, их неудача кажется проявлением некомпетентности, недальновидности, или еще хуже. В ситуациях, когда информация ограничена и неопределенна, случайные неожиданности и конечные неудачи неизбежны. Когда мы пытаемся понимать прошлые события, мы неявно проверяем гипотезы или правила, которые мы используем, чтобы интерпретировать и понимать мир вокруг нас. Если, в ретроспективе, мы систематически недооцениваем случаи неожиданности, которые были и есть у прошлого для нас, мы подвергаем эти гипотезы очень слабым тестам и, возможно, находим мало причин изменить их. Таким образом, само знание исхода, которое дает нам чувство того, что мы понимаем то, что прошлое хотело нам сообщить, может помешать нам действительно вынести из него какой-либо урок. В попытке восстановить наше ретроспективное состояние, мы остаемся закрепленными в нашей ретроспективе, оставляя рассматриваемый исход слишком вероятным. В результате, просто предупреждение людей относительно опасностей предубеждения ретроспективы не имеет влияния. Более эффективная манипуляция должна вынудить человека приводить доводы против неизбежности сообщенных исходов, то есть попытаться убедить, что это могло бы получиться иначе. Вопрос о валидности причин, которые вам потребовались для объяснения его неизбежности, мог бы быть хорошим началом. Так как даже этот необычный шаг, кажется не полностью адекватным, можно было далее пробовать проследить часть неопределенности, окружающей прошлые события в их первоначальной форме. Существуют ли расшифровки стенограммы командованию Перл Харбора до 7 часов утра 7 декабря? Существует ли записная книжка, показывающая акции, которые вы рассмотрели до покупки акций Вол тем Индастриз? Существуют ли дневники, показывающие взгляд Чемберлена на Гитлера в 1939? Интересным вариантом было намерение Дугласа Фримана не знать ничего о последующих событиях на любом отрезке времени при его работе над биографией Роберта Эдварда Ли. Взгляд на все сразу. Люди имеют замечательную способность находить некоторый порядок или значение даже в случайно произведенных данных. Канеман и Тверски предположили, что из 32 возможных последовательностей шести бинарных событий только одна практически рассматривается как «случайная» (если хотите проверить ваши ощущения, см. лист «Выборки» Excel-файла). Одна загадка устойчивости таких убеждений – неспособность продолжать использовать достаточно полные записи, чтобы противостоять ошибкам. Историки подтверждают, что роль отсутствующего свидетельства в облегчении объяснений с комментариями, такими, как «история Викторианской эпохи никогда не будет написана. Фама считал, что колебания цен на фондовой бирже могут быть лучше поняты как отражение случайного процесса. В тоже время, рыночные аналитики имеют объяснение каждого изменения в цене, преследующее некоторую цель или нет. Некоторые объяснения, подобно показанным на рис. 10, являются противоречивыми, другие, кажется, отрицают возможность случайного компонента, например, полностью выдуманный фактор «техническое регулирование». Один из моих любимых контрастов – это, когда рыночные цены повышаются после хороших экономических новостей, то это считается ответом на новости; если же они падают, это объясняется, тем, что хорошие новости уже были обесценены.  Рис. 10. Два примера признаков, используемых в выделении предшественников прошлых изменений в ценах акций: формирование сопротивления и формирование поддержки. Однако можно видеть, что до серьезных изменений, эти два образца были по существу идентичны. В этом свете, волнообразный отрезок ни прогнозирует, ни объясняет ничего в этих данных Например, как токсиколог, вы «уверены», что воздействие химического вещества X является вредным для здоровья, так что вы сравниваете рабочих, которые работают и не работают с ним на некотором заводе на наличие рака мочевого пузыря, но все еще не получаете никакого результата. Так что вы проверяете их на рак кишечника, эмфизему, головокружение, и так далее, пока вы наконец не получаете существенное различие в наличии рака кожи. Это различие значимое? Мы имеем удивительную способность обнаружить сигнал даже в полном шуме. Исследование ретроспективы, описанное ранее, предполагает, что мы не только быстро находим порядок, но также и чувствуем, что мы знали это все некоторым способом или были бы способны спрогнозировать результат, если нас вовремя попросили бы. «Историки приписывают появление неизбежности существующему порядку, выдвигая на первый план силы, которые одержали победу и отодвигая на задний план те, которые они проглотили». Хотя это и интуитивно привлекательная цель, построение последовательных рассказов подвергает читателя некоторым интересным предубеждениям. Законченный рассказ состоит из ряда независимых звеньев, каждое довольно хорошо определено. Правда рассказа зависит от правды звеньев. Вообще, чем большее количество звеньев появляется, и большее количество деталей находится в каждом звене, тем менее вероятно, что история должна быть правильной в ее полноте. Однако Словик и др. нашли, что добавление детали к описанию события может увеличивать его кажущуюся вероятность возникновения, очевидно, увеличив его тематическое единство. Люди последовательно преувеличивают вероятность конъюнкции ряда вероятных событий. Например, испытуемые предпочитали ситуацию, в которой они получат приз, если семь независимых событий, каждое с вероятностью 0,9 должны произойти, ситуации, в которой они получат тот же самый приз, если при подбрасывании монеты выпал «орел». Хотя вероятность сложного события р = 0,97 = 0,478 меньше чем 0,5. Другими словами, неопределенность, как им кажется, нарастает в медленном темпе. Что случается, если последовательность включает одно или несколько слабых или маловероятных звеньев? Вероятность его самого слабого звена должна установить верхний предел вероятности полного рассказа. Последовательные суждения, однако, могут быть компенсационными, с последовательностью сильных звеньев «выравнивающих» бессвязность слабых связей. Этот эффект используется адвокатами, которые помещают самое слабое звено в их аргументах рядом с началом их выводов и заканчивают потоком убедительных, неоспоримых аргументов. Коулс предоставил восхитительный пример полной последовательности истории, скрывающей неправдоподобность ее звеньев: наиболее серьезная попытка Фрейда в психоистории была составить биографию Леонардо да Винчи. В течение многих лет, Фрейд искал тайну, позволяющую понять Леонардо, чье детство и юность были в основном неизвестны. Наконец, он обнаружил ссылку Леонардо на воспоминание о стервятнике, касающемся его губ, в то время как он был в колыбели. Отмечая идентичность египетских иероглифов для «стервятника» и «матери» и другого свидетельства, Фрейд продолжал строить внушительный и последовательный анализ Леонардо. При составлении окончательного издания работ Фрейда, однако, редактор обнаружил, что немецкий перевод воспоминания Леонардо (первоначально по-итальянски) который использовал Фрейд, был ошибочным, и что это был бумажный змей, а не стервятник, который гладил его губы. Несмотря на наличие ключа к разрушению анализа Фрейда, редакторы решили, что остающийся каркас был достаточно прочен, чтобы выдержать это. Какие общие уроки мы можем извлечь из изучения прошлого? Презентизм (приверженность настоящему). Неизбежно, мы все пленники нашей существующей личной перспективы. Мы знаем вещи, которые наши предшественники не знали. Мы используем аналитические категории (например, феодализм, Столетняя война), которые являются значимыми только. Мы обладаем собственными точками зрения при интерпретации прошлого, чтобы доказать, что оно является неоднозначным, чтобы избежать наложения нашей идеологической перспективы. Не существует никакого доказанного противоядия для презентизма. Возможно, наиболее общими выводами, являются, (а), знание нас самих и настоящего настолько хорошо, насколько возможно; «историк, который больше всего ощущает собственную ситуацию, также наиболее способен к ее трансцендированию»; и (b) быть настолько благожелательными, насколько возможно, по отношению к нашим предшественникам; «историк – не судья, еще меньше вешающий судья». Часть VII. Многоступенчатая оценка 24. Оценка составных вероятностей в последовательном выборе С исторической точки зрения интерес представляет тот факт, что самые искушенные мыслители древней Греции, хотя они и очень интересовались идеей возможного, особенно в стоической философии, никогда не применяли комбинаторный анализ, который появился только в шестнадцатом столетии. Сам Аристотель, очевидно, недооценивал понятия вероятности. Любая интуиция испытуемого, которая была у него и у других, была нагружена долгими принятыми привычками мышления. 25. Консерватизм в процессе обработки информации человеком Вероятности определяют степень неопределенности. Вероятность, как согласно Байесу, так и нашей интуиции, составляет просто число между нулем и тем, что представляет степень, для которой несколько идеализированный человек считает, что утверждение верно. Причина, по которой человек несколько идеализирован, состоит в том, что сумма его вероятностей для двух взаимно исключающих событий должна равняться его вероятности того, что произойдет любое из этих событий. Свойство аддитивности имеет такие последствия, что мало реальных людей могут соответствовать им всем. Теорема Байеса – это тривиальное последствие свойства аддитивности, бесспорное и согласованное для всех сторонников вероятностей, как Байеса, так и других. Один их способов написать это следующий. Если Р(HА|D) – последующая вероятность того, что гипотеза А была после того, как данная величина D наблюдалась, Р(HА) – его априорная вероятность до того, как наблюдалась данная величина D, Р(D|HА) – вероятность того, что данная величина D будет наблюдаться, если верно НА, а Р(D) – безусловная вероятность данной величины D, то
Р(D) лучше всего рассматривать как нормализующую константу, заставляющую апостериорные вероятности составить в целом единицу по исчерпывающему набору взаимно исключающих гипотез, которые рассматриваются. Если ее необходимо подсчитать, она может быть такой:  Но более часто Р(D) устраняется, а не подсчитывается. Удобный способ устранять ее состоит в том, чтобы преобразовать теорему Байеса в форму отношения вероятность–шансы. Рассмотрим другую гипотезу, НB, взаимно исключающую НА, и изменим мнение о ней на основе той же самой данной величины, которая изменила ваше мнение о НА. Теорема Байеса говорит, что
Теперь разделим Уравнение 1 на Уравнение 2; результат будет таким:  где Ω1 – апостериорные шансы в пользу НА через HB, Ω0 – априорные шансы, a L – количество, знакомое статистикам как отношение вероятности. Уравнение 3 – это такая же соответствующая версия теоремы Байеса как и Уравнение 1, и часто значительно более полезная особенно для экспериментов, с участием гипотез. Сторонники Байеса утверждают, что теорема Байеса – формально оптимальное правило о том, как пересматривать мнения в свете новых данных. Мы интересуемся сравнением идеального поведения, определенного теоремой Байеса, с фактическим поведением людей. Чтобы дать вам некоторое представление о том, что это означает, давайте попробуем провести эксперимент с вами как с испытуемым. Эта сумка содержит 1000 покерных фишек. У меня две такие сумки, причем в одной 700 красных и 300 синих фишек, а в другой 300 красных и 700 синих. Я подбросил монету, чтобы определить, какую использовать. Таким образом, если наши мнения совпадают, ваша вероятность в настоящее время, что выпадет - сумка, в которой больше красных фишек – 0,5. Теперь, Вы наугад составляете выборку с возвращением после каждой фишки. В 12 фишках вы получаете 8 красных и 4 синих. Теперь, на основе всего, что вы знаете, какова вероятность того, что выпала сумка, где больше красных? Ясно, что она выше, чем 0,5. Пожалуйста, не продолжайте читать, пока вы не записали вашу оценку. Если вы похожи на типичного испытуемого, ваша оценка попала в диапазон от 0,7 до 0,8 – хотя утверждение, которое часто делалось в предыдущих параграфах, что люди консервативны в обработке информации, возможно, сместило ваш ответ вверх. Если бы мы проделали соответствующее вычисление, тем не менее, ответ был бы 0,97. Действительно очень редко человек, которому предварительно не продемонстрировали влияние консерватизма, приходит к такой высокой оценке, даже если он был относительно знаком с теоремой Байеса. Если доля красных фишек в сумке – р, то вероятность получения r красных фишек и (n – r) синих в n выборках с возвращением в некотором порядке – pr(1–p)n–r. Так, в типичном эксперименте с сумкой и покерными фишками, если НA означает, что доля красных фишек составляет рА и НB – означает, что доля составляет рB, тогда отношение вероятности:  При применении формулы Байеса необходимо учитывать только вероятность фактического наблюдения, а, не вероятности других наблюдений, которые он, возможно, сделал бы, но не сделал. Этот принцип имеет широкое воздействие на все статистические и нестатистические применения теоремы Байеса; это самый важный технический инструмент размышления Байеса. Часть VIII. Коррективные процедуры |
Похожие:
 | Тема. Принятие решений в условиях неопределенности Образовательная дать знания о Кибертерроризме, путях их распространения, об антивирусных программах и способах их использования на... |  | Тема: принятие решений в системе менеджменте Определения основных понятий, характеризующих функцию управления «принятие решения» |
| 2. Принятие решений по финансовым инвестициям 19 В состав практикума включены практические задания и задачи по таким разделам, как финансовый анализ деятельности компании, принятие... | | Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений... |
| Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений... | | Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений... |
| Лекция приемы разработки и выборов управленческих решений в условиях... Пособствовать формированию у учащихся навыков экономического соперничества, психологии успеха, умений работать в группе, выступать... | | Темы семинарских занятий Функции решения в методологии и организации... Приемы разработки и выборов управленческих решений в условиях неопределенности и риска |
| Программа дисциплины «Принятие индивидуальных и коллективных решений»... Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических... | | Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных... |
| Статья начинается с разбора примера задачи принятия решения выбора... Орлов А. И. Теория принятия решений с позиций менеджмента. – Журнал «Современное управление». 2000. No С. 23-42 | | Моей курсовой работы: методы принятия решений. Работа состоит из... ... |
| Методические указания для студентов заочного факультета по специальности... Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях неопределенности и риска | | Программа дисциплины «Принятие решений» для направления 230401. 65 «Прикладная математика» Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Теории обнаружения сигнала Теоретическое положение искусственного интеллекта о том, что реальное поведение человека нельзя объяснить без учета не-факторов [2],... | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Целью освоения дисциплины является формирование способности принятия обоснованных и объективных решений при проектировании технических... |
