Padarykite geresnius sprendimus su „Bayesian“ tikimybe, protingu būdu apsvarstyti riziką

Manoma, kad žmonių suaugusieji per dieną priima apie 35 000 sprendimų - gerų sprendimų procentas priklauso nuo suaugusiojo. Šie pasirinkimai gali būti tokie pat banalūs, kaip nuspręsti valcuoti arba susmulkinti tualetinį popierių, arba kaip emociškai sudėtingas, nes išspręsti palikti santykius. Ir kadangi žmonės patiria savo emocinių šališkumų, o ne jų meistrus, strategijos ir intelektinės sistemos yra būtinos visiems, kurie tikisi tinkamai veikti. Deja, ne visada gauname geriausius įrankius. Pavyzdžiui, kaip dauguma žmonių galvoja apie tikimybę, yra netinkamas šiuolaikiniam.

Bet kurią dieną bet kuris žmogus, gyvenantis šiuolaikinėje visuomenėje, bendradarbiaus su organizacijomis, mašinomis ir kainodaros modeliais, kurių jie visiškai nesupranta. Dauguma žmonių priartėja prie šių kasdienių galvosūkių praktiškai, naudodamiesi informacija, kurią jie turi maksimaliai išnaudoti. Tai iš esmės yra tai, ką mūsų tėvai mus moko daryti kaip vaikus. Dažnai tai yra žmonės, kai jie kalba apie „logiką“. Tačiau tai taip pat dažnai yra netinkamas procesas. Kai yra didelių žinių spragų, ji šiek tiek skiriasi nuo spėlionių. Trumpai tariant, mes neefektyviai galvojame apie tikimybę. Užuot sutelkę dėmesį į rezultatus, turėtume sutelkti dėmesį į situacijų suvokimą naudojant pagrindines Bayeso tikimybės idėjas.

Bajeso tikimybė apima tikėjimo laipsnį istorinių dažnių atžvilgiu. Idėja yra ta, kad neaiškumo sprendimai priimami remiantis tuo, ką kažkas iš pradžių žino ir atnaujina, kai susiduriama su nauja informacija. Idėja yra sumažinti riziką ir maksimaliai padidinti mokymąsi. Vietoj problemos, kaip monolitinės, bajesai juos supjaustė į labiau virškinamus gabalus. Žinios kaupiamos pakeliui.

Norėdami suprasti, kaip tai veikia, turite atlikti matematiką. Centrinę lygtį, dar žinomą kaip „Bayes“ taisyklę, suformulavo 1763 m. Mirusio angliško dvasininko ir matematiko Thomas Bayes. Tai numato įvykių seką, kurios rezultatas yra rezultatas. Lygtyje T reiškia, kad yra hipotezė, o E reiškia naujus įrodymus, kurie patvirtins arba paneigia hipotezę. Čia esantys įsitikinimai nėra objektyvūs, bet priklauso nuo ankstesnių prielaidų ir tai, kas išmokta pakeliui.

Lygtis leidžia sprendimus priimantiems asmenims tuo pačiu metu priskirti tikimybę informacijai ir įvykiams, slopindama tikimybę, kad pagrindinė prielaida bus įrodyta ant rezultato tikimybės.

2011 m. Dokumente „Queen Mary University“ profesorius Normanas Fentonas teigė, kad efektyviausias sprendimų priėmimo būdas yra tikimybiniai modeliai, sukurti iš Bayeso tinklų. Jis rašo, kad 2008 m. Finansų krizė buvo pabudimas, kad žmonės ir finansų sistemos turėtų geriau įvertinti riziką. Bajeso tikimybė egzistuoja kaip kritinė konstrukcija nuo XVI a., Tačiau ji nėra plačiai taikoma ar mokoma. Ir nors akivaizdu, kad Bayeso mintis taikoma finansams, tai taip pat reiškia daugybę kitų situacijų.

„Norint nuosekliai ir efektyviai susidoroti su šiomis problemomis, mums reikia griežto neapibrėžties kiekybinio įvertinimo metodo, leidžiančio mums suderinti duomenis su ekspertų nuomone“, - rašo Fentonas. „Bajeso tikimybė yra toks požiūris.“

Fenton pasisako už didesnį Bayeso teorijos taikymą, tačiau jis buvo priimtas anksčiau - ir veiksmingai. Antrojo pasaulinio karo metu krekingo kodai Alan Turing naudojo Bayeso statistiką. Vienintelė priežastis, kodėl ji neprisidėjo prie naujo mąstymo būdo, buvo ta, kad niekas sužinojo, kol 2012 m. Informacija nebuvo išslaptinta. Tai buvo ir metų „Nate Silver“ panaudota „Bayes“ lygtis prognozuojant 2012 m. Rinkimų rezultatus su įspūdingu tikslumu.

Bajeso tikimybė yra geresnė už kitas ateities prognozavimo sistemas, nes ji taip pat yra vienas iš nedaugelio metodų, leidžiančių nustatyti, kokie yra nenuspėjami žmonės. Nors ji apima tai, ką žino, ji taip pat reaguoja į tai, kad žmogaus pasirinkimą nuolat veikia kontekstiniai ir situaciniai kintamieji. Tai naudinga, jei bandote išsiaiškinti, kokių atsargų norite investuoti, arba kokią vaisių plokštelę galėsite sėkmingai naudoti.

Bet kaip jūs galite ją taikyti šiandien? Paprasta: pagalvokite, ką, jūsų manymu, žinote, ir kodėl jūs manote, kad žinote, prieš priimdami sprendimą. Tada pagalvokite, ar šis sprendimas leis patvirtinti ar paneigti įtarimus. Tai gana paprasta. Svarbu, kad drausmė būtų sutelkta į tai, kas atsitinka, o ne į paprastą įvykių tikrovę. Tik todėl, kad kažkas vyksta, tai nėra tikėtina.