Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Психология -> Сальвенди Г. -> "Человеческий фактор. Том 3. Часть 1" -> 13

Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.

Сальвенди Г. Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 — М.: Мир, 1991. — 487 c.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка): chelovecheskiyfactort3ch11991.djvu
Предыдущая << 1 .. 7 8 9 10 11 12 < 13 > 14 15 16 17 18 19 .. 198 >> Следующая

Специалистам по анализу решений информация в числовой форме необходима, если они работают с деревом решений, так что они часто предпочитают эту форму и в других случаях. Лично я бы, например, предпочел, чтобы упомянутый врач держал свои записи в таком виде, чтобы он мог ответить на массу вопросов типа «Что значит «почти не бывает»?», которыми я не преминул бы его засыпать, будь приведенные выше слова обращены ко мне.
32 Глава 1
1.6.1. Свойства вероятностей
Очевидно, нам хотелось бы, чтобы те вероятности, которые мы используем для описания неопределенностей, подчинялись законам теории вероятностей и, в частности, чтобы их сумма была равна 1. Какими другими свойствами должны обладать эти вероятности?
Конечно, желательно, чтобы вероятности были близки к крайним значениям. Вероятность события, равная 0 или 1, а для непрерывного случая — очень узкая плотность распределения помогут нам выбрать курс действий гораздо лучше, чем вероятность, близкая к 0,5. В этом, как мне кажется, заключается еще одно объяснение того, почему мы не склонны к количественному выражению неопределенностей. Привычка выражать их словеано оставляет нам значительно больше свободы претендовать на уверенность, чем при численном выражении — вспомним хотя бы о том, что различие в степени неопределенности между вероятностями 0,9999 и 1 равно бесконечности в нескольких хорошо определенных смыслах.
Но нам бы хотелось, чтобы вероятности имели еще одно, существенно более тонкое свойство, называемое калибровкой. Пусть вами сделано определенное количество высказываний, каждому из которых вы назначили вероятность 0,6. Если теперь 60% из них окажутся верными, а 40% ложными, то вы будете чувствовать себя гораздо лучшим предсказателем вероятности, чем если верными окажутся, допустим, 90 или 10%.
Проблеме калибровки вероятностных оценок, выполняемых как неспециалистами, так и специалистами, посвящено большое количество исследований. Прекрасный обзор этих работ содержится в сборнике [34]. Большая часть многочисленных экспериментальных работ, упоминаемых в данном обзоре (почти все они имели дело с респондентами-неспециалистами при нейтрально формулируемых вопросах), показала завышение оценок вероятностей, превышающих 0,5. Установлено, кроме того, что люди гораздо менее склонны к чрезмерной уверенности при летих для «их суждениях о вероятности, чем при трудных.
Несколько более обнадеживающими оказываются результаты исследований калибровки оценок вероятности, выполняемых специалистами. Авторы работ [46, 55], работая со студентами, проходившими испытания, обнаружили хорошую калибровку их оценок по вопросам, связанным с предметом испытаний; в статье [33] показано, что аспиранты-психологи оценивали вероятности по 'вопросам, связанным с психологией, не лучше, чем по общим вопросам. Прогнозы аналитиков разведывательной службы [66] оказались калиброванными довольно хорошо,
Принятие решений
33
но обнаружили тенденцию к переоценке вероятностей неблагоприятных событий. В (работах [11, 35, 36] обнаружено хорошее качество оценок, даваемых респондентами-медиками. Однако мировыми чемпионами в оценивании вероятностей являются, несомненно, метеорологи. Авторы работы [42], проанализировав очень большое количество оценок вероятности дождя, нашли их калибровку почти идеальной; более поздние неопубликованные данные (Мэрфи, 1983 г., частное сообщение) оказались еще лучше. Нетрудно понять, почему это так. Метеорологи каждый день занимаются прогнозированием — это их основная работа; они оценивают вероятности очень хорошо определенных и повторяющихся событий; они пользуются надежной обратной связью, содержащей сведения о том, что было вчера, а поощряется их работа по счету Брайера, который является частным случаем так называемого строго собственного правила счета, при котором прогнозы поощряются как за близость вероятности к крайним значениям, так и за хорошую калибровку.
В любой работе, связанной с повседневным формированием вероятностных оценок, качество последних следует оценивать в соответствии с одним из строго собственных правил счета. Приведем два наиболее распространенные из таких правил. Пусть была предложена оценка вероятности р* события Логарифмическое правило назначает поощрение s, равное
s = cJrd\npb, с, d> О
в случае, если событие Ek действительно произошло. Квадратичное правило (примером которого является счет Брайера) назначает поощрение
s = 2pk— 2 P2i‘ i ф k
Несложные вычисления покажут вам, что для обоих этих правил счета вы максимизируете ожидаемое поощрение, если в качестве р* будете предлагать оценку, соответствующую вашему действительному мнению. К сожалению, сирого собственные правила счета даже в большей степени, чем многие другие оп-тимумы в теории решений, обладают свойством плоского максимума [62]; это означает, что ваши потери в поощрении, возникающие вследствие того, что вы предлагаете оценки, не соответствующие вашему настоящему мнению, будут в процентном отношении невелики. Это одна из причин того, что собственные правила счета сравнительно редко применяются для определения качества оценок вероятности, а также алгоритмов, оценивающих вероятность. Конечно, есть и другая причина — то, что явные оценки вероятности, 'основанные на суждениях, сами по себе встречаются довольно редко, хотя это положение сейчас меняется к лучшему.
Предыдущая << 1 .. 7 8 9 10 11 12 < 13 > 14 15 16 17 18 19 .. 198 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed