Принятие решений в неопределенности стр.254

Другим способом оценки общего количества уличных наркоманов в Нью-Йорке является использование имеющейся демографической информации о совокупности наркоманов. Например, мы можем небезосновательно быть уверенными в том, что где-то 25% уличных наркоманов в Нью-Йорке - это пуэрториканцы, а где-то 50% - афро-американцы. Мы знаем, что приблизительно 5 из 6 уличных наркоманов - это мужчины, и что 50% попадают в возрастную категорию от 16 до 25 лет. Это будет означать, что 20% общего количества уличных наркоманов - это чернокожие мужчины в возрасте от 16 до 25 лет. Если наркоманов 70.000, то это будет означать, что 14.000 афроамериканцев в возрасте от 16 до 25 лет являются наркоманами. Но всего в городе около 140.000 афро-американцев в возрастеот 16 до 25 лет-возможно, половина из них живет в бедных районах. Это означает, что если в городе 70.000 наркоманов, то 1 из 10 молодых афро-американцев - наркоман, если 100.000 наркоманов - то 1 из 6, если 200.000 - то 1 из 3. Вы можете решить сами, какая из степеней охвата группы молодых мужчин афро-аме-риканцев более вероятна, но понятно, что 200.000 наркоманов - неправдоподобное количество. Подобным образом, количество уличных наркоманов

70.000    будет подразумевать, что 7.000 молодых пуэрториканцев-мужчин -наркоманы, а общее количество пуэрториканских парней в возрасте от 16 до 25 лет в Нью-Йорке - около 70.000.

Ни одно из вышеперечисленных вычислений ни в коем случае не пытается свести на “нет” значение проблемы героиновой зависимости. Героин -это ужасное проклятие. Когда думаешь об индивидуальной трагедии, то

70.000    - это ужасающе большое количество наркоманов. И если тебе необходимо зарабатывать на жизнь, то $250 млн - это ужасающе огромные деньги, которые воруют у граждан города с тем, чтобы, пройдя через руки нар команов и торговлю краденым, они осели в карманах тех, кто ввозит и распространяет героин, и тех, кто берет взятки и оказывает другие услуги для героиновой индустрии.

Главным моментом этой статьи может быть иллюстрация того, как далеко можно зайти в рассмотрении проблемы, серьезно относясь к цифрам, к тому, что они подразумевают, проверяя различные выводы друг относительно друга и относительно общей информации (такой как количество людей или домов в городе). Незначительные усилия в этом направлении могут иметь большое значение для помощи обычным людям и должностным лицам в том, чтобы справиться с различного рода экспертами.

30. Интуитивное прогнозирование: предубеждения и корректирующие процедуры*

Даниель Канеман и Амос Тверски

Предисловие

Любая значительная деятельность по прогнозированию включает весомый компонент суждений, интуиции и развитой догадки. В самом деле, мнения экспертов являются источником многих технологических, политических и социальных прогнозов. Мнения и интуиция играют важную роль даже там, где прогнозы получают в результате использования математических моделей или имитации. Интуитивные суждения используются при выборе переменных, рассматриваемых в таких моделях, приписанных им факторов влияния, а также их предполагаемых начальных значений. Критическая роль интуиции в прогнозировании любого рода требует анализа факторов, которые ограничивают точность экспертных суждений, а также разработки процедур, направленных на улучшение качества этих суждений...

Единичные случаи и данные распределения

От экспертов часто требуют предоставления наи лучших догадок, оценок или прогнозов, касающихся неопределенных величин, таких как индекс Доу-Джонса в определенный день, будущие продажи продукта или результаты выборов. Следует различать два типа информации, имеющейся в распоряжении прогностика: данные случая и данные распределения. Единичная информация или данные случая, состоит из очевидных свидетельств по частному рассматриваемому случаю. Данные распределения, или данные базового значения, остоят из знаний о распределении исходов в подобных си туациях. Например, при прогнозировании продаж нового романа то, что известно об авторе, стиле и сюжете, является единичной информацией, тогда как то, что известно о продажах романов, является данными распределения. Таким же образом, при прогнозировании долголетия пациента единичная информация включает его возраст, состояние здоровья и прошлые истории болезни, тогда как данные распределения состоят в соответствующей статистике населения. Единичная информация описывает характерные черты проблемы, которые отличают ее от других, тогда как информация распределения характеризует исходы, наблюдавшиеся в случаях подобного рода. Современное понятие информации распределения не совпадает с понятием распределения предшествующей вероятности Байеса. Первая определяется природой данных, тогда как последняя определена в терминах последовательности приобретения информации.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒