Принятие решений в неопределенности стр.258

Шаг 3: Интуитивная оценка

Одна часть информации, которой располагает эксперт о проблеме, получена из распределения исходов в референтном классе. К тому же, у эксперта обычно имеется значительное количество единичной информации о частном случае, которая отличает его от других членов класса. Теперь следует попросить эксперта дать интуитивную оценку на основе этой единичной информации. Как было отмечено ранее, эта интуитивная оценка, вероятнее всего, будет нерегрессивной. Цель двух следующих шагов процедуры состоит в корректировке этого предубеждения и получении более адекватной оценки.

Шаг 4: Оценивание прогнозируемости

Теперь эксперт должен оценить степень, в которой тип имеющейся по этому случаю информации позволяет точное прогнозирование исходов. В контексте линейного прогнозирования соответствующей мерой прогностично-сти являетсяр, корреляция Пирсона между прогнозированием и результатами. Там, где есть данные о прошлом прогнозировании и исходах, требуе мое значение можно получить из них. При отсутствии таких данных необходимо полагаться на субъективное оценивание прогнозируемости. Статистически опытный эксперт сможет дать точную оценку р на основе своего опыта. Когда статистический опыт отсутствует, аналитик должен прибегнуть к менее прямым процедурам.

Одна из таких процедур требует сравнения прогнозируемости переменной, с которой он имеет дело, с прогнозируемоетью других переменных. Например, эксперт может быть совершенно уверен, что его способность прогнозировать продажу книг превосходит способность спортивных экспертов прогнозировать распределение очков в футбольных матчах, но она не так хороша, как способность синоптиков прогнозировать температуру на два дня вперед. Искусный и старательный аналитик мог бы построить приблизительную шкалу прогнозируемости, основанную на вычисленной корреляции между прогнозированием и исходами для набора феноменов, предсказуемость которых колеблется от высокой (например, температура) до низкой (например, стоимость акций). Тогда аналитик просил бы эксперта определить местоположение прогнозируемости целевого количества на этой шкале, таким образом, давая численную оценку р.

Альтернативный метод оценивания прогнозируемости включает вопросы типа: Если бы вам необходимо было рассматривать два романа, которые вы собираетесь опубликовать, как часто были бы вы правы в прогнозировании, который из них будет продан в большем количестве? Оценка порядковой корреляции между прогнозированием и исходами в этом случае может быть получена следующим образом: если/? - это оцененная доля пар, в которых порядок исходов был правильно спрогнозирован, то г = 2рЛ дает индекс точности прогноза, который ранжируется от 0, когда прогнозирование находится на уровне шанса, до 1, когда прогнозирование является совершенно точным. Во многих ситуациях т- может быть использована, как грубое приближение к р.

Делать оценку прогнозируемости нелегко, и она должна тщательно рассматриваться. Эксперт может быть подвержен ошибке ретроспективного взгляда (Fischhoff, 1975), которая ведет к переоценке прогнозируемости результатов. Эксперт также может быть подвержен предубеждению доступности (Tversky & Kahneman, 1973,11) и может вспомнить, большей частью, удивительные или запоминающиеся случаи, в которых сильные первоначальные впечатления были подтверждены позднее.

Шаг 5: Коррекция интуитивной оценки

Чтобы исправить не регрессивность, интуитивную оценку следует отрегулировать относительно среднего значения по референтному классу. Если интуитивная оценка была не регрессивна, тогда при общих условиях расстояние между интуитивной оценкой и средним значением по классу должно быть уменьшено фактором р, где р - коэффициент корреляции. Эта про цедура обеспечивает оценку количества, которое, надеемся, уменьшит не регрессивную ошибку.


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