Daniel Kahneman (1934 yil 5 mart, Tel-Aviv) - isroillik amerikalik psixolog, psixologik fan asoschilaridan biri iqtisodiy nazariya va xulq-atvor moliyasi, bu iqtisod va kognitiv fanni birlashtirib, qaror qabul qilishda va o'z xatti-harakatlarini boshqarishda shaxsning tavakkalchilikka munosabatining mantiqsizligini tushuntirish uchun.

Amos Tverskiy va boshqalar bilan evristikadan foydalanishda keng tarqalgan noto'g'ri tushunchalar uchun kognitiv asosni o'rnatish va istiqbol nazariyasini ishlab chiqish bo'yicha qilgan ishlari bilan mashhur; 2002 yil Iqtisodiyot bo'yicha Nobel mukofoti laureati "Iqtisodiyot fanida psixologik usullarni qo'llash, ayniqsa noaniqlik sharoitida hukmlarni shakllantirish va qaror qabul qilishni o'rganishda" (V. Smit bilan), tadqiqot o'tkazilganligiga qaramasdan iqtisodchi sifatida emas, balki psixolog sifatida.

Kahneman Tel-Avivda tug'ilgan, bolaligini Parijda o'tkazgan va 1946 yilda Falastinga ko'chib o'tgan. U 1954 yilda Quddus Ibroniy universitetida matematika va psixologiya boʻyicha bakalavr darajasini oldi, soʻngra Isroil mudofaa kuchlarida, asosan, psixologik boʻlimda ishladi. U xizmat qilgan bo'linma ishga qabul qilinganlarni tanlash va sinovdan o'tkazish bilan shug'ullangan. Kahneman shaxsiyatni baholash bo'yicha intervyularni ishlab chiqdi.

Armiyani tark etgach, Kahneman Ibroniy universitetiga qaytib keldi va u erda mantiq va fan falsafasi kurslarida qatnashdi. U 1958 yilda Amerika Qo'shma Shtatlariga ko'chib o'tdi va 1961 yilda Berkli Kaliforniya universitetida psixologiya fanlari nomzodi ilmiy darajasini oldi.

1969 yildan boshlab u Kahnemanning taklifiga binoan ivrit universitetida voqealar ehtimolini baholash bo'yicha ma'ruzalar o'qigan Amos Tverskiy bilan hamkorlik qildi.

Hozirda u Prinston universitetida, shuningdek, ibroniy universitetida ishlaydi. “Iqtisodiyot va falsafa” jurnali tahririyati a’zosi. Kahneman hech qachon o'zini psixologik iqtisod bilan shug'ullanadigan yagona odam deb da'vo qilmagan - u bu sohada olgan hamma narsaga u va Tverskiy hammualliflari Richard Teyler va Jek Knetsch bilan birga erishganligini ta'kidladi.

Kahneman diqqat va xotiraning taniqli tadqiqotchisi Enn Trismanga uylangan.

Kitoblar (2)

Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish

Noaniqlikda qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashlik.

Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish: Qoidalar va tarafkashlik qaror qabul qilish psixologiyasiga oid asosiy kitobdir.

ga havolalar individual ishlar Ushbu mualliflar akademik adabiyotlarda tez-tez uchraydi, ammo bu maqolalarning rus tilidagi to'liq to'plami birinchi marta nashr etilgan. Ushbu kitobning chiqarilishi, shubhasiz, menejment sohasidagi mutaxassislar uchun muhim voqea, strategik rejalashtirish, qaror qabul qilish, iste'molchilarning xatti-harakatlari va boshqalar.

Kitob menejment, iqtisod, psixologiya sohasidagi mutaxassislarni ham nazariy, ham amaliyotda qiziqtiradi, ular inson faoliyatining qaror qabul qilish kabi murakkab va qiziqarli sohasi bilan shug'ullanadi.

Oleg Levyakov

Yechilmaydigan muammo yo'q, hal qilinmagan yechim bor.
Erik Born

Qaror qabul qilish - bu maqsadga erishish yo'lini tanlashga qaratilgan inson faoliyatining alohida turi. Keng ma'noda qaror deganda turli xil mumkin bo'lganlardan bir yoki bir nechta harakat variantlarini tanlash jarayoni tushuniladi.

Qaror qabul qilish uzoq vaqtdan beri hukmron elitaning asosiy mas'uliyati hisoblangan. Bu jarayon noaniqlik sharoitida faoliyat yo`nalishini tanlashga asoslanadi va noaniqlik sharoitida ishlash qobiliyati qaror qabul qilish jarayonining asosi hisoblanadi. Agar faoliyatning qaysi yo'nalishini tanlash kerakligi haqida noaniqlik bo'lmasa, qaror qabul qilishning hojati yo'q edi. Qaror qabul qiluvchilar mantiqiy deb hisoblanadilar, ammo bu oqilonalik nimaga ustunlik berish kerakligi haqidagi bilimlarning etishmasligi bilan "cheklangan".

Yaxshi tuzilgan muammo yarim hal qilingan muammodir.
Charlz Kettering

1979 yilda Daniel Kahneman va Amos Tverskiy "Istiqbol nazariyasi: riskga asoslangan qarorlar qabul qilish tahlili" nomli kitobni nashr etishdi, bu esa xulq-atvor iqtisodiyoti deb ataladigan fanni keltirib chiqardi. Ushbu ishda olimlar o'zlarining psixologik eksperimentlari natijalarini taqdim etdilar, bu odamlar kutilgan foyda yoki yo'qotishlar hajmini va undan ham ko'proq tasodifiy hodisalar ehtimolining miqdoriy qiymatlarini oqilona baholay olmasligini isbotladi. Ma'lum bo'lishicha, odamlar ehtimollikni baholashda noto'g'ri yo'l tutishadi: ular sodir bo'lishi mumkin bo'lgan hodisalarning ehtimolini kam baholaydilar va kamroq bo'lgan voqealarni ortiqcha baholaydilar. Olimlar ehtimollar nazariyasini yaxshi biladigan matematiklar o‘z bilimlarini real hayotiy vaziyatlarda ishlatmasliklarini, balki o‘zlarining stereotiplari, noto‘g‘ri qarashlari va his-tuyg‘ularidan kelib chiqishlarini aniqladilar. Ehtimollar nazariyasiga asoslangan qaror qabul qilish nazariyalari o'rniga D.Kannemann va A.Tverskiy yangi nazariya - istiqbollar nazariyasini taklif qildilar. Ushbu nazariyaga ko'ra, oddiy odam kelajakdagi imtiyozlarni mutlaq nuqtai nazardan to'g'ri baholay olmaydi, aslida u ularni umume'tirof etilgan standartlar bilan taqqoslab baholaydi, birinchi navbatda, o'z pozitsiyasini yomonlashtirmaslikka harakat qiladi.

Agar siz uni qo'yganlar kabi fikr yuritsangiz, hech qachon muammoni hal qila olmaysiz.
Albert Eynshteyn

Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish, hatto barcha mumkin bo'lgan yutuqlarni va ularning ehtimollik darajasini bilishni ham anglatmaydi. Bu ehtimolliklarga asoslanadi turli xil variantlar Voqealarning rivojlanishi holatlari tavakkalchilikka qaror qilgan sub'ektga noma'lum. Bunday holda, qarorga muqobil tanlashda sub'ekt, bir tomondan, uning tavakkalchilik afzalligi, boshqa tomondan, barcha muqobil variantlardan tegishli tanlash mezoniga asoslanadi. Ya'ni, noaniqlik sharoitida qabul qilingan qarorlar, potentsial natijalar ehtimolini baholash mumkin bo'lmagan holatlardir. Vaziyatning noaniqligi turli omillar bilan bog'liq bo'lishi mumkin, masalan: vaziyatda sezilarli miqdordagi ob'ektlar yoki elementlarning mavjudligi; ma'lumotlarning etishmasligi yoki uning noto'g'riligi; past darajadagi professionallik; vaqt chegarasi va boshqalar.

Xo'sh, ehtimollik smetasi qanday ishlaydi? D. Kahneman va A. Tverskiyning fikricha (Noaniqlikda qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashlik. Kembrij, 2001) - subyektiv. Biz tasodifiy hodisalar ehtimolini, ayniqsa noaniqlik, o'ta noaniq vaziyatda baholaymiz.

Ehtimollikni sub'ektiv baholash masofa yoki o'lcham kabi jismoniy miqdorlarni sub'ektiv baholashga o'xshaydi. Shunday qilib, ob'ektga taxminiy masofa ko'p jihatdan uning tasvirining ravshanligiga bog'liq: ob'ekt qanchalik aniq ko'rinsa, u shunchalik yaqinroq ko'rinadi. Shuning uchun tuman paytida yo'llarda baxtsiz hodisalar soni ortadi: yomon ko'rishda masofalar ko'pincha ortiqcha baholanadi, chunki ob'ektlarning konturlari xiralashgan. Shunday qilib, aniqlikdan masofa o'lchovi sifatida foydalanish umumiy noto'g'ri qarashlarga olib keladi. Bunday noto'g'ri qarashlar ehtimollikni intuitiv baholashda ham namoyon bo'ladi.

Muammoni ko'rib chiqishning bir nechta usullari mavjud va ularning barchasi to'g'ri bo'lishi mumkin.
Norman Shvartskopf

Tanlov bilan bog'liq faoliyat qaror qabul qilishda asosiy faoliyatdir. Agar natijalarning noaniqlik darajasi va ularga erishish yo'llari yuqori bo'lsa, qaror qabul qiluvchilar, aftidan, ma'lum bir harakatlar ketma-ketligini tanlash kabi deyarli imkonsiz vazifaga duch kelishadi. Oldinga bo'lgan yagona yo'l ilhom orqali, va individual qaror qabul qiluvchilar injiq yoki, ichida harakat qiladi maxsus holatlar ilohiy aralashuvga tayan. Bunday sharoitda xatolar mumkin deb hisoblanadi va muammo ularni keyingi echimlar bilan tuzatishdir. Qaror qabul qilishning ushbu kontseptsiyasida asosiy e'tibor doimiy qarorlar zanjiri oqimidan tanlov sifatida qaror qabul qilish kontseptsiyasiga qaratiladi (qoida tariqasida, masala bitta qaror bilan tugamaydi, bitta qaror qabul qilish zaruriyatini keltirib chiqaradi. keyingisini qilish va h.k.)

Ko'pincha qarorlar vakillik sifatida qabul qilinadi, ya'ni. proyeksiyaning bir turi mavjud, birini boshqasiga yoki boshqasiga ko'rsatish, ya'ni keladi inson hayoti jarayonida shakllangan, uning dunyo, jamiyat va o'zi haqidagi rasmini aks ettiruvchi biror narsaning ichki tasviri haqida. Ko'pincha odamlar ehtimollikni reprezentativlik orqali baholaydilar va oldingi ehtimollar e'tiborga olinmaydi.

Biz duch keladigan qiyin muammolarni ular tug'ilgan paytdagi fikrlash darajasida hal qilib bo'lmaydi.
Albert Eynshteyn

Odamlar voqealar yoki voqealar misollarini eslash qulayligiga qarab voqealar ehtimolini baholaydigan vaziyatlar mavjud.

Xotirada voqealarni eslab qolishning oson bo'lishi voqea ehtimolini baholashda noto'g'ri qarashlarni shakllantirishga yordam beradi.

Harakatning amaliy muvaffaqiyatiga mos keladigan narsa haqiqatdir.
Uilyam Jeyms

Noaniqlik hayotning barcha shakllari bilan kurashishi kerak bo'lgan haqiqatdir. Biologik murakkablikning barcha darajalarida hodisalar va harakatlarning mumkin bo'lgan oqibatlari to'g'risida noaniqlik mavjud va barcha darajalarda noaniqlik aniqlanishidan oldin choralar ko'rilishi kerak.

Kahneman tadqiqotlari shuni ko'rsatdiki, odamlar ekvivalent (yutuq va yo'qotishlar nisbati bo'yicha) vaziyatlarga, ular yo'qotish yoki yutishlariga qarab turlicha munosabatda bo'lishadi. Ushbu hodisa farovonlikdagi o'zgarishlarga assimetrik javob deb ataladi. Inson yo'qotishdan qo'rqadi, ya'ni. uning yo'qotish va daromad tuyg'ulari assimetrikdir: odamning sotib olishdan qoniqish darajasi ekvivalent yo'qotishdan umidsizlik darajasidan ancha past. Shuning uchun odamlar yo'qotishlarni oldini olish uchun tavakkal qilishga tayyor, ammo foyda olish uchun tavakkal qilishga moyil emaslar.

Uning eksperimentlari shuni ko'rsatdiki, odamlar ehtimollikni noto'g'ri baholashga moyil: ular sodir bo'lishi mumkin bo'lgan voqealar ehtimolini kam baholaydilar va kamroq ehtimoliy voqealarni ortiqcha baholaydilar. Olimlar qiziq bir qonuniyatni kashf etdilar - ehtimollik nazariyasini yaxshi biladigan matematika talabalari ham o'z bilimlarini hayotiy vaziyatlarda ishlatmaydilar, balki o'zlarining stereotiplari, noto'g'ri qarashlari va his-tuyg'ularidan kelib chiqadilar.

Shunday qilib, Kahneman insonning xatti-harakatlarini nafaqat odamlarning ongi, balki ularning ahmoqligi ham boshqaradi, degan xulosaga keldi, chunki odamlar tomonidan amalga oshiriladigan ko'plab harakatlar mantiqsizdir. Bundan tashqari, Kahneman eksperimental ravishda inson xatti-harakatlarining mantiqsizligi tabiiy ekanligini isbotladi va uning ko'lami nihoyatda katta ekanligini ko'rsatdi.

Kahneman va Tverskiyning fikricha, odamlar hisoblamaydi va hisoblamaydi, balki o'z g'oyalariga muvofiq qaror qabul qiladi, boshqacha aytganda, ular taxmin qiladilar. Bu shuni anglatadiki, odamlarning to'liq va adekvat tahlil qila olmasliklari noaniqlik sharoitida biz tasodifiy tanlovga ko'proq tayanishimizga olib keladi. Voqea sodir bo'lish ehtimoli "ga asoslangan holda baholanadi. shaxsiy tajriba", ya'ni. sub'ektiv ma'lumotlar va imtiyozlarga asoslangan.

Shunday qilib, odamlar mantiqsiz ravishda o'zlari bilgan narsaga ishonishni afzal ko'radilar, hatto o'z hukmlarining aniq noto'g'riligini tan olishni qat'iyan rad etadilar.

Kahneman D., Slovik P., Tverskiy A. Noaniqlikda qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashlik

Men bu kitobga anchadan beri yaqinlashib kelayotgandim... Birinchi marta Nobel mukofoti laureati Daniel Kahnemanning ijodi haqida Nassim Taleb Aldangan kitobidan bilib oldim. Taleb Kahnemandan juda ko'p iqtibos keltiradi va zavqlantiradi va keyinroq bilib olganimdek, nafaqat bu, balki uning boshqa kitoblarida ham (Qora oqqush. Bevositalik belgisi ostida, Barqarorlik sirlari haqida). Bundan tashqari, men kitoblarda Kahneman haqida ko'plab havolalarni topdim: Evgeniy Ksenchuk Systems o'ylash. Ruhiy modellarning chegaralari va dunyoning tizimli qarashlari, Leonard Mlodinov. (Emas) mukammal tasodif. Tasodifan hayotimizni qanday boshqaradi. Afsuski, men Kahnemanning kitobini qog'ozda topa olmadim, shuning uchun men elektron kitob sotib olishim va Kahnemanni Internetdan yuklab olishim kerak edi ... Va menga ishoning, men bir daqiqa ham afsuslanmadim ...

D. Kahneman, P. Slovik, A. Tverskiy. Noaniqlikda qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashlik. - Xarkov: "Gumanitar markaz" Amaliy psixologiya instituti nashriyoti, 2005. - 632 p.

Ushbu kitob noaniq hodisalarni baholash va bashorat qilishda odamlarning fikrlash va xatti-harakatlarining o'ziga xos xususiyatlari haqida. Kitobda ishonchli tarzda ko'rsatilgandek, noaniq sharoitlarda qaror qabul qilishda odamlar odatda ehtimollik va statistika nazariyasini o'rgangan bo'lsalar ham, ba'zan juda sezilarli darajada xato qilishadi. Bu xatolar tadqiqotchilar tomonidan eksperimental ravishda aniqlangan va yaxshi isbotlangan ma'lum psixologik qonuniyatlarga bo'ysunadi.

Psixologik tadqiqotlarga Bayes g'oyalari kiritilgandan beri psixologlarga birinchi marta noaniqlik sharoitida optimal xulq-atvorning yaxlit va aniq shakllantirilgan modeli taklif qilindi, uning yordamida insonning qaror qabul qilish jarayonini solishtirish mumkin edi. Qaror qabul qilishning me'yoriy modellarga muvofiqligi noaniqlik sharoitida hukm qilish sohasidagi tadqiqotlarning asosiy paradigmalaridan biriga aylandi.

QismI... Kirish

1-bob. Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashliklar

Odamlar noaniq hodisaning ehtimolini yoki noaniq miqdorning qiymatini qanday baholaydilar? Odamlar kamaytiruvchi cheklangan miqdordagi evristik 1 tamoyillariga tayanadilar qiyin vazifalar ehtimolliklarni baholash va hukmning sodda operatsiyalariga miqdorlarning qiymatlarini bashorat qilish. Evristika juda foydali, lekin ba'zida ular jiddiy va tizimli xatolarga olib keladi.

Ehtimollikni sub'ektiv baholash masofa yoki o'lcham kabi jismoniy miqdorlarni sub'ektiv baholashga o'xshaydi.

Vakillik. B jarayonning A hodisaga olib kelishi ehtimoli qanday? Javob berish odamlar odatda tayanadi reprezentativlik evristik, bunda ehtimollik A ning B ning vakili ekanligi, ya'ni A ning B ga qanchalik o'xshashligi bilan belgilanadi. Biror kishining sobiq qo'shnisining tavsifiga e'tibor bering: "Stiv juda tortinchoq va uyatchan, Menga har doim yordam berishga tayyor, lekin boshqa odamlarni va umuman haqiqatni juda kam qiziqtiradi. U juda muloyim va ozoda, tartibni yaxshi ko'radi va tafsilotlarga moyil ". Odamlar Stivning kasbi bo'yicha kim bo'lish ehtimolini qanday baholaydilar (masalan, fermer, sotuvchi, samolyot uchuvchisi, kutubxonachi yoki shifokor)?

Reprezentativlik evristikasida Stivning, masalan, kutubxonachi bo'lish ehtimoli uning kutubxonachining qay darajada vakili ekanligi yoki kutubxonachi stereotipiga mos kelishi bilan belgilanadi. Ehtimollikni baholashga bunday yondashuv jiddiy xatolarga olib keladi, chunki o'xshashlik yoki reprezentativlikka ehtimollikni baholashga ta'sir qilishi kerak bo'lgan individual omillar ta'sir qilmaydi.

Natijaning oldingi ehtimoliga befarqlik. Vakolatlilikka ta'sir qilmaydigan, ammo ehtimollikka sezilarli ta'sir ko'rsatadigan omillardan biri bu oldingi (oldingi) ehtimollik yoki natijalarning (natijalarning) asosiy qiymatlarining chastotasi. Masalan, Stivning misolida, aholida kutubxonachilardan ko'ra ko'proq fermerlar mavjudligi Stivning fermer emas, balki kutubxonachi bo'lish ehtimolini har qanday oqilona baholashda albatta hisobga olinadi. Biroq, asosiy chastotani hisobga olish Stivning kutubxonachilar va fermerlar stereotipiga muvofiqligiga ta'sir qilmaydi. Agar odamlar ehtimollikni reprezentativlik orqali baholasalar, ular oldingi ehtimollarni e'tiborsiz qoldiradilar.

Ushbu gipoteza eksperimentda sinovdan o'tkazildi, unda oldingi ehtimolliklar o'zgartirildi. Mavzularga 100 nafar mutaxassislar - muhandislar va huquqshunoslar guruhidan tasodifiy tanlangan bir nechta odamlarning qisqacha tavsiflari ko'rsatildi. Sinov sub'ektlaridan har bir tavsif uchun uning advokatga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimolini baholash so'ralgan. Bir eksperimental holatda sub'ektlarga tavsiflar berilgan guruh 70 muhandis va 30 huquqshunosdan iborat ekanligi aytildi. Boshqa bir holatda, sub'ektlarga jamoa 30 muhandis va 70 advokatdan iborat ekanligi aytildi. Har bir individual tavsifning advokatga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimoli birinchi holatda, ko'pchilik muhandislar bo'lgan ikkinchi holatda, advokatlarning ko'pchiligiga qaraganda yuqori bo'lishi kerak. Buni Bayes qoidasini qo'llash orqali ko'rsatish mumkin, bu koeffitsientlarning nisbati har bir tavsif uchun (0,7 / 0,3) 2 yoki 5,44 bo'lishi kerak. Bayes qoidasini qo'pol ravishda buzgan holda, ikkala holatda ham sub'ektlar bir xil ehtimollik taxminlarini ko'rsatdilar. Shubhasiz, sub'ektlar ma'lum bir tavsifning huquqshunosga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimolini ushbu tavsif ikki stereotipni ifodalash darajasi sifatida baholadilar, agar mavjud bo'lsa, bu toifalarning oldingi ehtimolini hisobga olgan holda.

Namuna hajmiga befarq. Odamlar odatda vakillik evristikasidan foydalanadilar. Ya'ni, ular namunadagi natijaning ehtimolligini, bu natija mos keladigan parametrga o'xshash darajada baholaydilar. Namunadagi statistik ma'lumotlarning butun populyatsiya uchun odatiy parametrga o'xshashligi tanlov hajmiga bog'liq emas. Shuning uchun, agar ehtimollik reprezentativlik yordamida hisoblansa, u holda tanlamadagi statistik ehtimollik tanlanma hajmidan asosan mustaqil bo'ladi. Aksincha, tanlab olish nazariyasiga ko'ra, tanlama qanchalik katta bo'lsa, o'rtacha qiymatdan kutilgan og'ish shunchalik kichik bo'ladi. Statistikaning bu asosiy tushunchasi, shubhasiz, odamlarning sezgi qismi emas.

To'plar bilan to'ldirilgan savatni tasavvur qiling, ularning 2/3 qismi bitta rangda va 1/3 qismi boshqa rangda. Bir kishi savatdan 5 ta to‘p chiqarib, ularning 4 tasi qizil, 1 tasi oq ekanligini topadi. Boshqa bir kishi 20 ta to'pni olib, ulardan 12 tasi qizil va 8 tasi oq ekanligini topdi. Savatda qizil to'plarning 2/3 qismi va oq to'plarning 1/3 qismi aksincha ko'proq ekanligini bu ikki kishidan qaysi biri ishonch bilan aytishi kerak? Ushbu misolda to'g'ri javob keyingi koeffitsientlarni 5 ta to'pdan iborat namuna uchun 8 dan 1 gacha va 20 ta to'pdan iborat namuna uchun 16 dan 1 gacha baholashdir (1-rasm). Biroq, ko'pchilik birinchi namunadagi savat asosan qizil sharlar bilan to'ldirilgan degan gipotezani kuchliroq qo'llab-quvvatlaydi, deb o'ylashadi, chunki birinchi namunadagi qizil to'plarning ulushi ikkinchisiga qaraganda ko'proq. Bu yana shuni ko'rsatadiki, intuitiv hisob-kitoblar keyingi haqiqiy koeffitsientlarni aniqlashda hal qiluvchi rol o'ynaydigan tanlama hajmi emas, balki tanlab olish nisbati hisobiga ustunlik qiladi.

Guruch. 1. To'plar bilan muammoning ehtimollari ("To'plar" varag'idagi Excel faylidagi formulalarga qarang)

Tasodifan haqidagi noto'g'ri tushunchalar. Odamlar tasodifiy jarayon sifatida tashkil etilgan hodisalar ketma-ketligi, hatto ketma-ketlik qisqa bo'lsa ham, bu jarayonning muhim xususiyatini ifodalaydi, deb hisoblashadi. Masalan, "boshlar" yoki "dumlar" haqida gap ketganda, odamlar O-O-O-P-P-O ketma-ketligi tasodifiy ko'rinmaydigan O-O-O-P-P-P ketma-ketligiga qaraganda ko'proq, deb o'ylashadi. O-O-O-O-P-O ketma-ketligi, bu tanga tomonlarining ekvivalentligini aks ettirmaydi. Shunday qilib, odamlar jarayonning muhim xususiyatlari nafaqat global miqyosda, ya'ni. to'liq ketma-ketlikda, balki mahalliy - uning har bir qismida. Biroq, mahalliy vakillik ketma-ketligi kutilgan koeffitsientlardan tizimli ravishda chetga chiqadi: u juda ko'p almashinadi va juda kam takrorlanadi. 2

Vakillik haqidagi e'tiqodning yana bir oqibati - taniqli qimorbozning kazinodagi xatosi. Misol uchun, qizil ranglar rulet g'ildiragiga juda uzoq vaqt tushib qolganini ko'rib, ko'pchilik qora rang hozir paydo bo'lishi kerak, deb yanglishishadi, chunki qora rang boshqa qizil rangga qaraganda ko'proq vakillik ketma-ketligini yakunlaydi. Imkoniyat odatda o'z-o'zini tartibga soluvchi jarayon sifatida qaraladi, bunda bir yo'nalishdagi burilish muvozanatni tiklash uchun teskari yo'nalishda burilishga olib keladi. Aslida, og'ishlar tuzatilmaydi, balki tasodifiy jarayon davom etar ekan, shunchaki "eriydi".

Kichik sonlar qonuni deb atalishi mumkin bo'lgan narsaga kuchli ishonch ko'rsatdi, unga ko'ra, hatto kichik namunalar ham ular tanlab olingan populyatsiyalarni yuqori darajada ifodalaydi. Ushbu tadqiqotchilarning natijalari butun populyatsiya bo'ylab haqiqiy bo'lgan gipoteza namunadagi statistik ahamiyatga ega natija sifatida taqdim etilishini kutganligini aks ettirdi, bunda namuna hajmi ahamiyatsiz. Natijada, mutaxassislar kichik namunalarda olingan natijalarga haddan tashqari ishonishadi va bu natijalarning takrorlanishini haddan tashqari oshirib yuborishadi. Tadqiqotni o'tkazishda bunday noto'g'rilik noto'g'ri o'lchamdagi namunalarni tanlashga va natijalarni bo'rttirib talqin qilishga olib keladi.

Prognoz ishonchliligiga befarqlik. Odamlar ba'zida aktsiyaning kelajakdagi narxi, mahsulotga bo'lgan talab yoki futbol o'yini natijasi kabi raqamli bashorat qilishga majbur bo'lishadi. Bunday bashoratlar reprezentativlikka asoslanadi. Masalan, kimdir kompaniyaning tavsifini oldi va uning kelajakdagi daromadlarini bashorat qilish so'raladi deylik. Agar kompaniyaning tavsifi juda qulay bo'lsa, unda juda yuqori daromad ushbu tavsifning eng vakili bo'lib ko'rinadi; tavsifi o'rtacha bo'lsa, eng vakili voqealarning oddiy yo'nalishi bo'lib ko'rinadi. Tavsifning qanchalik qulayligi tavsifning ishonchliligiga yoki uning qanchalik aniq bashorat qilishga imkon berishiga bog'liq emas. Shuning uchun, agar odamlar faqat tavsifning qulayligiga qarab bashorat qilsalar, ularning bashoratlari tavsifning ishonchliligiga va bashoratning kutilgan aniqligiga befarq bo'ladi. Xulosa qilishning bu usuli me'yoriy statistik nazariyani buzadi, bunda bashoratlarning ekstremum va diapazoni bashorat qilish mumkinligiga bog'liq. Agar bashorat qilish nolga teng bo'lsa, barcha holatlarda bir xil bashorat qilish kerak.

Haqiqiylik illyuziyasi. Odamlar kutubxonachi stereotipiga mos keladigan shaxsiyat tavsifi berilganda, hatto noaniq, ishonchsiz yoki eskirgan bo'lsa ham, shaxsning kutubxonachi ekanligini bashorat qilishda juda ishonchli. Bashorat qilingan natija va kiritilgan ma'lumotlar o'rtasidagi yaxshi moslik natijasida yuzaga keladigan asossiz ishonchni haqiqiylik illyuziyasi deb atash mumkin.

Regressiya haqida noto'g'ri tushunchalar. Aytaylik, bolalarning katta guruhi qobiliyat testining ikkita o'xshash versiyasidan foydalangan holda sinovdan o'tkazildi. Agar kimdir ushbu ikkita versiyadan birida eng yaxshi natijaga erishganlar orasidan o'nta bolani tanlasa, ular odatda testning ikkinchi versiyasida o'zlarining ishlashidan hafsalasi pir bo'ladi. Ushbu kuzatishlar o'rtachaga regressiya deb nomlanuvchi keng tarqalgan hodisani ko'rsatadi, uni Galton 100 yil oldin kashf etgan. Kundalik hayotda biz hammamiz, masalan, otalar va o'g'illarning bo'yi bilan taqqoslaganda, o'rtacha darajaga qaytish holatlariga duch kelamiz. Biroq, odamlar bu haqda hech qanday tasavvurga ega emaslar. Birinchidan, ular sodir bo'lishi kerak bo'lgan ko'plab kontekstlarda regressiyani kutishmaydi. Ikkinchidan, ular regressiya sodir bo'lganligini tan olishganda, ular ko'pincha sabablarga ko'ra noto'g'ri tushuntirishlarni o'ylab topadilar.

Regressiyaning ma'nosini tan olmaslik zararli bo'lishi mumkin. Tajribali instruktorlar o‘quv parvozlarini muhokama qilar ekan, favqulodda yumshoq qo‘nish uchun maqtov odatda keyingi urinishda muvaffaqiyatsiz qo‘nish bilan birga bo‘lishini, qattiq qo‘nishdan keyingi qattiq tanqid esa, odatda, keyingi urinishda natijalarning yaxshilanishi bilan birga bo‘lishini ta’kidladilar. O'qituvchilar qabul qilingan psixologik ta'limotga zid ravishda og'zaki mukofotlar o'rganish uchun zararli, tanbeh esa foydali degan xulosaga kelishdi. O'rtachaga regressiya mavjudligi sababli bu xulosani asoslab bo'lmaydi. Shunday qilib, regressiya ta'sirini tushuna olmaslik jazo samaradorligini juda yuqori baholanishiga va mukofotning samaradorligini kam baholanishiga olib keladi.

Mavjudligi. Odamlar voqea yoki hodisalar misollarini eslash qulayligi asosida sinfning chastotasini yoki hodisalar ehtimolini baholaydilar. Agar sinfning o'lchami uning a'zolarining foydalanish imkoniyatidan kelib chiqqan holda hisoblansa, a'zolari xotirada osongina tiklanadigan sinf bir xil o'lchamdagi sinfga qaraganda ko'proq ko'rinadi, lekin a'zolariga kirish imkoniyati kamroq va eslab qolish ehtimoli kamroq bo'ladi.

Mavzularga ikkala jinsdagi mashhur odamlarning ro'yxati o'qildi, so'ngra ro'yxatda ayol ismlaridan ko'ra ko'proq erkak ismlari bor yoki yo'qligini baholash so'raldi. Test topshiruvchilarning turli guruhlariga turli ro‘yxatlar berildi. Ba'zi ro'yxatlarda erkaklar ayollardan ko'ra ko'proq mashhur bo'lgan, boshqalarida esa ayollar erkaklardan ko'ra ko'proq mashhur edi. Har bir ro'yxatda sub'ektlar ko'proq bo'lgan sinf (bu holda, jins) deb noto'g'ri ishonishgan. mashhur odamlar, ko'proq edi.

Tasvirlarni ifodalash qobiliyati haqiqiy hayotiy vaziyatlarning ehtimolini baholashda muhim rol o'ynaydi. Xavfli ekspeditsiya bilan bog'liq xavf, masalan, ekspeditsiyada bartaraf etish uchun etarli jihozlarga ega bo'lmagan kutilmagan vaziyatlarni aqliy takrorlash orqali baholanadi. Agar ushbu qiyinchiliklarning aksariyati yorqin tasvirlangan bo'lsa, ekspeditsiya o'ta xavfli bo'lib tuyulishi mumkin, garchi ofatlarni tasavvur qilish qulayligi ularning haqiqiy ehtimolini aks ettirmasa ham. Aksincha, agar yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xavfni tasavvur qilish qiyin bo'lsa yoki shunchaki xayolga kelmasa, hodisa bilan bog'liq xavfni qo'pol ravishda kam baholab qo'yish mumkin.

Xayoliy munosabatlar. Uzoq muddatli hayot tajribasi bizga, umuman olganda, katta sinflar elementlari kamroq tez-tez uchraydigan sinflar elementlariga qaraganda yaxshiroq va tezroq eslab qolishini o'rgatdi; ehtimoli ko'proq bo'lgan hodisalarni tasavvur qilish kamroq ehtimoldan ko'ra osonroq; va hodisalar o'rtasidagi assotsiativ aloqalar ko'pincha bir vaqtning o'zida sodir bo'lganda mustahkamlanadi. Natijada, odam protsedurani o'z ixtiyoriga oladi ( mavjudligi evristik) sinf hajmini taxmin qilish. Hodisa ehtimoli yoki hodisalarning bir vaqtning o'zida sodir bo'lish chastotasi mos keladigan eslash, ko'paytirish yoki bog'lashning aqliy jarayonlarini bajarish qulayligi bilan baholanadi. Biroq, bu baholash tartib-qoidalari tizimli ravishda xatolarga moyil.

Sozlash va "yopish" (langar). Ko'pgina hollarda, odamlar dastlabki qiymatga asoslanib taxmin qiladilar. Ikki guruh talabalar o'rta maktab 5 soniya ichida doskaga yozilgan sonli ifodaning qiymatini baholadi. Bir guruh 8x7x6x5x4x3x2x1 ifoda qiymatini baholagan bo'lsa, ikkinchi guruh 1x2x3x4x5x6x7x8 ifoda qiymatini baholadi. Ko'tarilgan ketma-ketlik uchun o'rtacha ball 512, pasayib borayotgan ketma-ketlik uchun o'rtacha ball 2250. To'g'ri javob har ikkala ketma-ketlik uchun 40 320 ball bo'ldi.

Murakkab hodisalarni baholashda tarafkashlik rejalashtirish kontekstida ayniqsa muhimdir. Yangi mahsulotni ishlab chiqish kabi biznes tashabbusining muvaffaqiyatli yakunlanishi odatda murakkabdir: korxona muvaffaqiyatli bo'lishi uchun ketma-ketlikdagi har bir voqea sodir bo'lishi kerak. Ushbu hodisalarning har biri katta ehtimolga ega bo'lsa ham, agar voqealar soni ko'p bo'lsa, muvaffaqiyatning umumiy ehtimoli juda past bo'lishi mumkin. Konyunktiv 3 hodisaning ehtimolini ortiqcha baholashning umumiy tendentsiyasi rejaning muvaffaqiyatli bo'lishi yoki loyihaning o'z vaqtida bajarilishi ehtimolini baholashda asossiz optimizmga olib keladi. Aksincha, tavakkalchilikni baholashda 4 ta hodisa tuzilmalari tez-tez uchraydi. Yadro reaktori yoki inson tanasi kabi murakkab tizim, uning muhim tarkibiy qismlaridan birortasi ishlamay qolsa, shikastlanadi. Har bir komponentda ishlamay qolish ehtimoli kichik bo'lsa ham, ko'plab komponentlar ishtirok etsa, butun tizimning ishdan chiqish ehtimoli yuqori bo'lishi mumkin. Noto'g'ri munosabat tufayli odamlar murakkab tizimlarda muvaffaqiyatsizlik ehtimolini kam baholaydilar. Shunday qilib, langar tarafkashligi ba'zan hodisaning tuzilishiga bog'liq bo'lishi mumkin. Bog'lanishlar zanjiriga o'xshash hodisa yoki hodisaning tuzilishi ushbu hodisaning ehtimolini ortiqcha baholashga olib keladi, voronkaga o'xshash, ajratuvchi bo'g'inlardan iborat bo'lgan hodisaning tuzilishi hodisa ehtimolini kam baholanishiga olib keladi. .

Subyektiv ehtimollikning taqsimlanishini baholashda "bog'lash". Qaror qabul qilishni tahlil qilishda mutaxassislar ko'pincha miqdor bo'yicha o'z fikrlarini bildirishlari kerak. Misol uchun, mutaxassisdan X 90 raqamini tanlash so'ralishi mumkin, shunda bu raqam Dow Jones o'rtacha ko'rsatkichidan yuqori bo'lishining sub'ektiv ehtimoli 0,90 ni tashkil qiladi.

Agar hisoblangan qiymatlarning to'g'ri qiymatlarining atigi 2 foizi belgilangan qiymatlardan past bo'lsa, ekspert berilgan muammolar to'plamida to'g'ri sozlangan deb hisoblanadi. Shunday qilib, haqiqiy qiymatlar 98% vazifalarda X 01 va X 99 oralig'ida bo'lishi kerak.

Evristikaga ishonch va stereotiplarning keng tarqalganligi oddiy odamlarga xos emas. Tajribali tadqiqotchilar ham xuddi shunday noto'g'ri fikrlarga moyil bo'lishadi - ular intuitiv fikr yuritganda. Ajablanarlisi shundaki, odamlar uzoq umr tajribasidan o'rtacha regressiya yoki tanlanma hajmining ta'siri kabi fundamental statistik qoidalarni xulosa qila olmaydilar. Barchamiz hayotimiz davomida ushbu qoidalar qo'llanilishi mumkin bo'lgan ko'plab vaziyatlarga duch kelsak-da, juda ozchilik o'z tajribasidan namuna olish va regressiya tamoyillarini mustaqil ravishda kashf etadi. Statistik tamoyillar kundalik tajriba orqali o'rganilmaydi.

QismIIVakillik

QARORLAR NAZARIYASI

5-mavzu: Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish

Kirish

1. Noaniqlik va risk tushunchasi

3. Rivojlanishdagi xatarlarning tasnifi boshqaruv qarorlari

4. Stokastik xavf sharoitida qaror qabul qilish texnologiyalari

Xulosa

Boshqaruv qarori, agar menejer har bir alternativani amalga oshirish natijasini aniq bilsa, aniqlik sharoitida qabul qilinadi. Shuni ta'kidlash kerakki, boshqaruv qarori kamdan-kam hollarda aniqlik sharoitida qabul qilinadi.

Noaniqliklar xavflarning paydo bo'lishining asosiy sababidir. Ularning hajmini kamaytirish - boshning asosiy vazifasi.

Menejerlar ko'pincha to'liq bo'lmagan va ishonchsiz ma'lumotlar sharoitida boshqaruv qarorlarini ishlab chiqishlari va qabul qilishlari kerak, va boshqaruv qarorlarini amalga oshirish natijalari har doim ham rejalashtirilgan ko'rsatkichlarga to'g'ri kelmaydi. Ushbu shartlar noaniqlik va xavf holatlari sifatida tasniflanadi.

Boshqaruv qarori noaniqlik sharoitida, menejer kelajakdagi natijalar ehtimolini baholash qobiliyatiga ega bo'lmaganda qabul qilinadi. Bu hisobga olinishi kerak bo'lgan parametrlar shunchalik yangi va tuzilmagan bo'lsa, ma'lum bir oqibat ehtimolini etarlicha ishonch bilan oldindan aytib bo'lmaydi.

Boshqaruv qarorlari ularni amalga oshirish natijalari aniqlanmagan, ammo ularning har birining yuzaga kelish ehtimoli ma'lum bo'lgan xavf sharoitida qabul qilinadi. Natijaning noaniqligi bu holatda noqulay vaziyatlar va ko'zlangan maqsadlarga erishish uchun oqibatlar ehtimoli bilan bog'liq.

Qaror qabul qilishda noaniqlik uni qayta ishlashning barcha bosqichlarida foydalaniladigan ma'lumotlarning parametrlarida namoyon bo'ladi. Noaniqlikni o'lchash qiyin va ko'pincha sifat jihatidan (yuqori yoki past) baholanadi. Shuningdek, u foiz sifatida baholanadi (axborot noaniqligi 30% darajasida).

Noaniqlik boshqaruv qarorini ishlab chiqish bilan, xavf esa amalga oshirish natijalari bilan bog'liq.

Noaniqliklar xavflarning paydo bo'lishining asosiy sababidir. Ularning hajmini kamaytirish - boshning asosiy vazifasi.

“Noaniqlik hodisa va jarayon sifatida qaraladi. Agar biz buni hodisa deb hisoblasak, unda biz noaniq vaziyatlar to'plami, to'liq bo'lmagan va bir-birini istisno qiladigan ma'lumotlar bilan shug'ullanamiz. Hodisalar, shuningdek, rahbarning irodasiga qarshi yuzaga keladigan va rejalashtirilgan tadbirlarning borishini o'zgartirishi mumkin bo'lgan kutilmagan hodisalarni o'z ichiga oladi: masalan, ob-havoning keskin o'zgarishi shahar kunini nishonlash dasturining o'zgarishiga olib keldi.

Jarayon sifatida noaniqlik noto'g'ri qarorlar qabul qiladigan qobiliyatsiz menejerning faoliyatidir. Masalan, munitsipal kreditning investitsion jozibadorligini baholashda xatolarga yo'l qo'yilgan va natijada shahar byudjetiga 800 ming rubl tushmagan. Amalda noaniqlikni bir butun sifatida ko'rib chiqish kerak, chunki hodisa jarayon tomonidan yaratilgan va jarayon hodisani tashkil qiladi.

Noaniqliklar ob'ektiv va sub'ektivdir.

Ob'ektivlar qaror qabul qiluvchiga bog'liq emas va ularning manbai qaror qabul qilinadigan tizimdan tashqarida.

Subyektiv bo'lganlar kasbiy xatolar, kamchiliklar, harakatlardagi nomuvofiqliklarning natijasi bo'lib, ularning manbai qaror qabul qilingan tizim ichida joylashgan.

Noaniqlikning to'rtta darajasi mavjud:

Boshqaruv qarorlarini ishlab chiqish va amalga oshirishning asosiy bosqichlariga ta'sir qilmaydigan past;

Yechimni ishlab chiqish va amalga oshirishning ayrim bosqichlarini qayta ko'rib chiqishni talab qiladigan o'rta;

Yuqori yangi tartiblarni ishlab chiqishni nazarda tutadi;

Superhigh, bu mavjud vaziyat to'g'risidagi ma'lumotlarni baholash va etarli talqin qilishga imkon bermaydi.

2. Boshqaruv qarorlari samaradorligini baholashda noaniqlik darajalari

Noaniqlik darajalarini hisobga olish tabiatga qarab ulardan foydalanishni analitik ko'rsatishga imkon beradi boshqaruv faoliyati Bosh.

1-rasm. noaniqlik darajalari va boshqaruv faoliyatining tabiati o'rtasidagi o'zaro ta'sir ko'rinishidagi boshqaruv qarorlarining samaradorligi matritsasi taqdim etiladi.

Samarali echimlar o'z ichiga oqilona, ​​yaxshi ishlab chiqilgan, amalga oshirilishi mumkin, ijrochi uchun tushunarli. Samarasizga - asossiz, to'liq bo'lmagan, amaliy bo'lmagan va amalga oshirish qiyin.

Barqaror boshqaruv faoliyati doirasida tashqi va ichki muhitning zaif bezovta qiluvchi ta'siri sharoitida standart, takroriy tartib-qoidalar amalga oshiriladi.

Boshqaruv faoliyatining tuzatuvchi xususiyati tashqi va ichki muhitning o'rtacha bezovta qiluvchi ta'sirida, rahbar tuzatishi kerak bo'lganda qo'llaniladi. asosiy jarayonlar nazorat qilish tizimlari.

Innovatsion boshqaruv faoliyati bilan tavsiflanadi doimiy qidiruv va belgilangan maqsadlarga erishish uchun yangi jarayonlar va texnologiyalarni joriy etish.

Past darajadagi noaniqlikning barqaror va tuzatuvchi xarakterdagi faoliyat bilan uyg'unligi (A1 va B1 sohalari) rahbarga amalga oshirishning minimal xavfi bilan asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Faoliyatning innovatsion tabiati bilan

va noaniqlikning past darajasi (B 1 maydoni) deterministik ma'lumotlar samarali qarorlar qabul qilish jarayonini sekinlashtiradi.

O'rtacha noaniqlik darajasining boshqaruv faoliyatining tuzatuvchi va innovatsion tabiati bilan uyg'unligi samarali echimlar maydonini beradi (B 2 va C 2).

Yuqori darajadagi noaniqlik boshqaruv faoliyatining barqaror tabiati bilan birgalikda samarasiz qarorlar qabul qilishga olib keladi (A3 maydoni), lekin boshqaruv faoliyatining innovatsion tabiati uchun juda mos keladi (B 3 maydoni).

1-rasm. Boshqaruv qarorlarining samaradorligi matritsasi

“Noaniqlikning nihoyatda yuqori darajasi samarasiz qarorlar qabul qilinishiga olib keladi, chunki noto‘g‘ri tuzilgan, idrok etish qiyin va ishonchsiz ma’lumotlar samarali qarorlar qabul qilishni qiyinlashtiradi. "

Noaniqlik darajalarini hisobga olish menejerning boshqaruv faoliyatining xususiyatiga qarab ulardan foydalanishni tahliliy ko'rsatishga imkon beradi. Samarali echimlar o'z ichiga oqilona, ​​yaxshi ishlab chiqilgan, amalga oshirilishi mumkin, ijrochi uchun tushunarli. Samarasizga - asossiz, to'liq bo'lmagan, amaliy bo'lmagan va amalga oshirish qiyin.

Barqaror boshqaruv faoliyati doirasida tashqi va ichki muhitning zaif bezovta qiluvchi ta'siri sharoitida standart, takroriy tartib-qoidalar amalga oshiriladi. Boshqaruv faoliyatining tuzatuvchi xususiyati tashqi va ichki muhitning o'rtacha bezovta qiluvchi ta'sirida, rahbar boshqaruv tizimining asosiy jarayonlarini sozlashi kerak bo'lganda qo'llaniladi. Innovatsion boshqaruv faoliyati belgilangan maqsadlarga erishish uchun yangi jarayonlar va texnologiyalarni doimiy izlash va joriy etish bilan tavsiflanadi. Faoliyatning barqaror va tuzatuvchi tabiati bilan pastning kombinatsiyasi rahbarga amalga oshirishning minimal xavfi bilan ongli qarorlar qabul qilishga imkon beradi. Faoliyatning innovatsion tabiati va noaniqlikning past darajasi bilan deterministik ma'lumotlar samarali qarorlar qabul qilish jarayonini sekinlashtiradi.

O'rtacha noaniqlik darajasining boshqaruv faoliyatining tuzatuvchi va innovatsion tabiati bilan uyg'unligi samarali echimlar maydonini ta'minlaydi. Yuqori darajadagi noaniqlik boshqaruv faoliyatining barqaror tabiati bilan birgalikda samarasiz qarorlar qabul qilishga olib keladi, lekin boshqaruv faoliyatining innovatsion xarakteriga juda mos keladi. Noaniqlikning o'ta yuqori darajasi samarasiz qarorlarga olib keladi, chunki noto'g'ri tuzilgan, idrok etish qiyin va ishonchsiz ma'lumotlar samarali qarorlar qabul qilishni qiyinlashtiradi.

Hajmi: px

Ko'rsatishni quyidagi sahifadan boshlang:

Transkripsiya

1 Kahneman D., Slovik P., Tverskiy A. Noaniqlikda qaror qabul qilish: Qoidalar va noto'g'ri qarashlar Men bu kitobga uzoq vaqtdan beri yondashib kelaman.Men birinchi marta Nobel mukofoti sovrindori Daniel Kahnemanning ijodi haqida Nassim Talebning "Tasodifan aldangan" kitobidan bilib oldim. Taleb Kahnemandan juda ko'p iqtibos keltiradi va zavqlantiradi va keyinroq bilib olganimdek, nafaqat bu, balki uning boshqa kitoblarida ham (Qora oqqush. Bevositalik belgisi ostida, Barqarorlik sirlari haqida). Bundan tashqari, men kitoblarda Kahneman haqida ko'plab havolalarni topdim: Evgeniy Ksenchuk Systems o'ylash. Ruhiy modellarning chegaralari va dunyoning tizimli qarashlari, Leonard Mlodinov. (Emas) mukammal tasodif. Tasodifan hayotimizni qanday boshqaradi. Afsuski, men Kahnemanning kitobini qog'ozda topa olmadim, shuning uchun elektron kitob sotib olish va Kahnemanni Internetdan yuklab olish "majburiy bo'ldi" Va ishoning, men bir daqiqa ham afsuslanmadim D. Kahneman, P. Slovik, A. Tverskiy. . Noaniqlikda qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashlik. Xarkov: "Gumanitar markaz" Amaliy psixologiya instituti nashriyoti, p. Ushbu kitob noaniq hodisalarni baholash va bashorat qilishda odamlarning fikrlash va xatti-harakatlarining o'ziga xos xususiyatlari haqida. Kitobda ishonchli tarzda ko'rsatilgandek, noaniq sharoitlarda qaror qabul qilishda odamlar odatda ehtimollik va statistika nazariyasini o'rgangan bo'lsalar ham, ba'zan juda sezilarli darajada xato qilishadi. Bu xatolar tadqiqotchilar tomonidan eksperimental ravishda aniqlangan va yaxshi isbotlangan ma'lum psixologik qonuniyatlarga bo'ysunadi. Psixologik tadqiqotlarga Bayes g'oyalari kiritilgandan beri psixologlarga birinchi marta noaniqlik sharoitida optimal xulq-atvorning yaxlit va aniq shakllantirilgan modeli taklif qilindi, uning yordamida insonning qaror qabul qilish jarayonini solishtirish mumkin edi. Qaror qabul qilishning me'yoriy modellarga muvofiqligi noaniqlik sharoitida hukm qilish sohasidagi tadqiqotlarning asosiy paradigmalaridan biriga aylandi. I qism. Kirish 1-bob. Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish: qoidalar va tarafkashliklar Odamlar noaniq hodisa ehtimoli yoki noaniq miqdorning qiymatini qanday baholaydilar? Odamlar cheklangan miqdordagi evristik 1 tamoyillariga tayanadilar, ular ehtimolliklarni baholash va miqdorlarning qiymatlarini bashorat qilish bo'yicha murakkab vazifalarni soddaroq mulohazalargacha kamaytiradi. Evristika juda foydali, lekin ba'zida ular jiddiy va tizimli xatolarga olib keladi. 1 Tajriba sifatida olingan evristik bilimlar har qanday faoliyatda, amaliy muammolarni hal qilishda to'planadi. Ushbu ma'noni yaxshi eslang va his qiling, chunki "evristik" so'zi kitobda ko'pincha uchraydi.

2 Ehtimollikning sub'ektiv bahosi masofa yoki o'lcham kabi fizik miqdorlarni sub'ektiv baholashga o'xshaydi. Vakillik. B jarayonning A hodisaga olib kelishi ehtimoli qanday? Odamlar odatda javob berishda reprezentativlik evristikasiga tayanadilar, bunda ehtimollik A ning B ning vakili, ya’ni A ning B ga qanchalik o‘xshashligi bilan belgilanadi. Shaxsning o‘zining sobiq qo‘shnisi haqidagi tavsifini ko‘rib chiqing: “Stiv juda o'ziga tortilgan va uyatchan, har doim yordam berishga tayyor, lekin boshqa odamlarga va umuman haqiqatga juda kam qiziqish bildiradi. U juda muloyim va ozoda, tartibni yaxshi ko'radi va tafsilotlarga moyil ". Odamlar Stivning kasbi bo'yicha kim bo'lish ehtimolini qanday baholaydilar (masalan, fermer, sotuvchi, samolyot uchuvchisi, kutubxonachi yoki shifokor)? Reprezentativlik evristikasida Stivning, masalan, kutubxonachi bo'lish ehtimoli uning kutubxonachining qay darajada vakili ekanligi yoki kutubxonachining stereotipi bilan belgilanadi. Ehtimollikni baholashga bunday yondashuv jiddiy xatolarga olib keladi, chunki o'xshashlik yoki reprezentativlikka ehtimollikni baholashga ta'sir qilishi kerak bo'lgan individual omillar ta'sir qilmaydi. Natijaning oldingi ehtimoliga befarqlik. Vakolatlilikka ta'sir qilmaydigan, ammo ehtimollikka sezilarli ta'sir ko'rsatadigan omillardan biri bu oldingi (oldingi) ehtimollik yoki natijalarning (natijalarning) asosiy qiymatlarining chastotasi. Masalan, Stivning misolida, aholida kutubxonachilardan ko'ra ko'proq fermerlar mavjudligi Stivning fermer emas, balki kutubxonachi bo'lish ehtimolini har qanday oqilona baholashda albatta hisobga olinadi. Biroq, asosiy chastotani hisobga olish Stivning kutubxonachilar va fermerlar stereotipiga muvofiqligiga ta'sir qilmaydi. Agar odamlar ehtimollikni reprezentativlik orqali baholasalar, ular oldingi ehtimollarni e'tiborsiz qoldiradilar. Ushbu gipoteza eksperimentda sinovdan o'tkazildi, unda oldingi ehtimolliklar o'zgartirildi. Mavzularga 100 nafar mutaxassis muhandislar va huquqshunoslar guruhidan tasodifiy tanlangan bir nechta odamlarning qisqacha tavsiflari ko'rsatildi. Sinov sub'ektlaridan har bir tavsif uchun uning advokatga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimolini baholash so'ralgan. Bir eksperimental holatda sub'ektlarga tavsiflar berilgan guruh 70 muhandis va 30 huquqshunosdan iborat ekanligi aytildi. Boshqa bir holatda, sub'ektlarga jamoa 30 muhandis va 70 advokatdan iborat ekanligi aytildi. Har bir individual tavsifning advokatga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimoli birinchi holatda, ko'pchilik muhandislar bo'lgan ikkinchi holatda, advokatlarning ko'pchiligiga qaraganda yuqori bo'lishi kerak. Buni Bayes qoidasini qo'llash orqali ko'rsatish mumkin, bu koeffitsientlarning nisbati har bir tavsif uchun (0,7 / 0,3) 2 yoki 5,44 bo'lishi kerak. Bayes qoidasini qo'pol ravishda buzgan holda, ikkala holatda ham sub'ektlar bir xil ehtimollik taxminlarini ko'rsatdilar. Shubhasiz, sub'ektlar ma'lum bir tavsifning huquqshunosga emas, balki muhandisga tegishli bo'lish ehtimolini ushbu tavsif ikki stereotipni ifodalash darajasi sifatida baholadilar, agar mavjud bo'lsa, bu toifalarning oldingi ehtimolini hisobga olgan holda. Namuna hajmiga befarq. Odamlar odatda vakillik evristikasidan foydalanadilar. Ya'ni, ular namunadagi natijaning ehtimolligini, bu natija mos keladigan parametrga o'xshash darajada baholaydilar. Namunadagi statistik ma'lumotlarning butun populyatsiya uchun odatiy parametrga o'xshashligi tanlov hajmiga bog'liq emas. Shuning uchun, agar ehtimollik reprezentativlik yordamida hisoblansa, u holda tanlamadagi statistik ehtimollik tanlanma hajmidan asosan mustaqil bo'ladi. Aksincha, tanlab olish nazariyasiga ko'ra, tanlama qanchalik katta bo'lsa, o'rtacha qiymatdan kutilgan og'ish shunchalik kichik bo'ladi. Statistikaning bu asosiy tushunchasi, shubhasiz, odamlarning sezgi qismi emas. To'plar bilan to'ldirilgan savatni tasavvur qiling, ularning 2/3 qismi bitta rangda va 1/3 qismi boshqa rangda. Bir kishi savatdan 5 ta to'p olib, ulardan 4 tasi qizil, 1 tasi oq ekanligini topadi. Boshqa bir kishi 20 ta to'pni olib, ulardan 12 tasi qizil va 8 tasi oq ekanligini aniqlaydi. Savatda qizil to'plarning 2/3 qismi va oq to'plarning 1/3 qismi aksincha ko'proq ekanligini bu ikki kishidan qaysi biri ishonch bilan aytishi kerak? Ushbu misolda to'g'ri javob keyingi koeffitsientlarni 5 ta to'pdan iborat namuna uchun 8 dan 1 gacha va 20 ta to'pdan iborat namuna uchun 16 dan 1 gacha baholashdir (1-rasm). Biroq, ko'pchilik

3 kishining fikricha, birinchi namuna savat asosan qizil sharlar bilan to'ldirilgan degan gipotezani kuchliroq qo'llab-quvvatlaydi, chunki birinchi namunadagi qizil sharlar ulushi ikkinchisiga qaraganda ko'proq. Bu yana shuni ko'rsatadiki, intuitiv hisob-kitoblar keyingi haqiqiy koeffitsientlarni aniqlashda hal qiluvchi rol o'ynaydigan tanlama hajmi emas, balki tanlab olish nisbati hisobiga ustunlik qiladi. Guruch. 1. To'plar bilan muammoning ehtimollari ("To'plar" varag'idagi Excel faylidagi formulalarga qarang) Tasodifning noto'g'ri tushunchalari. Odamlar tasodifiy jarayon sifatida tashkil etilgan hodisalar ketma-ketligi, hatto ketma-ketlik qisqa bo'lsa ham, bu jarayonning muhim xususiyatini ifodalaydi, deb hisoblashadi. Masalan, boshlar yoki dumlar haqida gap ketganda, odamlar O-O-O-P-P-O ketma-ketligi tasodifiy ko'rinmaydigan O-O-O-P-P-P ketma-ketligiga qaraganda ko'proq, shuningdek tomonlarning ekvivalentligini aks ettirmaydigan OOOOPO ketma-ketligiga qaraganda ko'proq deb o'ylashadi. tanga. Shunday qilib, odamlar jarayonning muhim xususiyatlari nafaqat global miqyosda, ya'ni. to'liq ketma-ketlikda, balki uning har bir qismida lokal ravishda. Biroq, mahalliy vakillik ketma-ketligi kutilgan koeffitsientlardan tizimli ravishda chetga chiqadi: u juda ko'p almashinadi va juda kam takrorlanadi. 2 Vakillik haqidagi e'tiqodning yana bir oqibati - taniqli qimorbozning kazinodagi xatosi. Misol uchun, qizil ranglar rulet g'ildiragiga juda uzoq vaqt tushib qolganini ko'rib, ko'pchilik qora rang hozir paydo bo'lishi kerak, deb yanglishishadi, chunki qora rang boshqa qizil rangga qaraganda ko'proq vakillik ketma-ketligini yakunlaydi. Imkoniyat odatda o'z-o'zini tartibga soluvchi jarayon sifatida qaraladi, bunda bir yo'nalishdagi burilish muvozanatni tiklash uchun teskari yo'nalishda burilishga olib keladi. Aslida, og'ishlar tuzatilmaydi, balki tasodifiy jarayon davom etar ekan, shunchaki "eriydi". Kichik sonlar qonuni deb atalishi mumkin bo'lgan narsaga kuchli ishonch ko'rsatdi, unga ko'ra, hatto kichik namunalar ham ular tanlab olingan populyatsiyalarni yuqori darajada ifodalaydi. Ushbu tadqiqotchilarning natijalari butun populyatsiya bo'ylab haqiqiy bo'lgan gipoteza namunadagi statistik ahamiyatga ega natija sifatida taqdim etilishini kutganligini aks ettirdi, bunda namuna hajmi ahamiyatsiz. Natijada, mutaxassislar kichik namunalarda olingan natijalarga haddan tashqari ishonishadi va bu natijalarning takrorlanishini haddan tashqari oshirib yuborishadi. Tadqiqotni o'tkazishda bunday noto'g'rilik noto'g'ri o'lchamdagi namunalarni tanlashga va natijalarni bo'rttirib talqin qilishga olib keladi. Prognoz ishonchliligiga befarqlik. Odamlar ba'zida aktsiyaning kelajakdagi narxi, mahsulotga bo'lgan talab yoki futbol o'yini natijasi kabi raqamli bashorat qilishga majbur bo'lishadi. Bunday bashoratlar reprezentativlikka asoslanadi. Masalan, kimdir kompaniyaning tavsifini oldi va uning kelajakdagi daromadlarini bashorat qilish so'raladi deylik. Agar kompaniyaning tavsifi juda qulay bo'lsa, unda juda yuqori daromad ushbu tavsifning eng vakili bo'lib ko'rinadi; tavsifi o'rtacha bo'lsa, eng vakili voqealarning oddiy yo'nalishi bo'lib ko'rinadi. Tavsifning qanchalik qulayligi tavsifning ishonchliligiga yoki uning qanchalik aniq bashorat qilishga imkon berishiga bog'liq emas. Shuning uchun, agar odamlar faqat tavsifning qulayligiga qarab bashorat qilsalar, ularning bashoratlari tavsifning ishonchliligiga va bashoratning kutilgan aniqligiga befarq bo'ladi. Xulosa qilishning bu usuli me'yoriy statistik nazariyani buzadi, bunda bashoratlarning ekstremum va diapazoni bashorat qilish mumkinligiga bog'liq. Agar bashorat qilish nolga teng bo'lsa, barcha holatlarda bir xil bashorat qilish kerak. 2 Nima deb o'ylaysiz, agar siz tangani 1000 marta aylantirsangiz, o'rtacha 10 ta boshdan nechta ketma-ketlik paydo bo'ladi? To'g'ri, taxminan bir. Bunday hodisaning o'rtacha ehtimoli = 1000/2 10 = 0,98. Agar siz qiziqsangiz, "Tanga" varag'idagi Excel faylidagi modelni ko'rib chiqishingiz mumkin.

4 Haqiqiylik illyuziyasi. Odamlar kutubxonachi stereotipiga mos keladigan shaxsiyat tavsifi berilganda, hatto noaniq, ishonchsiz yoki eskirgan bo'lsa ham, shaxsning kutubxonachi ekanligini bashorat qilishda juda ishonchli. Bashorat qilingan natija va kiritilgan ma'lumotlar o'rtasidagi yaxshi moslik natijasida yuzaga keladigan asossiz ishonchni haqiqiylik illyuziyasi deb atash mumkin. Regressiya haqida noto'g'ri tushunchalar. Aytaylik, bolalarning katta guruhi qobiliyat testining ikkita o'xshash versiyasidan foydalangan holda sinovdan o'tkazildi. Agar kimdir ushbu ikkita versiyadan birida eng yaxshi natijaga erishganlar orasidan o'nta bolani tanlasa, ular odatda testning ikkinchi versiyasida o'zlarining ishlashidan hafsalasi pir bo'ladi. Ushbu kuzatishlar o'rtachaga regressiya deb nomlanuvchi keng tarqalgan hodisani ko'rsatadi, uni Galton 100 yil oldin kashf etgan. Kundalik hayotda biz hammamiz, masalan, otalar va o'g'illarning bo'yi bilan taqqoslaganda, o'rtacha darajaga qaytish holatlariga duch kelamiz. Biroq, odamlar bu haqda hech qanday tasavvurga ega emaslar. Birinchidan, ular sodir bo'lishi kerak bo'lgan ko'plab kontekstlarda regressiyani kutishmaydi. Ikkinchidan, ular regressiya sodir bo'lganligini tan olishganda, ular ko'pincha sabablarga ko'ra noto'g'ri tushuntirishlarni o'ylab topadilar. Regressiyaning ma'nosini tan olmaslik zararli bo'lishi mumkin. Tajribali instruktorlar o‘quv parvozlarini muhokama qilar ekan, favqulodda yumshoq qo‘nish uchun maqtov odatda keyingi urinishda muvaffaqiyatsiz qo‘nish bilan birga bo‘lishini, qattiq qo‘nishdan keyingi qattiq tanqid esa, odatda, keyingi urinishda natijalarning yaxshilanishi bilan birga bo‘lishini ta’kidladilar. O'qituvchilar qabul qilingan psixologik ta'limotga zid ravishda og'zaki mukofotlar o'rganish uchun zararli, tanbeh esa foydali degan xulosaga kelishdi. O'rtachaga regressiya mavjudligi sababli bu xulosani asoslab bo'lmaydi. Shunday qilib, regressiya ta'sirini tushuna olmaslik jazo samaradorligini juda yuqori baholanishiga va mukofotning samaradorligini kam baholanishiga olib keladi. Mavjudligi. Odamlar voqea yoki hodisalar misollarini eslash qulayligi asosida sinfning chastotasini yoki hodisalar ehtimolini baholaydilar. Agar sinfning o'lchami uning a'zolarining foydalanish imkoniyatidan kelib chiqqan holda hisoblansa, a'zolari xotirada osongina tiklanadigan sinf bir xil o'lchamdagi sinfga qaraganda ko'proq ko'rinadi, lekin a'zolariga kirish imkoniyati kamroq va eslab qolish ehtimoli kamroq bo'ladi. Mavzularga ikkala jinsdagi mashhur odamlarning ro'yxati o'qildi, so'ngra ro'yxatda ayol ismlaridan ko'ra ko'proq erkak ismlari bor yoki yo'qligini baholash so'raldi. Test topshiruvchilarning turli guruhlariga turli ro‘yxatlar berildi. Ba'zi ro'yxatlarda erkaklar ayollardan ko'ra ko'proq mashhur bo'lgan, boshqalarida esa ayollar erkaklardan ko'ra ko'proq mashhur edi. Har bir ro'yxatda sub'ektlar ko'proq mashhur odamlar bo'lgan sinf (bu holda, jins) ko'proq ekanligiga noto'g'ri ishonishgan. Tasvirlarni ifodalash qobiliyati haqiqiy hayotiy vaziyatlarning ehtimolini baholashda muhim rol o'ynaydi. Xavfli ekspeditsiya bilan bog'liq xavf, masalan, ekspeditsiyada bartaraf etish uchun etarli jihozlarga ega bo'lmagan kutilmagan vaziyatlarni aqliy takrorlash orqali baholanadi. Agar ushbu qiyinchiliklarning aksariyati yorqin tasvirlangan bo'lsa, ekspeditsiya o'ta xavfli bo'lib tuyulishi mumkin, garchi ofatlarni tasavvur qilish qulayligi ularning haqiqiy ehtimolini aks ettirmasa ham. Aksincha, agar yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xavfni tasavvur qilish qiyin bo'lsa yoki shunchaki xayolga kelmasa, hodisa bilan bog'liq xavfni qo'pol ravishda kam baholab qo'yish mumkin. Xayoliy munosabatlar. Uzoq muddatli hayot tajribasi bizga, umuman olganda, katta sinflar elementlari kamroq tez-tez uchraydigan sinflar elementlariga qaraganda yaxshiroq va tezroq eslab qolishini o'rgatdi; ehtimoli ko'proq bo'lgan hodisalarni tasavvur qilish kamroq ehtimoldan ko'ra osonroq; va hodisalar o'rtasidagi assotsiativ aloqalar ko'pincha bir vaqtning o'zida sodir bo'lganda mustahkamlanadi. Natijada, odamga sinf o'lchamini baholash uchun protsedura (erkinlik uchun evristik) beriladi. Hodisa ehtimoli yoki hodisalarning bir vaqtning o'zida sodir bo'lish chastotasi mos keladigan eslash, ko'paytirish yoki bog'lashning aqliy jarayonlarini bajarish qulayligi bilan baholanadi. Biroq, bu baholash tartib-qoidalari tizimli ravishda xatolarga moyil.

5 Tuzatish va mahkamlash. Ko'pgina hollarda, odamlar dastlabki qiymatga asoslanib taxmin qiladilar. Ikki guruh o'rta maktab o'quvchilari 5 soniya davomida doskaga yozilgan sonli ifodaning qiymatini baholadilar. Bir guruh 8x7x6x5x4x3x2x1 ifoda qiymatini baholagan bo'lsa, ikkinchi guruh 1x2x3x4x5x6x7x8 ifoda qiymatini baholadi. Ko‘tarilgan ketma-ketlik uchun o‘rtacha ball 512 ballni tashkil etgan bo‘lsa, pasayib borayotgan ketma-ketlik uchun o‘rtacha ball ikkala ketma-ketlik uchun “To‘g‘ri” bo‘ldi. Murakkab hodisalarni baholashda tarafkashlik rejalashtirish kontekstida ayniqsa muhimdir. Yangi mahsulotni ishlab chiqish kabi biznes tashabbusining muvaffaqiyatli yakunlanishi odatda murakkabdir: korxona muvaffaqiyatli bo'lishi uchun ketma-ketlikdagi har bir voqea sodir bo'lishi kerak. Ushbu hodisalarning har biri katta ehtimolga ega bo'lsa ham, agar voqealar soni ko'p bo'lsa, muvaffaqiyatning umumiy ehtimoli juda past bo'lishi mumkin. Konyunktiv 3 hodisaning ehtimolini ortiqcha baholashning umumiy tendentsiyasi rejaning muvaffaqiyatli bo'lishi yoki loyihaning o'z vaqtida bajarilishi ehtimolini baholashda asossiz optimizmga olib keladi. Aksincha, tavakkalchilikni baholashda 4 ta hodisa tuzilmalari tez-tez uchraydi. Yadro reaktori yoki inson tanasi kabi murakkab tizim, uning muhim tarkibiy qismlaridan birortasi ishlamay qolsa, shikastlanadi. Har bir komponentda ishlamay qolish ehtimoli kichik bo'lsa ham, ko'plab komponentlar ishtirok etsa, butun tizimning ishdan chiqish ehtimoli yuqori bo'lishi mumkin. Bunday noto'g'ri noto'g'ri munosabat tufayli odamlar murakkab tizimlarda muvaffaqiyatsizlik ehtimolini kam baholaydilar. Shunday qilib, langar tarafkashligi ba'zan hodisaning tuzilishiga bog'liq bo'lishi mumkin. Bog'lanishlar zanjiriga o'xshash hodisa yoki hodisaning tuzilishi ushbu hodisaning ehtimolini ortiqcha baholashga olib keladi, voronkaga o'xshash, ajratuvchi bo'g'inlardan iborat bo'lgan hodisaning tuzilishi hodisa ehtimolini kam baholanishiga olib keladi. . Subyektiv ehtimollikning taqsimlanishini baholashda "bog'lash". Qaror qabul qilishni tahlil qilishda mutaxassislar ko'pincha miqdor bo'yicha o'z fikrlarini bildirishlari kerak. Misol uchun, mutaxassisdan X 90 raqamini tanlash so'ralishi mumkin, shunda bu raqam Dow Jones o'rtacha ko'rsatkichidan yuqori bo'lishining sub'ektiv ehtimoli 0,90 ni tashkil qiladi. Agar hisoblangan qiymatlarning to'g'ri qiymatlarining atigi 2 foizi belgilangan qiymatlardan past bo'lsa, ekspert berilgan muammolar to'plamida to'g'ri sozlangan deb hisoblanadi. Shunday qilib, haqiqiy qiymatlar 98% vazifalarda X 01 va X 99 oralig'ida bo'lishi kerak. Evristikaga ishonch va stereotiplarning keng tarqalganligi oddiy odamlarga xos emas. Tajribali tadqiqotchilar ham intuitiv fikr yuritganda bir xil tarafkashlikka moyil. Ajablanarlisi shundaki, odamlar uzoq umr tajribasidan o'rtacha regressiya yoki tanlanma hajmining ta'siri kabi fundamental statistik qoidalarni xulosa qila olmaydilar. Barchamiz hayotimiz davomida ushbu qoidalar qo'llanilishi mumkin bo'lgan ko'plab vaziyatlarga duch kelsak-da, juda ozchilik o'z tajribasidan namuna olish va regressiya tamoyillarini mustaqil ravishda kashf etadi. Statistik tamoyillar kundalik tajriba orqali o'rganilmaydi. II qism Vakillik 2-bob. Kichik sonlar qonuniga e'tiqod Faraz qilaylik, siz 20 ta mavzu bilan tajriba o'tkazdingiz va mazmunli natijaga erishdingiz. Endi sizda 10 ta mavzudan iborat qo'shimcha guruh bilan tajriba o'tkazish uchun sabab bor. Sinov ushbu guruh uchun alohida o'tkazilsa, natijalarning ahamiyatli bo'lish ehtimoli qanday deb o'ylaysiz? Aksariyat psixologlar olingan natijalarni muvaffaqiyatli takrorlash ehtimoliga haddan tashqari ishonishadi. Kitobning ushbu qismida ko'rib chiqilgan masalalar ana shunday ishonch manbalari va ularning ilmiy tadqiqotlar uchun ahamiyati. Bizning 3 bog‘lovchi yoki qo‘shma gap mantiqiy “va” bog‘lovchisi bilan bog‘langan bir necha oddiylardan tashkil topgan hukm deyiladi. Ya'ni, qo'shma hodisa sodir bo'lishi uchun uni tashkil etuvchi barcha hodisalar sodir bo'lishi kerak. 4 Ajratuvchi yoki ayiruvchi – mantiqiy “yoki” bog‘lovchisi orqali bog‘langan bir necha oddiylardan tashkil topgan hukm. Ya'ni, ayiruvchi hodisa sodir bo'lishi uchun uni tashkil etuvchi hodisalardan kamida bittasi sodir bo'lishi kerak.

6 tezis odamlarning tasodifiy tanlab olish borasida kuchli tarafkashliklari borligi; bu tarafkashliklarning tubdan noto'g'ri ekanligi; bu tarafkashliklar oddiy fanlarga ham, tayyorlanayotgan olimlarga ham xos ekanligini; va uni ilmiy tadqiqotlarda qo'llash ayanchli oqibatlarga olib kelishini ta'kidladi. Biz odamlar populyatsiyadan tasodifiy tanlangan namunani yuqori vakillik, ya'ni barcha muhim belgilari bo'yicha butun populyatsiyaga o'xshash deb hisoblashlari haqidagi tezisni muhokama qilish uchun taqdim etamiz. Shuning uchun ular cheklangan populyatsiyadan olingan har qanday ikkita namuna, hech bo'lmaganda kichik namunalar uchun, tanlama nazariyasi taklif qilganidan ko'ra, bir-biriga va populyatsiyaga ko'proq o'xshash bo'lishini kutishadi. Casino o'yinchisining xatosining mohiyati tasodif qonunining adolatliligi haqidagi noto'g'ri tushunchadir. Bu xato o'yinchilarga xos emas. Quyidagi misolni ko'rib chiqing. Sakkizinchi sinf o‘quvchilarining o‘rtacha IQ darajasi 100 ni tashkil qiladi. Siz akademik yutuqlarni o‘rganish uchun 50 ta boladan tasodifiy tanladingiz. Sinovdan o'tgan birinchi bolaning IQ ko'rsatkichi 150 ga teng. Siz butun namunadagi o'rtacha IQ qanday bo'lishini kutasiz? To'g'ri javob 101. Kutilmagan darajada ko'p odamlar namuna uchun kutilgan IQ hali ham 100 ekanligiga ishonishadi. Buni faqat tasodifiy jarayon o'z-o'zidan tuzatadi degan fikr bilan oqlash mumkin. "Xatolar bir-birini qoplaydi" kabi bayonotlar odamlarning tasodifiy jarayonlarni o'z-o'zini to'g'rilashning faol jarayoni haqidagi tasavvurini aks ettiradi. Tabiatdagi ba'zi umumiy jarayonlar quyidagi qonunlarga bo'ysunadi: barqaror muvozanatdan og'ish muvozanatni tiklaydigan kuch hosil qiladi. Boshqa tomondan, ehtimollik qonunlari bu tarzda ishlamaydi: namuna qidirilayotganda og'ishlar bekor qilinmaydi, ular zaiflashadi. Hozirgacha biz o'zaro bog'liq bo'lgan ikki xil turni tasvirlashga harakat qildik. Biz reprezentativlik gipotezasini taklif qildik, unda odamlar namunalar bir-biriga va ular tanlangan populyatsiyalarga juda o'xshash bo'lishiga ishonishadi. Shuningdek, biz odamlar namunadagi jarayonlar o'z-o'zidan tuzatilishiga ishonishadi deb taxmin qildik. Bu ikki fikr bir xil oqibatlarga olib keladi. Katta sonlar qonuni juda katta namunalar ular olingan populyatsiyaning haqiqatan ham yuqori darajada vakili bo'lishini ta'minlaydi. Odamlarning tasodifiy namunalar haqidagi sezgilari Kichik sonlar qonuniga mos keladigan ko'rinadi, unda Katta raqamlar qonuni kichik raqamlarga ham tegishli. Kichik sonlar qonuni tarafdori o'zining ilmiy faoliyatini quyidagi tarzda olib boradi: u o'z foydasiga koeffitsientlar nihoyatda past ekanligini tushunmay, kichik namunalar bo'yicha tadqiqot gipotezalarini xavf ostiga qo'yadi. U kuchni ortiqcha baholaydi. U kamdan-kam hollarda tanlanmaning kutilgan natijalaridan og'ishini tanlamaning o'zgaruvchanligi bilan izohlaydi, chunki u har qanday nomuvofiqlik uchun "tushuntirish" topadi. Edvardsning ta'kidlashicha, odamlar ehtimollik ma'lumotlaridan etarli ma'lumot yoki aniqlik ololmaydilar. Bizning respondentlarimiz reprezentativlik gipotezasiga ko'ra, ma'lumotlardan haqiqatda mavjud bo'lgan ma'lumotlardan ko'ra ko'proq ishonch hosil qiladi. Xo'sh, nima qilish mumkin? Kichik sonlar qonuniga ishonishni yo'q qilish yoki hech bo'lmaganda nazorat qilish mumkinmi? Aniq xavfsizlik chorasi hisoblashdir. Kichik sonlar qonuni imonlilar ishonch darajalari, kardinallik va ishonch intervallari haqida noto'g'ri e'tiqodlarga ega. Muhimlik darajalari odatda hisoblab chiqiladi va xabar qilinadi, ammo asosiylik va ishonch intervallari bunday emas. Har qanday tadqiqotni boshlashdan oldin, ba'zi bir haqiqiy gipoteza bilan bog'liq aniq kardinallik hisobi amalga oshirilishi kerak. Bunday hisob-kitoblar, masalan, namuna hajmi to'rt baravar ko'paytirilmasa, tadqiqot qilishning ma'nosi yo'qligini tushunishga olib keladi. Biz jiddiy tadqiqotchi bila turib, uning haqiqiy tadqiqot gipotezasi hech qachon tasdiqlanmasligi uchun 0,5 ta xavfni o'z zimmasiga oladi, degan ishonchni rad etamiz. 3-bob. Subyektiv ehtimollik: Vakillikni baholash Biz “sub’ektiv ehtimollik” atamasidan sub’ekt bergan yoki uning xatti-harakatidan kelib chiqadigan har qanday hodisa ehtimolini baholash uchun foydalanamiz. Ushbu hisob-kitoblar hech qanday aksioma yoki izchillik talablarini qondirish uchun mo'ljallanmagan.

7 Biz "ob'ektiv ehtimollik" atamasidan ehtimollikni hisoblash qonunlariga muvofiq belgilangan taxminlar asosida hisoblangan raqamli qiymatlarga murojaat qilish uchun foydalanamiz. Albatta, bu atama hech qanday falsafiy ehtimollik tushunchasi bilan mos kelmaydi. Subyektiv ehtimollik hayotimizda muhim rol o'ynaydi. Ehtimol, ko'plab tadqiqotlarning eng umumiy xulosasi shundaki, odamlar noaniq hodisalar ehtimolini baholashda ehtimollik nazariyasi tamoyillariga amal qilmaydi. Bu xulosani hayratlanarli deb hisoblash qiyin, chunki tasodifiy qonunlarning ko'plari intuitiv jihatdan aniq emas va qo'llash oson emas. Shu bilan birga, sub'ektiv va ob'ektiv ehtimollikning og'ishlari ishonchli, tizimli va ularni yo'q qilish qiyin bo'lib tuyulishi kamroq aniq. Shubhasiz, odamlar tasodif qonunlarini evristika bilan almashtiradilar, ularning taxminlari ba'zan oqilona bo'ladi, lekin ko'pincha bunday emas. Ushbu kitobda biz vakillik deb ataladigan bunday evristikani batafsil ko'rib chiqamiz. A hodisasi B dan ko'ra ko'proq vakili bo'lib ko'rinsa, B hodisasidan ko'ra ko'proq deb baholanadi. Boshqacha qilib aytganda, hodisalarni sub'ektiv ehtimoliga ko'ra tartiblash ularni vakillikka ko'ra tartiblash bilan mos keladi. Namuna va populyatsiyaning o'xshashligi. Reprezentativlik eng yaxshi misollar bilan tushuntiriladi. Shahardagi olti farzandli barcha oilalar ko‘rikdan o‘tkazildi. 72 ta oilada shu tartibda o‘g‘il va qiz tug‘ilgan D M D M M D. Sizningcha, nechta oilada bolalar M D M M M M tug‘ilish tartibi bo‘lgan? Ikki tug'ilish ketma-ketligi taxminan bir xil, ammo ko'pchilik ular bir xil vakillik qilmasligiga rozi bo'lishadi. Reprezentativlikning tavsiflangan belgilovchisi shundan iboratki, tanlanmadagi ozchilik yoki ko'pchilikning nisbati populyatsiyadagi kabi saqlanib qoladi. Biz kutamizki, bu nisbatni saqlaydigan namuna, (ob'ektiv ravishda) teng darajada yuzaga kelishi mumkin bo'lgan, ammo bu nisbat buzilgan namunaga qaraganda ko'proq bo'ladi. Tasodifni aks ettirish. Noma'lum hodisaning vakili bo'lishi uchun uning dastlabki jamiga o'xshash bo'lishi etarli emas. Hodisa uni yaratgan aniqlanmagan jarayonning xususiyatlarini ham aks ettirishi kerak, ya'ni tasodifiy ko'rinishi kerak. Asosiy xususiyat tizimli namunalarning aniq tasodifiy etishmasligi. Misol uchun, tanga urishlarning tartibli ketma-ketligi vakili emas. Odamlar imkoniyatni oldindan aytib bo'lmaydigan, lekin mohiyatan adolatli deb bilishadi. Ular hatto tanga otishning qisqa ketma-ketliklarida ham nisbatan teng miqdordagi bosh va dumlar bo'lishini kutishadi. Umuman olganda, reprezentativ tanlama - bu asl to'plamning muhim xususiyatlari nafaqat to'liq tanlamada, balki uning har bir qismida mahalliy sifatida bir butun sifatida taqdim etiladigan tanlovdir. Bu e'tiqod, biz faraz qilamiz, turli xil kontekstlarda taqdim etilgan tasodifiylik haqidagi sezgi xatolarining asosini tashkil qiladi. Namunalarni taqsimlash. Tanlama bitta statistik ma’lumot bo‘yicha, masalan, o‘rtacha ko‘rsatkich bo‘yicha tavsiflanganda, uning populyatsiyani vakillik darajasi ushbu statistikaning populyatsiyadagi mos keladigan parametrga o‘xshashligi bilan aniqlanadi. Namuna hajmi asl populyatsiyaning o'ziga xos xususiyatlarini aks ettirmaganligi sababli, u reprezentativlik bilan bog'liq emas. Shunday qilib, masalan, 1000 chaqaloq namunasida 600 dan ortiq o'g'il bolalar topilgan hodisa, 100 chaqaloq namunasida 60 dan ortiq o'g'il bolalarni topish kabi vakildir. Shuning uchun, bu ikki hodisa bir xil ehtimollik bilan baholanadi, garchi ikkinchisi, aslida, ancha ehtimol. O'lcham turining roli haqidagi noto'g'ri tushunchalar ko'pincha kundalik hayotda paydo bo'ladi. Bir tomondan, odamlar ko'pincha kuzatuvlar soni haqida qayg'urmasdan, foiz natijasini jiddiy qabul qilishadi, bu kulgili darajada kichik bo'lishi mumkin. Boshqa tomondan, odamlar ko'pincha katta namunadagi haddan tashqari dalillarga shubha bilan qarashadi. To'g'ri qoidani bilish va statistika bo'yicha keng qamrovli tayyorgarlikka qaramay, namuna hajmining ta'siri yo'qolmaydi. Umuman olganda, odam Bayes qoidasiga amal qiladi, ammo dalillarning to'liq ta'sirini baholay olmaydi, shuning uchun konservativdir. Biz tartibga solish yondashuviga ishonamiz

8 Bayes tahlili va sub'ektiv ehtimollikni modellashtirish katta foyda keltirishi mumkin. Biz ishonamizki, dalillarni baholashda, ehtimol, bu odam konservativ Bayeschi emas: u umuman Bayesian emas. 4-bob. Prognozlash psixologiyasi haqida Noaniqlik sharoitida bashorat qilish va qaror qabul qilishda odamlar natija ehtimolini aniqlashga moyil emaslar yoki bashorat qilishning statistik nazariyasiga murojaat qilishadi. Buning o'rniga ular cheklangan miqdordagi evristikaga tayanadilar, bu ba'zan to'g'ri hukm chiqarishga olib keladi va ba'zida jiddiy va tizimli xatolarga olib keladi. Biz intuitiv bashoratlarda ana shunday reprezentativlikning evristik rolini ko'rib chiqamiz. Muayyan ma'lumotlar mavjud bo'lganda (masalan, shaxsning qisqacha tavsifi), tegishli natijalar (masalan, kasb yoki yutuq darajasi) ma'lumotlarning vakili bo'lish darajasi bilan aniqlanishi mumkin. Biz odamlar reprezentativlikni bashorat qilishini, ya'ni natijalarning dastlabki ma'lumotlarning muhim xususiyatlarini aks ettirish darajasini tahlil qilish orqali oqibatlarni tanlash yoki bashorat qilishini ta'kidlaymiz. Ko'pgina hollarda, vakillik oqibatlari haqiqatan ham boshqalarga qaraganda ko'proq. Biroq, bu har doim ham shunday emas, chunki ularning reprezentativligiga emas, balki natijalar ehtimoliga ta'sir qiluvchi bir qator omillar (masalan, natijalarning oldingi ehtimoli va birlamchi ma'lumotlarning ishonchliligi) mavjud. Odamlar bu omillarni hisobga olmaganligi sababli, ularning intuitiv bashoratlari prognozlashning statistik qoidalarini tizimli va sezilarli darajada buzadi. Kategoriyalarni bashorat qilish. Asosiy qiymat, o'xshashlik va ehtimollik Statistik prognozlash uchun ma'lumotlarning uch turi muhim ahamiyatga ega: (a) birlamchi yoki asosiy ma'lumot (masalan, universitet bitiruvchilarining ixtisoslik yo'nalishlarining boshlang'ich qiymatlari); (b) olingan muayyan ish uchun qo'shimcha ma'lumot (masalan, Tom V. shaxsining tavsifi); (c) prognozning kutilayotgan aniqligi (masalan, to'g'ri javoblarning oldingi ehtimoli). Statistik prognozlashning asosiy qoidasi shundan iboratki, kutilgan aniqlik ta'sir qiladi solishtirma og'irlik qo'shimcha va ga tegishli asosiy ma'lumotlar... Kutilgan aniqlikning pasayishi bilan bashoratlar yanada regressiv bo'lishi kerak, ya'ni birlamchi ma'lumotlarga asoslangan bashoratlarga yaqinroq bo'lishi kerak. Tom V. misolida kutilgan aniqlik past edi va sub'ektlar oldingi ehtimolga tayanishi kerak edi. Buning o'rniga ular reprezentativlik asosida bashorat qilishdi, ya'ni oldingi ehtimolliklarni hisobga olmagan holda, qo'shimcha ma'lumot olish ehtimoli asosida natijalarni bashorat qilishdi. Oldindan ehtimollik yoki shaxs haqidagi ma'lumotlarga asoslangan dalillar. Quyidagi tadqiqot intuitiv bashoratlarning reprezentativlikka bog'liqligi va oldingi ehtimollardan nisbatan mustaqil ekanligi haqidagi gipotezaning yanada qat'iy sinovini ta'minlaydi. Mavzularga quyidagi hikoya o'qildi: Bir guruh psixologlar o'z sohalarida muvaffaqiyatga erishgan 30 muhandis va 70 advokat bilan suhbat o'tkazdilar va shaxsiyat testlarini o'tkazdilar. Ushbu ma'lumotlarga asoslanib, 30 nafar muhandis va 70 nafar huquqshunosning shaxsiyatiga qisqacha tavsiflar yozildi. Anketalaringizda siz 100 ta mavjud tavsifdan tasodifiy tanlangan beshta tavsifni topasiz. Har bir tavsif uchun tavsiflangan shaxsning muhandis bo'lish ehtimolini (0 dan 100 gacha) ko'rsating. Boshqa guruhdagi sub'ektlar bir xil ko'rsatmalar oldilar, aprior ehtimollik bundan mustasno: ularga o'qigan 100 kishidan 70 nafari muhandis va 30 nafari huquqshunos ekanligi aytildi. Ikkala guruhning sub'ektlariga bir xil tavsiflar berildi. Beshta tavsifdan so'ng, sub'ektlar bo'sh tavsifga duch kelishadi: sizda aholi orasidan tasodifiy tanlangan shaxs haqida hech qanday ma'lumot yo'q deylik. Grafik qurildi (2-rasm). Har bir nuqta insonning bitta tavsifiga mos keladi. X o'qi, agar shart namunada muhandislarning 30 foizini tashkil qilsa, shaxsning tavsifini muhandislik kasbiga bog'lash ehtimolini ko'rsatadi; Y o'qi bo'yicha, agar shart namunada muhandislarning 70 foizini tashkil qilsa, tavsifni muhandisning kasbiga bog'lash ehtimoli. Barcha nuqtalar Bayes egri chizig'ida yotishi kerak (qavariq, qattiq). Aslida, bu satrda faqat "bo'sh" tavsiflarga mos keladigan bo'sh kvadrat yotadi: tavsif yo'q bo'lganda, mavzular

9 ehtimollik taxmini yuqori oldingi ehtimollik uchun 70% va past oldingi ehtimollik uchun 30% bo'lishiga qaror qildi. Boshqa beshta holatda nuqtalar kvadratning diagonaliga yaqin joylashgan (teng ehtimollar). Misol uchun, rasmdagi A nuqtasiga mos keladigan tavsif uchun. 1, muammoning shartlaridan qat'i nazar (ham 30%, ham 70% oldingi ehtimollik bilan), sub'ektlar muhandis bo'lish ehtimolini 5% deb baholadilar. Guruch. 2. Beshta tavsif (bir nuqta bir tavsif) va yuqori va past oldingi ehtimolliklarda "bo'sh" tavsif (kvadrat belgisi) uchun taxmin qilingan o'rtacha ehtimollik (muhandislar uchun) (egri chiziqli chiziq Bayesning fikriga ko'ra taqsimot qanday ko'rinishini ko'rsatadi. qoida) Shunday qilib, shaxs haqida ma'lumot mavjud bo'lganda, oldingi ehtimollik hisobga olinmagan. Sub'ektlar oldingi ehtimollik haqidagi bilimlarini faqat ularga hech qanday tavsif berilmaganda qo'llashdi. Ushbu ta'sirning kuchi quyidagi tavsifga berilgan javoblar bilan namoyon bo'ladi: Dik - 30 yoshli erkak. U uylangan, hali farzandi yo'q. Juda qobiliyatli va g'ayratli xodim, xizmat qiladi katta umidlar... Hamkasblar tomonidan tan olingan. Ushbu tavsif Dikning kasbiga nisbatan mutlaqo ma'lumotga ega bo'lmagan tarzda tuzilgan. Ikkala guruhning sub'ektlari ham rozi bo'lishdi: o'rtacha ballar 50% (B nuqtasi). Ushbu tavsifga berilgan javoblar va "bo'sh" tavsif o'rtasidagi farq vaziyatga oydinlik kiritadi. Shubhasiz, odamlar hech qanday ta'rif olmaganlarida va foydasiz tavsif berilsa, boshqacha munosabatda bo'lishadi. Birinchi holda, oldingi ehtimollik hisobga olinadi; ikkinchisida oldingi ehtimollik e'tiborga olinmaydi. Statistik prognozlashning asosiy tamoyillaridan biri shundaki, biz aniq tavsifni olishdan oldin muammo haqidagi bilimlarimizni umumlashtiradigan oldingi ehtimollik bunday tavsif olingandan keyin ham dolzarbligicha qoladi. Bayes qoidasi ushbu sifat tamoyilini aprior ehtimollik va ehtimollik nisbati o'rtasidagi multiplikativ munosabatga aylantiradi. Bizning sub'ektlarimiz oldingi ehtimollikni va birlashtira olmadilar Qo'shimcha ma'lumot... Qachonki ularga tavsif berilsa, u qanchalik ma'lumotsiz yoki noto'g'ri bo'lmasin. Aniq tavsif berilganda oldingi ehtimolliklarning rolini baholamaslik, ehtimol me'yoriy prognozlash nazariyasidan sezgi eng muhim og'ishlaridan biridir. Raqamli prognozlash. Aytaylik, sizga maslahatchi psixolog birinchi kurs talabasini aqlli, o'ziga ishongan, yaxshi o'qiydigan, mehnatsevar va izlanuvchan deb ta'riflaganligini aytishdi. Ushbu tavsif bo'yicha berilishi mumkin bo'lgan ikki turdagi savollarni ko'rib chiqing: (A) Baholash: Ushbu tavsifdan keyin o'rganish qobiliyati haqida qanday fikrdasiz? Sizningcha, birinchi kurs talabalari tavsiflarining necha foizi sizni ko'proq hayratda qoldiradi? (B) Prognozlash: Sizningcha, bu qanday o'rtacha ball oladi

10 talaba? Birinchi kurs talabalarining necha foizi yuqori o'rtacha ball oladi? Ikkisi o'rtasida muhim farq bor. Birinchi holda, siz xom ma'lumotlarni baholaysiz; ikkinchisida esa natijani bashorat qilasiz. Ikkinchi savolda birinchi savolga qaraganda ko'proq noaniqlik mavjud bo'lganligi sababli, sizning prognozingiz taxminingizdan ko'ra ko'proq regressiv bo'lishi kerak. Ya'ni, prognoz sifatida bergan foizingiz taxmin sifatida bergan foizingizdan 50% ga yaqinroq bo'lishi kerak. Boshqa tomondan, reprezentativlik gipotezasi prognozlash va baholash bir xil bo'lishi kerakligini ta'kidlaydi. Ushbu gipotezani tekshirish uchun bir nechta tadqiqotlar o'tkazildi. Taqqoslash baholash va proyeksiya guruhlari o'rtasidagi o'zgaruvchanlikda sezilarli farqni ko'rsatmadi. Prognozlash yoki eshittirish. Odamlar eng ishonchli natijani tanlash orqali bashorat qilishadi. Raqamlarni bashorat qilish kontekstida vakillikning asosiy ko'rsatkichi manba ma'lumotlarining tartibi yoki o'zaro bog'liqligidir. Dastlabki ma'lumotlar qanchalik tartiblangan bo'lsa, bashorat qilingan qiymat qanchalik ko'p vakillik qiladi va prognoz shunchalik ishonchli bo'ladi. Manba ma'lumotlaridagi ichki o'zgaruvchanlik yoki nomuvofiqlik bashoratlarning ishonchliligini pasaytiradi. Buyurtma qilingan profillar tartibsizlarga qaraganda ko'proq bashorat qilish imkonini beradi degan noto'g'ri fikrni bartaraf etishning hech qanday usuli yo'q. Ammo shuni ta'kidlash kerakki, bu e'tiqod ko'p qo'llaniladigan ko'p o'lchovli prognozlash modeli (ya'ni oddiy chiziqli model) bilan mos kelmaydi, bunda kutilayotgan prognoz aniqligi profil ichidagi o'zgaruvchanlikka bog'liq emas. Regressiya ko'rinishlari. Regressiyaning oqibatlari hamma joyda. Hayotda eng ko'zga ko'ringan otalarning o'rtacha o'g'illari bor, ajoyib xotinlarning o'rtacha erlari bor, moslashmaganlar moslashishga moyil, omadlilar esa omaddan yuz o'girishadi. Ushbu omillarga qaramay, odamlar regressiya haqida to'g'ri tushunchaga ega emaslar. Birinchidan, ular sodir bo'lishi kerak bo'lgan ko'p holatlarda regressiya sodir bo'lishini kutishmaydi. Ikkinchidan, har qanday statistika o'qituvchisi tasdiqlaganidek, regressiya haqida to'g'ri tushunchaga ega bo'lish juda qiyin. Uchinchidan, odamlar regressiyani kuzatganda, ular odatda bu hodisa uchun noto'g'ri dinamik tushuntirishlarni o'ylab topadilar. O'zlashtirish va qo'llash qiyin bo'lgan regressiya kontseptsiyasini nimaga qarshi intuitiv qiladi? Biz buni da'vo qilamiz asosiy manba Qiyinchilik shundaki, regressiya ta'siri odatda sezgini buzadi, bu bizga bashorat qilingan natija iloji boricha asl ma'lumotni aks ettirishi kerakligini aytadi. Har bir muhim xatti-harakat ijrochining yuqori darajada ifodalanishini kutish, nima uchun oddiy odamlar ham, psixologlar ham halollik, tavakkalchilik, tajovuzkorlik va qaramlikning bir-birining o'rnini bosadigan o'lchovlar o'rtasidagi chegaraviy bog'liqlikdan doimo hayratda qolishlarini tushuntirishi mumkin. Sinov muammosi. Tasodifiy odamning IQ darajasi 140 ga teng. Aytaylik, IQ “haqiqiy” ball va tasodifiy o‘lchash xatosi yig‘indisidir. Iltimos, bu odamning haqiqiy IQ darajasining 95% yuqori va pastki ishonch chegaralarini ayting. Ya'ni, buni chaqiring yuqori chegara bunda siz haqiqiy IQ haqiqatda bu ko'rsatkichdan past ekanligiga 95% ishonchingiz komil va shunchalik past chegara bo'lib, haqiqiy IQ aslida yuqoriroq ekanligiga 95% ishonchingiz komil. Ushbu muammoda sub'ektlardan kuzatilgan IQni "haqiqiy" IQ va xato komponentining yig'indisi sifatida ko'rib chiqish so'ralgan. Kuzatilgan IQ o'rtachadan sezilarli darajada yuqori bo'lganligi sababli, xato komponenti ijobiy bo'lishi va bu odam keyingi testlarda pastroq ball olishi ehtimoli katta. Regressiya effekti topilganda, u odatda mustaqil tushuntirishni talab qiladigan tizimli o'zgarish sifatida qaraladi. Haqiqatan ham, ijtimoiy fanlarda regressiya oqibatlari haqida ko'plab noto'g'ri tushuntirishlar taklif qilingan. Bir paytlar juda muvaffaqiyatli bo'lgan biznes nima uchun keyinchalik yomonlashishini tushuntirish uchun dinamik tamoyillar ishlatilgan. Ushbu tushuntirishlarning ba'zilari, agar ularning mualliflari bir xil o'zgaruvchanlikdagi ikkita o'zgaruvchini hisobga olgan holda, quyidagi ikkita bayonot mantiqan ekvivalent ekanligini tushunsalar, taklif qilinmaydi: (a) Y X ga nisbatan regressiv; (b) Y va X o'rtasidagi korrelyatsiya bittadan kichik. Shuning uchun regressiyani tushuntirish korrelyatsiya nima uchun birdan kichik ekanligini tushuntirish bilan barobardir.

11 Parvoz maktabining o'qituvchilari psixologlar tomonidan tavsiya etilgan doimiy ijobiy mukofot siyosatidan foydalanganlar. Ular har bir muvaffaqiyatli parvoz manevrini og'zaki ravishda taqdirladilar. Ushbu o'qitish usulini bir muncha vaqt qo'llaganidan so'ng, o'qituvchilar psixologik ta'limotga zid ravishda, yaxshi ishlash murakkab manevrlar, odatda keyingi urinishda ularning ishlashining yomonlashishiga olib keladi. Psixolog nima deb javob berishi kerak? Parvoz manevrlarida regressiya muqarrar, chunki manevrning bajarilishi to'liq ishonchli emas va ketma-ket bajarilganda taraqqiyot sekin kechadi. Shunday qilib, bir sinovda juda yaxshi natijalarga erishgan uchuvchilar, o'qituvchilarning dastlabki muvaffaqiyatlariga qanday munosabatda bo'lishidan qat'i nazar, keyingi sinovda yomonroq ishlashlari mumkin. Tajribali parvoz maktabi o'qituvchilari aslida regressiyani topdilar, ammo buni mukofotning zararli ta'siri bilan bog'lashdi. 5-bob. Vakillikni o'rganish Mayya Bar-Hillier, Daniel Kahneman va Amos Tverskiy odamlar noaniq hodisalarning ehtimolini haqiqatda aniqlaydigan o'zgaruvchilar bilan juda kam yoki umuman bog'liqligini baholashda ko'pincha evristika yoki bosh barmoq qoidalariga murojaat qilishni taklif qildilar. voqea.... Ana shunday evristikalardan biri reprezentativlik bo‘lib, u ko‘rib chiqilayotgan hodisaning “asl populyatsiyasiga o‘xshash muhim xususiyatlarda” yoki “uning paydo bo‘lishiga sabab bo‘lgan jarayonning muhim xususiyatlarini aks ettiruvchi” darajasining subyektiv bahosi sifatida aniqlanadi. Ishning vakillikka bo'lgan ishonchi uning ehtimollik o'lchovi sifatida hukm chiqarishda ikki xil noxolislikka olib kelishi mumkin. Birinchidan, u ehtimollikdan ko'ra, hodisaning vakiliga ta'sir qiladigan o'zgaruvchilarni ortiqcha vaznga keltirishi mumkin. Ikkinchidan, u hodisa ehtimolini aniqlash uchun muhim bo'lgan, lekin uning vakili bilan bog'liq bo'lmagan o'zgaruvchilarning ahamiyatini kamaytirishi mumkin. Ikkita yopiq idish beriladi. Ikkalasida ham qizil va yashil boncuklar aralashmasi mavjud. Ikkita idishda boncuklar soni har xil, kichikida 10 ta boncuk, kattasida 100 ta boncuk mavjud. Qizil va yashil boncuklar ulushi ikkala idishda bir xil. Tanlov quyidagicha amalga oshiriladi: siz ko'r-ko'rona boncukni idishdan olib, rangini eslab, joyiga qaytarasiz. Siz boncuklarni aralashtirasiz, uni yana ko'r-ko'rona tortib olasiz va rangni yana eslaysiz. Umuman olganda, siz munchoqni kichik idishdan 9 marta, katta idishdan esa 15 marta tortib olasiz. Sizningcha, qachon dominant rangni aniqlay olasiz? Namuna olish tartibining tavsifini hisobga olsak, bu ikki idishdagi boncuklar soni tartibga solish nuqtai nazaridan mutlaqo ahamiyatsiz. O'z tanlovlarida sub'ektlar 15 ta boncukning katta namunasiga aniq e'tibor berishlari kerak edi. Buning o'rniga, 110 ta sub'ektdan 72 tasi 9 ta boncukdan iborat kichikroq namunani tanladi. Buni faqat misol hajmining aholi soniga nisbati ikkinchi holatda 90%, birinchisida esa atigi 15% ekanligi bilan izohlash mumkin. 6-bob. Vakillikni baholash va vakillikka asoslangan holda bir necha yil oldin biz noaniqlik sharoitida qarorlar qabul qilish tahlilini taqdim etgan edik, bunda vakillikning taxminlari va taassurotlari haqidagi sub'ektiv ehtimollar va intuitiv bashoratlar o'zaro bog'langan. Ushbu kontseptsiyaga ikkita turli gipoteza kiritilgan: (i) odamlar namunalar o'zlarining ota-onalari populyatsiyasiga o'xshash bo'lishini va shuningdek, tanlab olish jarayonining tasodifiyligini aks ettirishini kutishadi; (ii) odamlar ko'pincha hukm qilish va bashorat qilish uchun evristik vosita sifatida reprezentativlikka tayanadilar. Reprezentativlik - bu jarayon yoki M modeli va ushbu model bilan bog'liq bo'lgan X hodisa yoki hodisa o'rtasidagi munosabat. Reprezentativlikni, xuddi o'xshashlik kabi, empirik tarzda aniqlash mumkin, masalan, odamlardan ikkita hodisaning qaysi biri X 1 yoki X 2 qaysi bir M modelini ko'proq ifodalashini yoki X hodisasi M 1 yoki M 2 ni ko'proq ifodalashini baholashni so'rash orqali aniqlanishi mumkin. .

12 Vakolatlilik nisbati (1) kattalik va taqsimot, (2) hodisa va toifa, (3) namuna va populyatsiya (4) sabab va oqibat uchun aniqlanishi mumkin. Agar reprezentativlikka ishonish tizimli xatolarga olib kelsa, nega odamlar undan bashorat va taxminlar uchun asos sifatida foydalanadilar? Birinchidan, reprezentativlik osongina mavjud va baholash oson ko'rinadi. Biz uchun hodisaning shartli ehtimolini baholashdan ko'ra sinfga nisbatan reprezentativligini baholash osonroq. Ikkinchidan, ehtimolli hodisalar, odatda, kamroq ehtimoldan ko'ra ko'proq vakillik qiladi. Misol uchun, populyatsiyaga o'xshash namuna bir xil o'lchamdagi atipik namunaga qaraganda ko'proq. Uchinchidan, namunalar odatda ularning ota-onalari populyatsiyasining vakili ekanligiga ishonish odamlarni chastota va reprezentativlik o'rtasidagi bog'liqlikni ortiqcha baholashga olib keladi. Vakolatlilikka ishonish esa, taxmin qilish mumkin bo'lgan xatolarga olib keladi, chunki reprezentativlik ehtimollik mantig'idan farq qiluvchi o'ziga xos mantiqqa ega. Murakkab hodisalarni baholashda ehtimollik va reprezentativlik o'rtasidagi sezilarli farq paydo bo'ladi. Aytaylik, bizga biror kishi haqida ma'lumot berildi (masalan, qisqa Tasvir shaxsiyat) va biz bu odamda bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil xususiyatlar yoki xususiyatlarning kombinatsiyasi haqida fikr yuritamiz: kasb, moyillik yoki siyosiy hamdardlik. Ehtimollikning asosiy qonunlaridan biri shundaki, tafsilot faqat ehtimolni kamaytirishi mumkin. Shunday qilib, ehtimollik bu odam bir vaqtning o'zida ham respublika, ham rassom bo'lsa, bu shaxsning rassom bo'lish ehtimolidan kamroq bo'lishi kerak. Biroq, qo'shma qoida deb atash mumkin bo'lgan P (A va B) P (B) talabi o'xshashlik yoki reprezentativlikka taalluqli emas. Masalan, ko‘k kvadrat aylanadan ko‘ra ko‘proq ko‘k doiraga o‘xshab qolishi mumkin, odam esa bizning respublikachi qiyofamizdan ko‘ra ko‘proq respublikachi va rassom obrazimizga o‘xshab qolishi mumkin. Ob'ektning maqsadga o'xshashligini maqsadga ob'ekt ham ega bo'lgan xususiyatlarni qo'shish orqali oshirish mumkinligi sababli, maqsadni ko'rsatish orqali o'xshashlik yoki reprezentativlikni oshirish mumkin. Odamlar voqealar ehtimolini ushbu hodisalarning tegishli model yoki jarayonni ifodalash darajasiga qarab baholaydilar. Hodisaning ifodaliligini takomillashtirish orqali oshirish mumkinligi sababli, murakkab maqsad uning tarkibiy qismlaridan biriga qaraganda ko'proq deb baholanishi mumkin. Bog'lanish ko'pincha uning tarkibiy qismlaridan biriga qaraganda ko'proq paydo bo'lishini aniqlash keng qamrovli oqibatlarga olib kelishi mumkin. Siyosiy tahlilchilar, sudyalar, sudyalar va shifokorlarning hukmlari kon'yunktiv ta'sirdan mustaqil deb hisoblash uchun hech qanday asos yo'q. Bu ta'sir, ayniqsa, individual stsenariylarning ehtimolini baholash orqali kelajakni bashorat qilishga harakat qilganda salbiy bo'lishi mumkin. Siyosatchilar, futurologlar, shuningdek, oddiy odamlar xuddi billur sharga qaragandek, ularning hozirgi rivojlanish modelini eng yaxshi ifodalovchi kelajak tasvirini qidirmoqdalar. Ushbu qidiruv ichki jihatdan izchil va bizning dunyo modelimizni yuqori darajada ifodalovchi batafsil stsenariylarni yaratishga olib keladi. Bunday stsenariylar ko'pincha kamroq batafsil bashoratlarga qaraganda kamroq bo'ladi, ular aslida ko'proq. Stsenariyning tafsilotlari ortishi bilan uning ehtimolligi doimiy ravishda kamayishi mumkin, lekin uning vakili va shuning uchun uning ko'rinadigan ehtimoli ortishi mumkin. Bizning fikrimizcha, reprezentativlikka bo'lgan ishonch batafsil stsenariylarga asossiz ustunlik berishning asosiy sababi va bunday konstruktsiyalar ko'pincha ta'minlaydigan illyuziya sezgi hissidir. Insoniy mulohazalar hayotimizning hayajonli muammolarini hal qilishdan ajralmas ekan, ehtimollikning intuitiv kontseptsiyasi va ushbu kontseptsiyaning mantiqiy tuzilishi o'rtasidagi ziddiyat zudlik bilan hal qilinishi kerak. III-qism Sabab va bogʻliqlik 7-bob. Umumiy qabul qilish: maʼlumotlar informatsion boʻlishi shart emas. Hatto qimor oʻyinlari sanoatida ham odamlar ehtimolliklarni qanday hal qilish boʻyicha bir oz ibtidoiy tushunchaga ega boʻlsalar ham, ular ajoyib koʻrlik va notoʻgʻri qarashlarni namoyon qilishi mumkin. Bunday holatlardan tashqari, odamlar butunlay ko'ra olmasligi mumkin

13 asosiy qiymat sifatida bunday "oddiy" ehtimollik ma'lumotlariga bo'lgan ehtiyoj. Asosiy qiymat ma'lumotlarini maqsadli holat ma'lumotlari bilan qanday qilib to'g'ri birlashtirishni tushunmaslik odamlarni asosiy qiymat ma'lumotlariga umuman e'tibor bermaslikka olib keladi. Bizningcha, boshqa tamoyil ham ishlayotgandek tuyuladi. O'z tabiatiga ko'ra, ma'lumotlarning asosiy ma'nosi yoki izchilligi noaniq, ahamiyatsiz va mavhumdir. Bundan farqli o'laroq, maqsadli holat haqidagi ma'lumotlar yorqin, mazmunli va o'ziga xosdir. Bu gipoteza yangi emas. 1927 yilda Bertran Rassell "an'anaviy induksiya holatlarning hissiy qiziqishiga bog'liq, lekin soniga emas" deb taklif qildi. Axborot uyg'unligining ta'siri bo'yicha biz olib borgan tadqiqotlarimizda faqat holatlar sonining taqdimoti hissiy qiziqish holatlariga qarama-qarshi qo'yilgan. Rassellning gipotezasiga muvofiq, har bir holatda hissiy qiziqish ustun keldi. Biz aniq hissiy jihatdan qiziqarli ma'lumotlar xulosa chiqarish uchun katta imkoniyatlarga ega deb hisoblaymiz. Mavhum ma'lumot skriptlarga kirish mumkin bo'lgan assotsiativ tarmoqqa potentsial ulanishlarga kamroq boy. Rassellning gipotezasi kundalik hayotda harakat qilish uchun bir qancha muhim asoslarga ega. Tasavvur qilish uchun oddiy misol keltiraylik. Aytaylik, siz sotib olishingiz kerak yangi mashina , va tejamkorlik va chidamlilik uchun siz Shvetsiyaning Volvo yoki Saab kabi o'rta darajadagi mustahkam avtomobillaridan birini sotib olishga qaror qildingiz. Ehtiyotkor xaridor sifatida siz mijozlarga xizmat ko'rsatish xizmatiga borasiz, bu sizga ekspert tadqiqotlari Volvoning mexanik ko'rsatkichlar bo'yicha ustunligini ko'rsatganini va jamoatchilik tomonidan yuqori chidamlilik haqida hisobot berganligini aytadi. Ma'lumotlar bilan qurollangan holda siz hafta oxirigacha Volvo dileringizga murojaat qilishga qaror qildingiz. Ayni paytda, ziyofatlardan birida do'stingizga niyatingizni aytsangiz, uning munosabati sizni o'ylantiradi: "Volvo! Siz hazillashayotgan bo'lsangiz kerak. Mening qaynonamning Volvo mashinasi bor edi. Avvaliga yoqilg'i bilan ta'minlaydigan murakkab kompyuter bo'lagi ishdan chiqdi. 250 dollar. Keyin u orqa aks bilan muammolarga duch keldi. Men uni almashtirishim kerak edi. Keyin transmissiya va debriyaj. Uch yildan keyin biz uni ehtiyot qismlarga sotdik ». Ushbu ma'lumotlarning mantiqiy holati shundan iboratki, mijozlarga xizmat ko'rsatishdan Volvoga ega bo'lgan bir necha yuzlab oddiy odamlar soni bittaga ko'paydi va ta'mirlashning o'rtacha chastotasi uch yoki to'rt o'lchovda bir yot kamaydi. Biroq, tasodifiy suhbatdoshning fikrini inobatga olmayman, deb da'vo qilgan har bir kishi yo samimiy emas yoki o'zini umuman tanimaydi. 8-bob. Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilishda sabab sxemalari Mishetning ishi hodisalar ketma-ketligini sabab-oqibat munosabatlari nuqtai nazaridan idrok etish tendentsiyasini yaqqol ko'rsatdi, hatto odam hodisalar o'rtasidagi bog'liqlik tasodifiy ekanligini va sabab-oqibat bog'liqligi xayoliy ekanligini to'liq anglab etsa ham. . Biz ba'zi dalillar yoki ma'lumotlar D asosida ba'zi maqsadli hodisaning P (X / D) shartli ehtimolligi taxminlarini tekshiramiz. Shartli ehtimollik nazariyasining me'yoriy ko'rinishida D va X munosabatlarining turlari o'rtasidagi farqlar ahamiyatsiz va ma'lumotlarning ta'siri faqat ularning informativligiga bog'liq. Aksincha, biz ma'lumotlarning psixologik ta'siri uning sababiy sxemadagi roliga bog'liq deb hisoblaymiz. Xususan, biz sabab-oqibat ma'lumotlari shunga o'xshash ma'lumotga ega bo'lgan boshqa ma'lumotlarga qaraganda ko'proq ta'sir qiladi, deb taxmin qilamiz; va sababiy naqsh hosil qiluvchi ma'lumotlar mavjud bo'lganda, naqshga mos kelmaydigan tasodifiy ma'lumotlar kam yoki hech qanday qiymatga ega emas. Sabab va diagnostik xulosa. Odamlar bir-birlari haqida bir xil miqdordagi ma'lumotni taqdim etsalar ham, odamlar sabablarga ko'ra natijalardan ko'ra ko'proq aniqlik bilan natijalarni kutishlari mumkin. Bir qator savollarda biz sub'ektlardan X va Y hodisalari juftligi uchun ikkita shartli P (Y / X) va P (X / Y) ehtimolliklarini solishtirishni so'radik, shunda (1) X tabiiy ravishda Y ning sababi deb hisoblanadi; va (2) P (X) = P (Y), ya'ni ikki hodisaning cheklovchi ehtimolliklari teng. Oxirgi shart P (Y / X) = P (X / Y) ekanligini bildiradi. Biz taxmin qildikki, ko'pchilik sub'ektlar sabab-oqibat munosabatlarini diagnostikadan kuchliroq deb hisoblaydilar va P (Y / X)> P (X / Y) deb noto'g'ri ta'kidlaydilar.

Ehtimollar nazariyasi asoslari Oldingi eslatmalar (mundarijaga qarang) ma'lumotlarni yig'ish usullari, jadvallar va diagrammalarni tuzish usullari va tavsiflovchi statistikani o'rganishga bag'ishlangan edi. Hozirgi vaqtda

Ekonometrik modellashtirish laboratoriyasi 7 qoldiq tahlili. Avtokorrelyatsiya mazmuni Qoldiqlarning xossalari ... 3 1-Gauss-Markov sharti: E (e i) = barcha kuzatishlar uchun 0 ... 3 2-Gauss-Markov sharti:

Leksiya. Matematik statistika. Matematik statistikaning asosiy vazifasi - kuzatish va eksperimental ma'lumotlardan ommaviy hodisa va jarayonlar haqida ilmiy asoslangan xulosalar olish usullarini ishlab chiqishdir.

UDC 519.816 Prognoz qilinadigan hodisalarning ehtimolligini baholash A.G. Madera fakultetning matematika kafedrasi PhD professori iqtisodiy fanlar magistratura Iqtisodiyot (Milliy tadqiqot universiteti)

Namuna yoki namunaviy populyatsiya - bu eksperiment (kuzatish, so'rov) bilan qamrab olingan elementlarning umumiy to'plamining bir qismi. Namuna xususiyatlari: Sifatli xarakteristikasi nimadan namuna olish

5-ma’ruza EKONOMETRIKA 5 Regressiya tenglamasi sifatini tekshirish Eng kichik kvadratlar usulining shart-sharoitlari Juft chiziqli regressiya modelini ko‘rib chiqing X 5 n ta kuzatishlar namunasi asosida baholansin.

Ehtimollar nazariyasining elementlari. Reja. 1. Hodisalar, hodisalar turlari. 2. Hodisa ehtimoli a) Hodisaning klassik ehtimolligi. b) Hodisaning statistik ehtimolligi. 3. Hodisalar algebrasi a) Hodisalar yig‘indisi. Ehtimollik

7-ma'ruza STATISTIK GIPOTEZALARNI TEKSHIRISH MA'RUZA MAQSADI: statistik farazlar tushunchasini va ularni tekshirish qoidalarini aniqlash; o'rtacha qiymatlarning tengligi va normal taqsimlangan dispersiyalarning gipotezalarini sinab ko'ring

Raskin M. A. “Shartli ehtimollar ..” L: \ materiallar \ raskin Biz vaziyatni ko'rib chiqmoqdamiz, uning keyingi rivojlanishini aniq bashorat qila olmaymiz. Bundan tashqari, joriy uchun ba'zi natijalar (rivojlanish stsenariylari).

LDA orqasida 1-qism Koltsov S.N. Ehtimollar nazariyasiga yondashuvlardagi farqlar Tasodifiy o'zgaruvchi - tajriba natijasida turli qiymatlardan birini qabul qiladigan va u yoki buning ko'rinishini oladigan miqdor.

Mavzu 6. Tizimli tadqiqotlar kontseptsiyasi va gipotezasini ishlab chiqish 6.1. Gipoteza va uning tadqiqotdagi roli. 6.2. Gipotezani ishlab chiqish. 6.3. Tadqiqot kontseptsiyasi. 6.1. Gipoteza va uning tadqiqotdagi roli. Tadqiqotda

: Ma'ruza 3. Axborot protsessorlari sifatida odamlar Vladimir Ivanov Elena Nikishina Iqtisodiyot fakulteti Amaliy institutsional iqtisodiyot fakulteti 03.03.2014 Mundarija 1 Kognitiv qobiliyatlari cheklangan

Ma’ruza 1. Mavzu: EXHTIMOLLIKNI ANIQLASHGA ASOSIY YUNDASHULAR Ehtimollar nazariyasining predmeti. Tarixiy ma'lumotlar Ehtimollar nazariyasining predmeti massa, bir hil bo'lish jarayonida yuzaga keladigan qonuniyatlarni o'rganishdir.

Parapsixologiya va psixofizika. - 1992. - 3. - B.55-64. Insonning ekstrasensor qobiliyatini aniqlashning statistik mezoni A.G. Chunovkina Ekstrasensor qobiliyatlarni aniqlash mezonlari taklif etiladi.

Davlat ta'lim federal agentligi ta'lim muassasasi yuqoriroq kasb-hunar ta'limi TOMSK POLİTEXNIK UNIVERSITETI MILLIY TADQIQOTLAR NAZARIY BO'YICHA MA'RUZA.

Parapsixologiya va psixofizika. - 1994. - 4. - B.64-71. Insonning ekstrasensor qobiliyatini aniqlash uchun tajribalarda sharhlash, natijalarni qayta ishlash va gipotezalarni sinab ko'rishga statistik yondashuv

Pedagogika va psixologiya fanidan matematik usullar bo'yicha test Testlarga tayyorgarlik tizimi Gee Test oldkyx.com Ma'lumot to'plash usullari va usullari 1. Gipotezalarning quyidagi turlarini ajratish odatiy holdir: 1) [-] tasdiqlangan

Kanonik tahlil moduli Bog'liqlarning kanonik korrelyatsiyasini o'rganish va eksperimental tadqiqotlar Empirik tadqiqotlar Korrelyatsiyalarni o'rganishda siz bog'liqliklarni topmoqchisiz.

TARQALISH PARAMETRELARINI STATISTIK BAHOLASH .. Parametrlarni statistik baholash tushunchasi Statistik barqarorlik xususiyatiga ega bo lgan hodisalarni tahlil qilishda matematik statistika usullaridan foydalaniladi.

7-ma'ruza EKONOMETRIKA 7 Ko'p chiziqli regressiyaning empirik tenglamasi sifatini tahlil qilish Empirik regressiya tenglamasini qurish. dastlabki bosqich ekonometrik tahlil Tuzilgan

Ma’ruza 3. EKONOMETRİKA 3. Omillarni tanlash usullari. Ekonometrik modelga kiritilgan omillarning optimal tarkibi uning yaxshi sifatining asosiy shartlaridan biri bo'lib, muvofiqlik sifatida tushuniladi.

8-QISM MATEMATIK STATISTIKA 4-ma'ruza MATEMATIK STATISTIKANING ASOSIY TUSHUNCHALARI VA VAZIFALARI MA'RUZA MAQSADI: umumiy va tanlanma to'plam tushunchasini aniqlash va uchta tipik vazifani shakllantirish.

Ekspert tahliliga kirish. 1.Voydalanishning dastlabki shartlari ekspert baholashlari... Bilim etishmasligi tufayli vazifa qiyin va hal qilib bo'lmaydigan ko'rinadi. Nazariy va amaliyotda zamonaviy boshqaruv quyidagi

Topshiriq Ehtimollar nazariyasiga oid masalalar yechish Mavzu: “Tasodifiy hodisa ehtimoli”. Vazifa. Tanga ketma-ket uch marta aylantiriladi. Tajriba natijasi deganda biz X, X, X 3. ketma-ketligini tushunamiz, bu erda

1-ma'ruza Kirish. Tabiat va gumanitar fanlarning o`zaro aloqadorligi va birligi. Tabiiy fanlarda bilish metodologiyasi. Dunyoning ilmiy surati. Madaniyat - bu tarix davomida inson mehnati bilan yaratilgan hamma narsa,

Laboratoriya ishlari 5, 6 Ko'p korrelyatsiya-regressiya tahlili Ish “Ekonometrika. Qo'shimcha materiallar"Irkutsk: IrGUPS, 04. Amalga oshirish va himoya qilish vaqti

Tadqiqot metodologiyasi Metodologiya va metodni farqlash muhimdir. Metodologiya - bu faoliyatning tuzilishi, mantiqiy tashkil etilishi, usullari va vositalarini o'rganadi. Usul - bu to'plam

8 va 9-ma'ruzalar Mavzu: Katta sonlar qonuni va ehtimollar nazariyasining chegaraviy teoremalari Tasodifiy o'zgaruvchilarning xatti-harakatlaridagi qonuniyatlar qanchalik sezilarli bo'lsa, sinovlar, tajribalar yoki kuzatishlar soni shunchalik ko'p bo'ladi.

30 AVTOMETRİYA. 2016. V. 52, 1 UDC 519.24 INTERVAL BAHOLASH ASOSIDA ROZILIK MEZONI E. L. Kuleshov Uzoq Sharq Federal Universiteti, 690950, Vladivostok, st. Suxanova, 8 E-mail: [elektron pochta himoyalangan]

Matematik statistika elementlari Matematik statistika «Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika» umumiy amaliy matematik fanining bir qismidir, ammo u tomonidan hal qilinadigan masalalar

REJALDAGI NATIJALAR Shaxsiy natijalar: rus fuqarolik identifikatorini tarbiyalash; vatanparvarlik, Vatanga hurmat, mamlakatimiz olimlarining jahon ilm-fani rivojiga qo‘shgan hissasini anglash; mas'ul

Ma'ruza 1. Neft va gaz biznesida axborotni qayta ishlashning statistik usullari. Art tomonidan tuzilgan. Rev. Bo'lim BNGS SamSTU, magistr Nikitin V.I. 1. MATEMATIK STATISTIKA ASOSIY TUSHUNCHALARI 1.1. STATISTIK

SABABLI TADQIQOT TAJRISI Iqtisodiyot fanlari nomzodi, dotsent Mixail Mixaylovich Zolotov MI ISEARCH ILK TADQIQOT IERARXİYASIDAGI 2 O‘RIN.

Parametrlarni baholash 30 5. UMUMIY PARAMETRELARNING BAHOLANISHI 5 .. Kirish Oldingi boblarda keltirilgan material sifatida qaralishi mumkin. minimal to'plam asosiy foydalanish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlar

UDC 624.014 PO'lat konstruksiyalarning qarshilik modellarining noaniqligining statistik bahosi Nadolskiy VV, kand. texnologiya. Fanlar (BNTU) Izoh. Ma'lumki, qarshilik modellarining noaniqliklari va

4. Kichik namunalar bo'yicha Braun modeli Endi biz Braun usulining ma'lum bir xususiyatini ko'rsatishimiz kerak, biz taqdim etish ketma-ketligini buzmaslik uchun ko'rsatmadik, ya'ni zarurat.

S. A. Lavrenchenko http: // lawrencenkoru EXTAMONLAR NAZARIYASI 2-ma'ruza Shartli ehtimollik Bernulli formulasi "Qilich - pichoq barcha erkaklarni ifodalaydi, menimcha, uni shunday tasvirlash mumkin, Mari esa ko'rsatkich.

YER BOSHQARISHDA MATEMATIK USULLAR Karpichenko Aleksandr Aleksandrovich Tuproqshunoslik va yershunoslik kafedrasi dotsenti. axborot tizimlari Adabiyot elib.bsu.by Yer tuzishda matematik usullar [Elektron

FEDERAL DAVLAT BUJJETLI OLIY KASB-TA'LIM TA'LIM MUASSASI "Chelyabinsk Davlat madaniyat va san'at akademiyasi" Informatika kafedrasi EHTIMOLLAR NAZARIYASI.

ROSSIYA FEDERATSIYASI TA'LIM VA FAN VAZIRLIGI TA'LIM FEDERAL AGENTLIGI NOVOSIBIRSK DAVLAT OLIY KASB-TA'LIM DAVLAT TA'LIM MASSASASI

Ehtimollar nazariyasining asosiy qoidalari Ba'zi shartlarga nisbatan tasodifiy hodisa bu shartlar bajarilganda sodir bo'lishi yoki bo'lmasligi mumkin bo'lgan hodisadir. Ehtimollar nazariyasi mavjud

Lug'at Variatsiya qatori guruhlangan statistik qator Variatsiya - belgi qiymatining populyatsiya birliklarida o'zgaruvchanligi, xilma-xilligi, o'zgaruvchanligi. Ehtimollik - ob'ektiv imkoniyatning sonli o'lchovidir

Izoh o'quv dasturi algebra fanidan Mavzu algebra Ta'lim darajasi - Asosiy umumiy ta'lim Normativ-uslubiy 1.Federal davlat ta'lim standarti asosiy materiallar

« Axborot texnologiyalari statistik ma'lumotlarni qayta ishlash "Moskva 2012 MATEMATİK STATISTIKALARNING ASOSIY QO'YaLLARI Statistik o'zgaruvchilar o'zgaruvchilar - bu o'lchanadigan, nazorat qilinadigan miqdorlar.

Statistik gipoteza tushunchasi Statistik gipoteza - bu umumiy populyatsiyaning noma'lum parametrlarining taqsimlanish turi yoki qiymatlari haqidagi faraz bo'lib, u

Matematika va informatika kafedrasi EHTIMOLLAR NAZARIYASI VA MATEMATİK STATISTIKA O'quv-uslubiy majmua masofaviy texnologiyalardan foydalangan holda tahsil olayotgan HPE talabalari uchun 3-modul MATEMATIK

Ma'ruza 0.3. Korrelyatsiya koeffitsienti Ekonometrik tadqiqotda tahlil qilinayotgan o'zgaruvchilar o'rtasida bog'lanishning mavjudligi yoki yo'qligi haqidagi masala korrelyatsiya tahlili usullari yordamida hal qilinadi. Faqat

EKONOMETRIK TADQIQOTLARDA STATISTIK GIPOTEZA Morozova N.N. Hukumat huzuridagi Moliya universiteti Rossiya Federatsiyasi, Smolensk, Rossiya EKONOMETRİK TADQIQOTLARDA STATISTIK GIPOTEZA Morozova.

Mavzu 8. In boshqaruv jarayonini ta'minlashda sotsiologik va marketing ijtimoiy soha... Ijtimoiy prognozlash. Ijtimoiy sohada tadqiqotning asosiy vazifalari. Sotsiologiyaning asosiy maqsad va vazifalari

Korrelyatsiya Vikipediya, bepul ensiklopediyadan

KO'P REGRESSIYA MODELINING MULTIKOLINEARLIGI Multikollinearlik

Statistik gipotezani tekshirish 37 6. MUHIMLIK MEZONLARI VA GIPOTEZA TESTI 6 .. Kirish Ushbu bobda guruh muhokama qilinadi. statistik usullar Statistikada eng keng tarqalgan

TOMSK DAVLAT UNIVERSITETI AXBOROTASI 2009 Falsafa. Sotsiologiya. Siyosatshunoslik 4 (8) MAVJUDLIKNI bashorat qilish mumkinmi? 1 Bu savolning ma'nosi menga tushunarli emas. Neal mavjudlikni aytadi

SPSS bu dasturiy mahsulot statistik tahlilning barcha bosqichlarini bajarish uchun mo'ljallangan: ma'lumotlarni ko'rish, jadvallarni yaratish va tavsiflovchi statistikani hisoblashdan kompleksni qo'llashgacha

Ekonometrik modellashtirish Laboratoriya ishi 6 Qoldiqlar tahlili. Geteroskdastiklik Mundarija qoldiq xossalari ... 3 1-Gauss-Markov sharti: E (e i) = barcha kuzatishlar uchun 0 ... 3 1-topshiriq.

Tushuntirish eslatmasi Rossiya Federatsiyasi Mudofaa vazirligining 09.23.2003 yildagi 03-93 / 13-03-sonli xatiga asosan kombinatorika, statistika va ehtimollik nazariyasini o'qitish bo'yicha. umumiy maktab ehtimollik va statistik fanlarni o'rgatish

Ma'ruza 6. Juftlangan korrelyatsiyaning zichligini o'lchash usullari Xususiyatlar miqdoriy, tartibli va nominal masshtablarda ko'rsatilishi mumkin. Belgilar ko'rsatilgan masshtabga qarab,

Empatiya, uning sub'ektiv dunyosiga kirib borish, empatiya, shuningdek, o'rtacha kattalardagi odamlarda ham yuqori. O‘ZIDAGI MA’LUMOTNI idrok qilishning XUSUSIYATLARI: BARNUM-EFFEKT Shportko M.I., 4-kurs talabasi