Зробіть кращі рішення за допомогою байєсівської вірогідності, розумний спосіб розгляду ризику

За оцінками, дорослі люди вносять близько 35000 рішень на день - відсоток хороших рішень залежить від дорослого. Такий вибір може бути настільки банальним, як прийняття рішення про рулон або зминання туалетного паперу або як емоційно ускладнене вирішення питання про вихід з відносин. І тому, що люди підпорядковуються, а не майстрам своїх емоційних упереджень, стратегії та інтелектуальні рамки необхідні для тих, хто сподівається функціонувати розумно. На жаль, ми не завжди отримуємо найкращі інструменти. Наприклад, як більшість людей думає про ймовірність, це непридатне для сучасного.

У будь-який день будь-яка особа, що живе в сучасному суспільстві, взаємодіє з організаціями, машинами та моделями ціноутворення, які вони не розуміють повністю. Більшість людей наближається до цих щоденних головоломок практичним шляхом, використовуючи інформацію, яку вони мають, щоб максимізувати можливість для успішного результату. Це, по суті, те, чого навчають нас батьки як діти. Часто це люди мають на увазі, коли говорять про «логіку». Але це також часто неадекватний процес. Коли існують значні прогалини у знанні, вона трохи відрізняється від вгадування. Коротше кажучи, ми думаємо про ймовірність неефективним способом. Замість того, щоб зосередитися на результатах, ми повинні зосередитися на нашому розумінні ситуацій, використовуючи основні ідеї байєсівської ймовірності.

Байєсовська ймовірність включає в себе ступені переконання над історичними частотами: ідея полягає в тому, що рішення, прийняті з невизначеності, повідомляються тим, що хтось спочатку знає і оновлюється, коли зустрічається нова інформація. Ідея полягає в мінімізації ризику при максимізації навчання. Замість того, щоб підходити до проблем як монолітних, байєси розрізали їх на більш засвоювані частини. На цьому шляху накопичуються знання.

Щоб зрозуміти, як це працює, ви повинні зробити математику. Центральне рівняння, також відоме як правило Байеса, було сформульовано Томасом Байесом, англійським священиком та математиком, який помер у 1761 році. Він передбачає послідовність подій, що призводять до результату. У рівнянні, T виступає за тестування гіпотези, а E представляє нові докази, які або підтвердять або спростують гіпотезу. Переконання тут не є об'єктивними, а обумовлені попередніми припущеннями і тим, що вивчено на цьому шляху.

Рівняння дозволяє органам, відповідальним за прийняття рішень, одночасно розподіляти ймовірності для інформації та подій, відкладаючи ймовірність виникнення базового припущення, що висувається поверх імовірності результату.

У документі 2011 року професор університету Queen Mary Норман Фентон стверджував, що найбільш ефективним способом прийняття рішень є ймовірнісні моделі, побудовані на байєсівських мережах. Він пише, що фінансова криза 2008 року була пробудженням, що люди та фінансові системи повинні краще оцінювати ризики. Хоча байєсівська ймовірність існувала як критична конструкція з 16-го століття, вона не широко застосовується або викладається. І хоча очевидно, що байєсовська думка стосується фінансів, вона також має сенс безлічі інших ситуацій.

"Для того, щоб справлятися з такими проблемами послідовно і ефективно, нам потрібен строгий метод кількісного визначення невизначеності, що дозволяє об'єднати дані з експертними оцінками", - пише Фентон. «Байєсовська ймовірність - це такий підхід».

Фентон ставиться в основу посиленого застосування байєсівської теорії, але він був прийнятий і раніше - і для хорошого ефекту. Алан Тюрінг використовував байесівську статистику при розтріскуванні кодів під час Другої світової війни. Єдина причина, чому вона не популяризувала новий спосіб мислення, полягала в тому, що ніхто не дізнався, поки інформація не була розсекречена в 2012 році.

Байєсівська ймовірність краща, ніж інші системи прогнозування майбутнього, оскільки вона також є одним з небагатьох методів, які пояснюють, як насправді є непередбачувані люди. В той час, як він включає те, що відомо, він також реагує на те, що на вибір людини постійно впливають контекстуальні та ситуаційні змінні. Це корисно, якщо ви намагаєтеся з'ясувати, в які запаси потрібно інвестувати, або які плоди будуть найбільш успішними у вашому потіку.

Але як ви можете застосувати його сьогодні? Просто: Подумайте, що ви думаєте, що знаєте, і чому ви думаєте, що знаєте це, перш ніж приймати рішення. Потім подумайте, чи дозволить це рішення підтвердити або спростувати ваші підозри. Це дуже просто. Справа в тому, щоб мати дисципліну, зосереджуючись на тому, чому відбувається, а не просто реальність подій. Просто тому, що щось відбувається, це не робить його вірогідним.