Naredite boljše odločitve z Bayesovo verjetnostjo, pametnim načinom za presojo tveganja

Ocenjuje se, da odrasli ljudje na dan sprejmejo približno 35.000 odločitev - odstotek dobrih odločitev je odvisen od odrasle osebe. Te izbire so lahko tako banalne, kot je odločitev za zvijanje ali zmečkanje toaletnega papirja ali čustveno zapleteno, kot je reševanje, da se zapusti odnos. Ker so ljudje podvrženi čustvenim predsodkom namesto mojstrom, so strategije in intelektualni okviri potrebni za vsakogar, ki upa, da bo deloval na razumen način. Žal nismo vedno dobili najboljših orodij. Način, kako večina ljudi misli o verjetnosti, na primer, ni primeren za moderno.

V vsakem danem času bo vsaka oseba, ki živi v moderni družbi, sodelovala z organizacijami, stroji in cenovnimi modeli, ki jih ne razumejo popolnoma. Večina ljudi pristopi k tem dnevnim ugankam na praktičen način, z uporabo informacij, ki jih potrebujejo za povečanje priložnosti za uspešen izid. To je v bistvu to, kar nas učijo starši kot otroci. To je pogosto tisto, kar ljudje mislijo, ko govorijo o »logiki«. Toda to je tudi pogosto neustrezen proces. Ko obstajajo velike vrzeli v znanju, se le malo razlikuje od ugibanja. Na kratko, razmišljamo o verjetnosti na neučinkovit način. Namesto da se osredotočimo na izide, se moramo osredotočiti na naše razumevanje situacij z uporabo temeljnih idej Bayesove verjetnosti.

Bayesova verjetnost vključuje stopnjo prepričanja o zgodovinskih frekvencah: Zamisel je, da so odločitve, sprejete iz negotovosti, obveščene o tem, kaj nekdo ve prvotno in se posodablja, ko naletimo na nove informacije. Zamisel je zmanjšati tveganje in hkrati maksimirati učenje. Namesto, da bi se problemi približali monolitnim, so jih Bayesiani razrezali na bolj prebavljive dele. Znanje se nabira na poti.

Da bi razumeli, kako to deluje, morate opraviti matematiko. Osrednjo enačbo, znano tudi kot Bayesovo pravilo, je oblikoval Thomas Bayes, angleški duhovnik in matematik, ki je umrl leta 1761. Predvideva zaporedje dogodkov, ki vodijo do izida. V enačbi T pomeni hipotezo, ki se testira, E pa nove dokaze, ki bodo potrdili ali ovrgli hipotezo. Prepričanja tukaj niso objektivna, temveč so odvisna od predhodnih predpostavk in od tega, kar se je naučila.

Enačba omogoča nosilcem odločitev, da istočasno dodelijo verjetnost informacijam in dogodkom, pri čemer se verjetnost osnovne predpostavke, ki se kaže na vrhu verjetnosti rezultata, razporedi.

Profesor univerze Queen Mary, profesor Norman Fenton, je leta 2011 trdil, da je najučinkovitejši način za sprejemanje odločitev skozi verjetnostne modele, zgrajene iz Bayesovih omrežij. Piše, da je bila finančna kriza v letu 2008 poziv k zbujanju ljudi, da morajo ljudje in finančni sistemi bolje oceniti tveganje. Medtem ko je Bayesova verjetnost obstajala kot kritični konstrukt od 16. stoletja, ni široko uporabljena ali poučena. In čeprav je očitno, da Bayesova misel velja za finance, je smiselna tudi nešteto drugih situacij.

„Za dosledno in učinkovito soočanje s tovrstnimi težavami potrebujemo strogo metodo kvantificiranja negotovosti, ki nam omogoča združevanje podatkov s strokovno presojo,“ piše Fenton. "Bayesova verjetnost je tak pristop."

Fenton se zavzema za povečano uporabo Bayesove teorije, vendar je bil sprejet že prej - in v dobro. Alan Turing je uporabil Bayesovo statistiko pri krekanju kod med drugo svetovno vojno. Edini razlog, da ni populariziral novega načina razmišljanja, je bil, da nihče ni izvedel, dokler informacije niso bile razkrite v letu 2012. To je bilo tudi leto, ko je Nate Silver uporabil Bayesovo enačbo za napoved rezultatov volitev 2012 z impresivno natančnostjo.

Bayesova verjetnost je boljša od drugih sistemov za napovedovanje prihodnosti, ker je tudi ena od redkih metod, ki pojasnjujejo, kako res so nepredvidljivi ljudje. Medtem ko vključuje tisto, kar vemo, se tudi odziva na dejstvo, da na človeško izbiro nenehno vplivajo kontekstualne in situacijske spremenljivke. To je koristno, če poskušate ugotoviti, v katere zaloge želite vlagati ali kakšna sadna tablica bo najuspešnejša na vašem potlucku.

Toda kako ga lahko uporabite danes? Enostavno: pomislite, kaj mislite, da veste, in zakaj mislite, da ga poznate, preden sprejmete odločitev. Potem razmislite, ali vam bo ta odločitev omogočila, da potrdite ali zanikajte svoje sumnje. Precej enostavno je. Gre za to, da se disciplina osredotoči na to, zakaj se zgodi, namesto na preprosto realnost dogodkov. Samo zato, ker se nekaj zgodi, ni verjetno.