Принятие решений в неопределенности стр.195

Три или больше альтернативы: “Абсент - (а) драгоценный камень; (Ь) спиртной напиток; (с) карибский остров; (d) ...” Могут использоваться две разновидности этой задачи: (1) оценивающий выбирает единственную наиболее вероятную альтернативу и заявляет вероятность, что она является правильной, используя ответ 1 / к для k альтернатив или (2) оценивающий назначает вероятности для всех альтернатив, используя диапазон от 0 до 1.

Для всех этих разновидностей, калибровка может быть изображена посредством калибровочной кривой. Такая кривая получена следующим образом:

1.    Собирается множество оценок вероятности для пунктов, правильный ответ по которым известен или будет вскоре известен экспериментатору.

2.    Группируются сходные оценки, обычно в пределах диапазонов (например, все оценки между 0.60 и 0.69 помещены в одну категорию).

3.    В пределах каждой категории, вычисляется доля правильных ответов, (то есть, доля пунктов, для которых предположение истинно, или альтернатива правильна).

4.    Для каждой категории, среднего ответа (по абсциссе) с долей правильных ответов (по ординате).

Проведенную калибровку можно показать всеми точками, попадающими на линию идентификации.

Для задач с половиной диапазона, плохо калиброванные оценки могут быть либо самонадеянными, за счет чего исправленные пропорции - меньше, чем оцененные вероятности, и калибровочная кривая попадает ниже линии идентификации, либо неуверенные, за счет чего исправленные пропорции - больше, чем оцененные вероятности, и кривая калибровки попадает выше линии идентификации.

Для задач с полным диапазоном без альтернатив или одной альтернативой, самонадеянность имеет два возможных значения. Эксперты могли быть самонадеянными в истинности ответа; такая самонадеянность была бы обозначена кривой калибровки, попадающей всегда ниже линии идентификации. С другой стороны, эксперты могут быть самонадеянными в их способности отличить истинные предположения от ложных. Такая самонадеянность была бы показана кривой калибровки ниже линии идентификации в области более чем 0.5 и выше линии идентификации в области ниже 0.5.

Разделение Мерфи было предназначено для повторного прогнозирования того же самого набора событий (например, “дождь” вместо “нет дождя”). Когда альтернативы не имеют никакого общего значения для всех пунктов (например, в вопросах с множественным выбором), тогда все, на что указывает первое слагаемое, это степень, в которой правильный ответ появляется одинаково часто как и первая, вторая, и т.д., альтернатива.

Подобные измерения калибровки были предложены Адамсами и Оскам-пом (Adams и Adams, 1961, Oskamp, 1962). Ни одно из этих измерений калибровки не различает самонадеянности и неуверенности в себе. Свойства выборки этих мер не известны.

Метеорологическое исследование

В 1906, В. Эрнест Кук, правительственный астроном в Западной Австралии, высказал точку зрения, что каждый метеорологический прогноз должен сопровождаться единственным числом, которое “указывало бы, приблизительно, степень вероятности, которую сам метеоролог приписывает этому предсказанию” (Cooke, 1906b, с. 274). Он сообщил о результатах 1.951 предсказаний (Cooke, 1906а, 1906b). Из тех, которым он приписал самую высокую степень вероятности (“почти уверен, что правильно”), 0.985 были правильны. Для средней степени вероятности (“средняя вероятность”), 0.938 были правильными, в то время как для самой низкой степени вероятности (“сомнительный”), 0.787 были правильны.

В 1951, Уильямс (Williams) попросил восемь профессиональных метеорологов в Солт-Лейк-Сити оценить вероятность выпадения осадков для каждого из 1095 12-часовых прогнозов, используя одно из чисел 0,0.2,0.4,0.6, 0.8 и 1.0. Почти по всему диапазону, доля дней с осадками была ниже, чем приписанная вероятность. Это могло бы отражать довольно естественную форму перестраховки в публичных утверждениях. Люди, намного более вероятно, будут критиковать прогноз погоды, который оставит их в дождь без зонтика, чем прогноз, прислушавшись к которому они носили зонтик в дни без осадков.


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