Принятие решений в неопределенности стр.227

Положительных результатов эксперимента Филлипса-Хэйза-Эвардса было три. Во-первых, испытуемые были очень консервативны. Во-вторых, они были наименее консервативны на первой точке, становясь более консервативными с увеличением их количества. Наконец, суммы их оценок вероятности, которые не были ограничены, вообще составили в целом больше чем 1, и увеличивались, по мере прохождения испытуемых через последовательные стимулы в упорядоченной последовательности. Очевидно, для испытуемых было легче определить, какая гипотеза была одобрена стимулом, и таким образом усилить вероятность этой гипотезы, чем решать, от какой другой гипотезы должна получаться вероятность для того, чтобы придать ей легитимность.

Мы сильно медлили с публикацией этого первоначального эксперимента по консерватизму. Хотя данные были полными уже к 1962, книга Фил-липса-Хэйза-Эвардса не выходила в печать до 1966 (Phillips и другие, 1966).

Масштаб и устойчивость проявления консерватизма поразили нас. Казалось уместным попробовать намного более простые задачи. Так, без большой веры, Филлипс и я пробовали предварительное испытание, подобное по характеру примеру с сумкой и покерными фишками, который Вы рассматривали выше. К нашему удивлению, это сработало очень хорошо. Большая часть текущего исследования, сравнивающего человеческое поведение с теоремой Байеса, может быть прослежено к этому предварительному испытанию и последующему эксперименту.

Филлипс и я, после получения этих результатов, пришли к выводу, что одна причина для консерватизма могла бы состоять в том, что испытуемые, зная, что шкапа вероятности ограничена и, замечая, что доказательство могло продолжать подниматься, занижали свои оценки. Очевидное средство, в таком случае, должно использовать неограниченный способ ответов, таких как шансы. Так что мы провели исследование с четырьмя группами. Контрольная группа оценила вероятности, распределяя 100 дисков в два сосуда, как прежде. Группа, оценивающая шансы вербально, просто сделала устные оценки шансов; мы всегда принимаем шансы, как числа, равняющиеся единице или больше, и поэтому всегда сопровождаем утверждения шансов утверждениями, гипотезы которых поддерживаются шансами. Группа, оценивающая шансы с помощью логарифмических шкал, сделала оценки, перемещая указатель по шкале шансов, которая содержала четыре цикла логарифма, так, что могли быть, оценены шансы от 1:1 до 10. ООО: 1. Четвертая группа также использовала шансы на логарифмической шкале, но числа, введенные напротив маркировки шкалы, были скорее вероятностями, чем шансами (таким образом, 0.5, а не 1:1, 0.67, а не 2:1, 0.80, а не 4:1, и т.д.). Это назвали вероятностью на группе логарифмической шкалы шансов. Было обнаружено, что все группы были весьма консервативны. Вероятностная группа была самой консервативной, группа на логарифмической шкале шансов была еще хуже, а две группы шансов были приблизительно сопоставимы, а шансы на логарифмическом масштабе были немного большими.

Это открытие просто подчеркивает факт, который стал все более и более ясным в ходе нашей работы Байеса. Вероятность - довольно плохое измерение неопределенности, кроме как в ситуациях, в которых перераспределение или другое прямое использование свойства аддитивности являются необходимыми. Что лучше шансы или логарифм шансов? Шансы наиболее интуитивно понятны для неопытных испытуемых, и могут наиболее легко быть связанными с простыми действиями (например, выбор среди ставок); тот факт, что сфера азартных игр структурирует свои утверждения и имеет дело с шансами, а не с вероятностями, является и признанием, и возможно причиной большей интуитивной значимости шансов. Логарифм шансов, уникальный среди более или менее общей метрики неопределенности, имеет такое свойство, которое в этом метрическом свидетельстве является аддитивным. Если мнение измерено с помощью логарифма шансов, количество изменений во мнении, произведенных частью свидетельства, независимо от того, с чего мнение должно было начинаться. Это изящное свойство делает логарифм шансов уникально удобными для экспериментов Байеса.


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