Принятие решений в неопределенности стр.24

Отражение случайности

Для того чтобы неопределенное событие было репрезентативным, не достаточно, чтобы оно было подобно своей исходной совокупности. Событие также должно отражать свойства неопределенного процесса, породившего его, то есть оно должно казаться случайным. Как и в случае с подобием выборки и совокупности, специфические особенности, которые определяют очевидную случайность, различаются в зависимости от контекста. Несмотря на это, две общих особенности, беспорядочность и локальная репрезентативность, кажется, захватывают интуитивное представление о случайности. Обсудим эти свойства по порядку.

Главная характеристика очевидной случайности - отсутствие систематических образцов. Последовательность выпадений монеты2, например, которая очевидно упорядочена - не репрезентативна. Таким образом, чередующиеся последовательности орлов и решек, как, например, ОРОРОРОР или РРООРРОО, не смогут отразить случайность процесса. Действительно, испытуемые считают такие последовательности относительно невероятными и избегают их в моделировании случайных последовательностей (Tune, 1964; Wagenaar, 1970).

Ожидается некоторая неупорядоченность, не только в появлении результатов, но также и в их распределении, как показано в следующей задаче:

В каждом туре игры, 20 шариков наугад распределяются среди пятерых детей:

Аланом, Беном, Карлом, Дэном и Эдом.

Рассмотрите следующие распределения шариков:

1.    Алан — 4, Бен — 4, Карл — 5, Дэн — 4, Эд — 3.

2.    Алан — 4, Бен — 4, Карл — 4, Дэн — 4, Эд — 4.

Если устроить несколько туров игры, какого типа результаты встретятся больше - первого или второго типа?

Однородное распределение шариков (II), объективно более вероятно, чем неоднородное распределение (I), но все же кажется слишком упорядоченным, чтобы быть результатом случайного процесса. Распределение первого типа, которое слегка отклоняется от равномерного распределения, является более репрезентативным по отношению к случайному распределению. Подавляющее большинство испытуемых (36 из 52, р < 0.01 по тесту знаков) сочли распределение первого типа более вероятным, чем распределение II типа. Присутствие некоторого беспорядка влияет на репрезентативность и, следовательно, на очевидную вероятность неопределенных событий.

Испытуемые дают ответы на вышеупомянутую задачу, как будто они игнорируют индивидуальный характер этих двух распределений и сравнивают, вместо этого, два соответствующих класса распределений, игнорируя каждое отдельное распределение шариков детям. Это не означает, что испытуемые не оценивают различие между классом и его представителями. Что они все-таки не оценивают - это надлежащее воздействие этого различия на оценку относительной частоты.

Люди рассматривают шанс как непредсказуемый, но по сути справедливый. Таким образом, они ожидают, что в абсолютно случайном распределении шариков каждый ребенок получит приблизительно (хотя и не точно)

одинаковое число шариков. Точно так же они ожидают, что даже короткие последовательности подбрасываний монеты, будут содержать относительно одинаковое количество «орлов» и «решек». Вообще, репрезентативная выборка - эта та, в которой существенные характеристики исходной совокупности представлены в целом не только в полной выборке, но также и локально в каждой из ее частей. Выборка, репрезентативная локально, однако, систематически отклоняется от ожиданий шансов: в ней слишком много изменений и слишком мало группировок.

Закон больших чисел гласит, что очень большие выборки высоко репрезентативны по отношению к совокупности, из которой они взяты. В другом случае (Tversky и Kahneman, 1971, 2), мы охарактеризовали ожидание локальной репрезентативности как приверженность закону малых чисел, согласно которому “закон больших чисел применим также и к малым числам”. Эта убеждение, как мы предполагаем, лежит в основе ошибок интуиции относительно случайности, которая представлена в широком разнообразии контекстов.


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