【噪声书籍】有些判断具有预测性,并且有些预测性判断是可验证的,即我们最终会知道它们是否准确,短期预测大都属于此类,例如药物的疗

  • A+
所属分类:精英日记
       

本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

有些判断具有预测性,并且有些预测性判断是可验证的,即我们
最终会知道它们是否准确,短期预测大都属于此类,例如药物的疗
效、流行病的传播过程以及选举的结果等。但是,有些判断是无法验
证的,如长时间跨度的预测和对虚拟问题的回答,对于这些判断,我
们只能通过评估产生这些判断的思维过程来评估其品质。此外,还有
一些判断并非可预测的,而是可评估的,举例来说,法官的判决或一
幅画在有奖竞赛中的排名,就不太容易与其客观的公正判决或这幅画
的真实价值进行比较。

然而,令人惊讶的是,无论是否存在真实值,判断者都会表现得
像存在真实值一样,他们的思考及行为就像是要瞄准一个看不见的靶
心,并且希望不要偏离靶心太多。“见仁见智的判断”一词表明,判
断可能存在分歧,但分歧是有限度的。判断的一个重要特征是存在有
限的分歧。判断介于计算和独特的个人品位之间,计算意味着不允许
存在任何分歧,而个人品位则意味着,除非处在极端情况中,人们完
全不期望能够达成一致。

人类判断的错误: 偏差和噪声

当一组判断中的大部分错误都指向同一个方向时,我们就认为这
组判断出现了偏差,偏差即平均误差。例如,整队射击手连续命中靶
子的左下方; 公司高管年复一年地对销售额做出过高的估计, 公司对
本该撤销的失败项目持续进行投资。这些都是偏差。

消除一系列判断中的偏差并不能消除所有误差,消除偏差后仍然
残留的误差缺少共性忆*。它们是我们在做判断的过程中不希望存在的
分歧,体现了我们将测量工具应用于实际时的不稳定性。这种变异就
是噪声。噪声是本该相同的判断中出现的变异。我们用“系统噪声”
这一术语来描述组织中具有同质性的专业人士,如急诊医生、量刑法官以及保险公司核保员在做决策时出现的噪声。本书的大部分内容都
在讨论系统噪声的问题。

测量偏差和噪声

均方误差 (MSE) 是科学测量学中已经沿用了近200年的测量准确
性的标准。均方误差的主要特征是: 它将样本均值作为总体均值的无
偏估计,同等对待正误差和负误差,并且不成比例地处理较大的误
差,因此,均方误差不能反映判断误差的实际代价一一误差的实际代
价往往是非对称的。然而,专业决策往往需要做出准确的预测。对于
一个即将面临中风黎击的城市,低估和高估申风威胁所需付出的代价
显然是非对称的,但你不希望这些代价影响气象学家对风暴速度和轨
迹的预测。对于此类以追求客观准确性为目的的预测性判断来说,均
方误差是合适的判断标准。

偏差和噪声都可以用均方误差来独立测量,而它们都是误差的来
源。显然,偏差通常是有害的,减小偏差总是能提高判断的准确性
而噪声同样有害,减少噪声也同样总是能提升判断力。但是从直觉上
说,这一事实却不那么容易被大家接受,人们通常希望,即使判断中
存在明显偏差,离散度也最好为0。当然,我们最终的目标是同时使偏
差和喉声最小化。

一系列可验证的判断中的偏差指的是案例的平均判断与其真实值
之间的差异。而对于无法验证的判断,则无法进行这种比较。例如
承保人为特定风险设定的保费,其真实值永远不可知。对于某项特定
罪行来说,我们也无法轻易知道公正判决的真实值是什么。在缺乏真
实值的情况下,一个最常用、最方便〈虽然并非总是正确) 的假设
是: 判断是不偏不倚的,多名法官的平均值就是对真实值的最佳估
计。

关于思考 快与慢 电子书相关推荐:

卡尼曼理论,噪声检测报告书,丹尼尔思考快与慢

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: