- Не учитывать априорные шансы. То есть полагать что-то без оглядки на статистику, работая только со свидетельством. Важно: при учитывании статистики по-прежнему следует избегать ошибки игрока! Пример: “Я не буду покупать такую машину, потому что коллега такую же купил недавно и она через два месяца сломалась” —здесь учитывается только свидетельство, но не априорные шансы, статистика, которая может говорить в том числе и о том, что эта машина одна из самых надежных.
- Не считать коэффициент правдоподобия. То есть, не учесть насколько вероятно свидетельство в мире, где гипотеза ложна. Пример: “Да точно говорю — машина сломалась, потому что криво сделана, и все машины этой модели такие” — здесь не рассматривается вариант мира, где хозяин машины сам оказался виноват в поломке, например, неправильно ухаживая или используя некачественные исходники. То есть мир, где гипотеза “все машины этой модели ломаются” ложная, не учитывался в оценке.
- Не понимать, что есть свидетельство, а что гипотеза, путать их, вообще не видеть их. Пример: принимать гипотезу “все машины этой модели ломаются” за свидетельство, быть в этом уверенным и коммуницировать с этой позиции. Знакомо, не правда ли?
- Засчитывать свидетельство дважды (и более). Пример: у коллеги сломалась машина, через два дня он приехал на такси и ругался на то, что машина сломана, а через две недели она сломалась снова (потому что коллега продолжил лить в нее неподходящие/некачественные расходники). Это одно свидетельство, но часто мы неправы, принимая их за несколько разных свидетельств.
- Ошибочно принять за свидетельство какое-то не связанное событие. Пример: коллега приезжает не на новой машине, а на метро или такси или пешком. Можно принят это за свидетельство того, что его машина сломалась, но по факту это может быть совсем не связанным событием. Надежнее всего проверять это через расчет коэффициента правдоподобия, чем он ближе к единице, тем менее связаны эти события.
То есть при обновлении шансовой картины при каком-то свидетельстве мы одновляем всю всю модель, при этом важно в этой модели именно сдвигать имеющиеся данные на осях вероятностей, но не заменять старые данные новыми. То есть: “я хотел машину этой модели, считал её самой лучше, но после поломки такой машины у коллеги, я буду осторожнее и изучу нюансы, узнаю, что явилось причиной поломки и насколько эта модель требовательна к расходникам” вместо “я хотел машину этой модели, считал ее самой лучшей, но после поломки такой машины у коллеги, я считаю модель плохой и теперь не хочу такую”.
#шанс #вероятность #свидетельство
[[+ Концепция возможных миров]] — коэффициент правдоподобия это именно про отношение возможных миров, и именно там часто встречаются ошибки.
[[+ Обновление шансовой картины]] — для обновления нам необходимо иметь все компоненты, если их не учитывать, неизбежно будут ошибки.