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사건의 확률을 증가시키는 사건의 확률에 대한 인식의 이름

사건의 확률을 증가시키는 사건의 확률에 대한 인식의 이름


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크리스마스 전에 뉴질랜드 경찰은 12월/1월에 제한 속도 초과에 대해 무관용을 시행할 것이라고 발표했습니다. 이전에는 운전자가 분명히 위험한 운전을 하지 않는 한 시속 10km의 유예가 있었습니다. 그 근거는 휴일 도로 통행료(자동차 사고로 인한 사망)를 줄이는 것입니다.

불행히도 도로 통행료는 전년도에 비해 두 배로 늘었습니다.

나는 이것이 비정상적일 수 있고 많은 요인의 영향을 받는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 사람이나 인구가 사건의 확률을 알게 되면 , 그 사건이 일어날 확률이 높아진다는 것입니까?


나는 당신이 설명하는 것이 자기 성취적 예언으로 알려져 있고 잘 연구되었다고 믿습니다.

자기충족적 예언은 기대에 영향을 받는 행동이 그 기대를 현실로 만드는 행동 확인 효과의 효과이다. 그것은 자기 패배적 예언을 보완합니다.

이는 한 그룹의 사람들에 대한 기대와 행동 사이의 통제되지 않은 긍정적인 피드백 루프 때문입니다. 이는 시장 공황 및 뱅크런과 같은 다양한 상황에 적용되며 사회에서 개인의 위치에 대한 기대치에 적용됩니다.

실제로 귀하의 예는 다음을 설명합니다. 자기 패배적 예언.

자기 패배적인 예언은 예언에 대한 반항의 결과일 수 있습니다. 만약 예측의 청중이 그것이 위조된 것을 보는 데 관심이 있고 그 성취가 그들의 행동이나 무활동에 달려 있다면, 그것을 들은 그들의 행동은 예측을 덜 그럴듯하게 만들 것입니다.

본질적으로, 귀하의 예에 있는 사람들은 속도 제한 버퍼가 사라지는 것을 원하지 않았으므로(실제로 속도 제한을 더 낮게 만들기) 이론에 따르면 의도적으로(무의식적으로) 충돌 속도를 증가시켜 낮은 속도가 충돌을 방지한다는 정부의 이론.


정의에 따르면 사건의 확률이 증가하면 사건이 "발생"할 확률이 증가합니다. 이벤트는 일어나는 일 아닌가요?

하지만 나는 당신이 무엇을 얻으려고 하는지 알 것 같아요. 여기 내 분석이 있습니다.

먼저 E를 문제의 사건이라고 하자. 나는 당신이 다음과 같은 곡조에 무언가를 표현하려고한다고 생각합니다.

P(E) < P(E|P(E))

액면 그대로 P(E)는 사건의 확률입니다. P(E|P(E))는 우리가 사건의 확률을 알고 있을 때 사건의 확률입니다. 이것은 주식 시장 역학과 다소 유사한 상황입니다. 특정 시간 전에 주식이 낮은 가격에 도달할 것이라는 시장이 확실할수록 더 많이 팔릴 것이고, 따라서 낮은 가격에 도달하기 전에 낮은 가격에 도달할 확률이 높아집니다. 지정된 시간.

이 형식의 문제는 P(E)가 확률 변수가 아니라는 것입니다. 숫자입니다. E는 확률 변수입니다. 따라서 일부 배포와 관련이 있습니다. 사건이 일어날 확률은 30%이고 일어나지 않을 확률은 70%입니다. 그런 다음 E에서 값을 그리는 것은 시간의 70%와 다른 값의 30%를 사용합니다.

이제 P(E)가 확률 변수라고 가정해 봅시다. 그러면 위의 방정식은 표현할 수 없습니다. P(E)는 단일 값을 나타내지 않기 때문에 < 연산자의 대상이 아닙니다.

따라서 나는 당신이 찾고 있다고 생각하는 것이 조금 더 베이지안입니다.

E가 발생할 것이라는 증거인 개념 Ev(E)가 있다고 가정합니다. 이것은 확률 변수가 아니라 명제입니다. Ev(E)가 무한대로 가면 P(E)가 1이 됩니다. P(E) = 1/2는 당신은 사건이 일어나는 것에 대해 동등한 증거를 가지고 있습니다.. 당신은 Ev(E)로 대표되는 것과 같이 그것에 대한 어느 정도의 증거를 가지고 있으며, 당신의 증거는 당신의 믿음의 상태를 결정합니다. 당신이 제안하는 것은 Ev(E)의 값을 알면 증가한다는 것입니다. 또 다른 제안을 해보자.

K = 'Ev(E)의 값을 알고 있습니다.'

이제 진술을 고려하십시오.

Ev(E) < Ev(E|K)

지금,

P(E) < P(E|K).

제 생각에 당신이 묻는 것은 당신이 가지고 있는 증거의 양과 그것이 당신의 믿음에 미치는 영향에 대한 진술입니다. 베이지안 프레임워크에서 확률은 신념과 동일하므로 이와 같은 개념을 좀 더... 자연스럽게 다룰 수 있습니다.

귀하의 질문에 답하기 위해,

"사건이 일어날 확률을 증가시키는 사건의 확률에 대한 인식"

와 동등하다

"사건(일어나는)에 대한 믿음에 대한 인식으로 그 일이 일어날 것이라는 믿음이 커짐"

이 현상을 다음과 같이 부릅니다.

두 번째로 자신의 믿음을 추측합니다.

또는 이 경우에는 증가라는 단어를 명시적으로 사용하므로 더 정확하게는 다음과 같습니다.

당신의 믿음에 더 확신을 갖게 됩니다.

아마도 여기서 테이크 아웃은 확률이 실제가 아니라는 것입니다. 그들은 구성하는 데 무한한 데이터가 필요하며 "사실입니다. 정확히 동일한 데이터를 다시 수집하기 위해 시간을 되돌릴 수 있다면. 그리고 결정론적 세계를 믿는다면 처음부터 확률이 필요하지 않을 것입니다. 무작위 세계를 믿고 그것을 반복해서 되돌릴 수 있는 힘이 있고 상황을 재현한다면 확률을 선택하게 됩니다.

그 어리석음은 확률이 믿음의 상태를 나타내는 것으로 가장 잘 이해되는 이유 중 하나입니다. 그리고 자신의 믿음에 대한 자각이 그것을 바꾼다면, 그것은 단지 자신에게 질문을 던지고 따라서 자신의 믿음을 재평가하는 것입니다.

사건이 일어날 실제 확률을 믿는다면, 그 확률에 대한 여러분의 인식은 그것을 바꿀 수 없습니다. 왜냐하면 여러분의 자각은 이미 그 사건이 일어날 실제 확률로 고려되기 때문입니다.

수학적 느낌이 든다면 시도해보십시오. 증거


개연성

사건이 일어날 확률 = 일어날 수 있는 방법의 수 총 결과 수

예: 주사위를 사용하여 "4"를 굴릴 확률

발생할 수 있는 방법의 수: 1 ("4"가 있는 얼굴은 1개뿐입니다.)

총 결과 수: 6 (총 6개의 얼굴이 있습니다)

그래서 확률 = 1 6

예: 가방에 5개의 구슬이 있습니다. 4개는 파란색이고 1개는 빨간색입니다. 파란 구슬이 뽑힐 확률은 얼마입니까?

발생할 수 있는 방법의 수: 4 (4 블루스가 있습니다)

총 결과 수: 5 (총 5개의 구슬이 있습니다)

그래서 확률 = 4 5 = 0.8


일어날 확률을 높이는 사건의 확률에 대한 인식 - 심리학

자연 재해 및 자연 재해

자연 재해는 인간에게 부정적인 영향을 미칠 자연 발생 이벤트의 위협입니다. 이 부정적인 영향을 우리는 자연 재해라고 부릅니다. 즉, 위험한 위협이 실제로 발생하여 사람에게 해를 입히는 경우를 자연 재해라고 합니다.

자연 재해(및 그로 인한 재해)는 지구의 역사 전반에 걸쳐 자연적으로 발생하는 과정의 결과입니다.

  • 가장 위험한 과정은 지질학적 과정이기도 합니다.
  • 지질학적 과정은 지구상의 모든 인간에게 항상 영향을 미치지만 인명이나 재산의 손실을 초래할 때 가장 두드러집니다. 위험을 초래하는 과정이 발생하여 인명이나 재산을 파괴하는 경우 자연 재해가 발생한 것입니다. 고려해야 할 자연 재해 및 가능한 재해는 다음과 같습니다.
    • 지진
    • 화산 폭발
    • 쓰나미
    • 산사태
    • 침하

      • 홍수
      • 가뭄
      • 허리케인
      • 토네이도
      • 소행성 충돌

      • 각각의 가능한 자연 재해에 대해 답변하고자 하는 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.
        • 각 유형의 위험 요소는 어디에 있으며 그 이유는 무엇입니까?
        • 재난에 책임이 있는 과정을 지배하는 과학적 원리는 무엇입니까?
        • 얼마나 자주 이러한 위험이 재난으로 발전합니까?
        • 각 유형의 재난을 어떻게 예측 및/또는 완화할 수 있습니까?

        앞서 논의한 바와 같이, 자연재해는 지구가 형성될 때부터 운영되어 온 과정에 의해 발생합니다. 그러한 과정은 지구를 생명체가 살 수 있는 행성으로 만드는 일을 담당하기 때문에 인간인 우리에게 유익합니다. 예를 들어:

          지구 역사를 통틀어 화산 활동은 지구 표면에 존재하는 많은 양의 물을 생성하고 대기를 생성하는 책임이 있습니다.

        그러한 프로세스는 인간과 인간의 활동에 부정적인 영향을 미칠 때만 위험한 것으로 간주됩니다.

        자연재해 및 재해의 분류

        • 지질학적 위험 - 이 과정의 주요 주제이며 다음을 포함합니다.
          • 지진
          • 화산 폭발
          • 쓰나미
          • 산사태
          • 홍수
          • 침하
          • 우주 물체와의 영향

          자연 재해는 다음과 같이 나눌 수도 있습니다. 치명적인 위험, 엄청난 수의 사람들에게 파괴적인 결과를 가져오거나 대형 우주 물체에 대한 영향, 거대한 화산 폭발, 전세계적인 질병 전염병 및 전세계적인 가뭄과 같은 전 세계적인 영향을 미칩니다. 이러한 치명적인 위험은 발생할 가능성이 적지만 발생하면 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

          자연 재해는 다음과 같이 나눌 수도 있습니다. 빠른 발병 위험, 화산 폭발, 지진, 돌발 홍수, 산사태, 심한 뇌우, 번개, 산불과 같이 거의 경고 없이 발생하고 빠르게 공격합니다. 느린 발병 위험, 가뭄, 곤충 침입 및 전염병과 같이 발전하는 데 몇 년이 걸립니다.

          인위적 위험

          이들은 환경과 인간의 상호 작용의 결과로 발생하는 위험입니다. 그들은 포함합니다 기술적 위험, 라돈, 수은, 석면 섬유, 석탄 먼지와 같은 유해 물질에 노출되어 발생합니다. 여기에는 산성비, 유해 물질로 인한 대기 또는 지표수의 오염, 오존층 파괴 및 잠재적인 지구 온난화와 같은 인간 상호 작용을 통해서만 형성된 기타 위험도 포함됩니다.

          위험의 영향

          모든 유형의 유해 과정은 1차, 2차 및 3차 효과를 가질 수 있습니다.

            주요 효과 프로세스 자체의 결과로 발생합니다. 예를 들어 지진, 산사태 또는 허리케인이 발생하는 동안 홍수 또는 건물 붕괴로 인한 수해.

          위험 및 재해에 대한 취약성

          취약성은 위험 요소 또는 재해가 인명과 재산에 영향을 미치는 방식을 나타냅니다. 주어진 위험 요소에 대한 취약성은 다음에 따라 다릅니다.

          • 가능한 위험한 사건에 대한 근접성
          • 사건에 인접한 지역의 인구 밀도
          • 위험에 대한 과학적 이해
          • 공공 교육 및 위험 인식
          • 조기경보시스템 및 통신선의 유무
          • 비상 인프라의 가용성 및 준비
          • 건축 스타일 및 건축 법규
          • 경고에 대한 대중의 반응에 영향을 미치는 문화적 요인

          일반적으로 저개발 국가는 이해, 교육, 기반 시설, 건축 법규 등의 부족으로 인해 산업화된 국가보다 자연 재해에 더 취약합니다. 빈곤도 한 역할을 합니다. 빈곤은 열악한 건물 구조, 인구 밀도 증가, 통신 및 인프라 부족.

          자연적 과정에 대한 인간의 개입은 또한 다음과 같은 방법으로 취약성을 증가시킬 수 있습니다.

            위험에 취약한 토지의 개발 및 거주, 예를 들어 홍수가 발생하는 범람원, 산사태가 발생하는 해안 절벽, 허리케인 및 홍수가 발생하는 해안선 또는 화산 폭발이 발생하는 화산 경사면에 건물.

          풍요는 종종 해안선을 따라 또는 화산 경사면과 같이 거주 장소를 제어하기 때문에 풍요도 역할을 할 수 있습니다. 풍요는 또한 지구 온난화에 기여할 가능성이 있습니다. 왜냐하면 CO를 추가하는 화석 연료를 가장 많이 태우는 것은 풍요로운 사회이기 때문입니다.2 분위기에.

          위험 및 위험 평가

          위험 평가와 위험 평가는 다른 개념입니다!

          위험 평가 다음을 결정하는 것으로 구성됩니다.

          • 과거에 위험한 프로세스가 발생한 시기와 장소.
          • 과거의 위험한 과정의 물리적 영향의 심각성(규모).
          • 위험한 프로세스의 발생 빈도.
          • 만약 그것이 지금 발생한다면 주어진 규모의 과정의 가능한 효과.
          • 그리고 이 모든 정보를 재난 발생 시 결정을 내릴 책임이 있는 계획자와 공무원에게 유용한 형태로 제공합니다.

          • 위의 위험 평가,
          • 위험에 노출될 수 있는 지역의 건물, 고속도로 및 기타 기반 시설의 위치
          • 위험한 상황의 물리적 영향에 대한 잠재적 노출
          • 이벤트의 물리적 영향을 받을 때 커뮤니티의 취약성.

          위험 평가는 의사 결정자와 과학자가 잠재적 위험을 비교 및 ​​평가하고, 어떤 종류의 완화가 가능한지에 대한 우선 순위를 설정하고, 리소스 및 추가 연구를 집중할 위치에 대한 우선 순위를 설정하는 데 도움이 됩니다.

          예측 및 경고

          위험한 사건을 예측할 수 있는 적절한 수단이 있다면 위험과 취약성을 줄일 수 있습니다.

            과학적 관찰에 근거한 사건이 일어날 확률에 대한 진술

            허리케인은 열대성 저기압 - 열대성 폭풍 - 허리케인의 여러 발달 단계를 거치는 것으로 알려져 있습니다. 열대 저기압이 확인되면 기상 학자는 모니터링을 통해 개발에 걸리는 시간과 폭풍의 최종 경로를 예측할 수 있습니다.

          "예측"이라는 단어는 예측과 동의어로 사용되는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 있습니다.

            홍수, 허리케인 및 기타 기상 관련 현상의 예측에서 예측이라는 단어는 이벤트의 규모, 위치, 날짜 및 시간 측면에서 단기 예측을 나타냅니다. 우리 대부분은 일기 예보에 익숙합니다.

          경고는 예측 또는 예측에 따라 위험한 사건이 발생할 가능성이 높다는 내용입니다. 경고가 발령되면 "임박한 사건에 의해 부과된 위험을 처리하기 위해 일상적인 생활 방식을 변경해야 한다"는 진술로 받아들여야 합니다.

          • 경고의 적시성
          • 임박한 위험을 대중에게 알리는 효과적인 커뮤니케이션 및 공공 정보 시스템.
          • 경고가 발생한 출처의 신뢰성.

          경고가 너무 늦게 발령되거나 정보를 전파할 수단이 없으면 경고에 대한 충분한 시간이나 대응이 이루어지지 않습니다. 신뢰할 수 있는 데이터나 출처 없이 무책임하게 경고가 발행되면 무시될 가능성이 높습니다. 따라서 잠재적인 재해 발생 시 조치를 취하는 담당자는 대응하지 않습니다.


          자연재해의 빈도

          다시 말하지만, 자연 재해는 인간에게 부정적인 영향을 미치는 자연적 과정의 결과라는 것을 이해하는 것이 중요합니다.

          첫 번째 - 크기가 중요합니다.

            인간은 항상 강과 공존하며 물과 교통의 원천으로 강을 이용합니다. 하천의 물의 양이 하천의 용량보다 많아지면 결과적으로 재난이 발생합니다.

          두 번째(&ndash) 위치, 위치, 위치

            고립된 무인도의 화산은 자연재해를 일으키지 않습니다.


          따라서 우리가 걱정해야 할 것은 인간이 사는 지역을 강타하는 대규모 사건입니다.

          따라서 자연 재해 연구에서는 사건의 빈도와 사건의 규모 사이의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 크기는 종종 언급됩니다. 크기.

          거의 모든 이벤트에 대해 통계 분석을 통해 더 큰 이벤트가 작은 이벤트보다 덜 자주 발생함을 알 수 있습니다.

          특정 위치에 대한 일부 유형의 이벤트에 대한 통계 분석을 통해 다음을 결정할 수 있습니다. 반환 기간 또는 반복 간격.

          모든 강에서 높은 배출 이벤트는 드뭅니다.

          큰 방전 이벤트는 작은 방전 이벤트보다 훨씬 덜 자주 발생합니다.

          우리 인간은 (다행히) 큰 소행성이나 운석 충돌을 관찰할 기회가 없었지만 데이터에 따르면 큰 소행성(1km 이상)의 충돌은 1천만 년에 한 번만 발생합니다.

          우리가 방금 언급했듯이, 큰 지진은 작은 지진보다 훨씬 덜 자주 발생합니다.

          8.5보다 큰 규모는 평균 3년에 한 번만 발생합니다(텍스트 또는 https://www.iris.edu/gallery3/general/posters/exploring_earth/EarthquakeFrequency의 표 3.3 참조).

          자연 재해의 빈도가 증가하고 있습니까?

          최근 활동에 대한 뉴스 보도에서 알 수 있듯이 자연 재해가 점점 더 빈번해지고 있습니까? 짧은 대답은 예, 자연 재해가 빈도가 증가하고 있다는 것입니다(https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Trends_in_natural_disasters.jpg 참조. 그러나 이것은 우리가 에 대한 결론을 내리기 전에 몇 가지 다른 중요한 질문을 제안합니다. 세상의 끝:

            위험한 사건의 빈도가 증가하고 있습니까?


          첫째, 위험한 사건의 빈도가 증가하고 있습니까? 45억 년의 지구 역사를 통틀어 자연재해의 원인이 되는 자연 사건이 발생했기 때문에 이것은 대답하기 훨씬 더 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 위험한 사건이 더 자주 발생한다는 증거는 없습니다.

          지구 온난화는 어떻습니까? 지진과 같은 다른 재해에 비해 기상 관련 재해가 더 빈번해지고 있음을 시사하는 증거가 있습니다. 예를 들어, 열대성 저기압과 홍수로 인한 재해의 빈도는 증가하고 있지만 지진의 빈도는 거의 변하지 않았습니다. 이것이 우리가 지구 온난화에서 기대하는 것이지만, 현재로서는 이를 증명할 수 있는 통계 데이터가 아직 충분하지 않습니다.

          둘째, 자연재해의 빈도가 증가하는 또 다른 설명이 있습니까? 먼저 다음 사실을 고려하십시오.

          인류의 인구는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사람이 많을수록 다른 자연적 사건의 영향을 받는 사람이 더 많아지기 때문에 취약성이 증가합니다.

          인구는 해안 지역으로 이동하고 있습니다(http://www.livescience.com/4167-flocking-coast-world-population-migrating-danger.html 참조). 이들은 열대성 저기압, 쓰나미 및 어느 정도 지진과 같은 자연 재해에 가장 취약한 지역입니다.

          자연 재해에 대한 뉴스를 전달하는 우리의 능력은 특히 인터넷의 발명 이후로 증가하고 있습니다. 인류 역사 초기에는 재난이 그만큼 많았을지 모르지만 그러한 재난의 소식을 전 세계에 전달할 수 있는 방법은 거의 없었습니다.

          한편, 자연재해로 인한 사망자는 선진국에서 감소하고 개발도상국에서 증가했습니다. 이것을 무엇으로 설명할 수 있습니까? 정치? 경제학? 문화의 차이? 교육?

          선진국에서는 자연재해로 인한 비용이 증가하고 있습니다. 이것을 무엇으로 설명할 수 있습니까? 경제학?

          이번 코스

          이 코스는 ~ 아니다 자연 재해의 정치적, 문화적 또는 경제적 측면에 대해.

          에 관한 것입니다. 자연 재해 과학 재난의 과학적 측면에 대한 우리의 지식을 어떻게 사용하여 다른 자연적 사건으로 인한 사망과 파괴를 줄일 수 있습니까?

          교과서 테마

          이 과정을 위해 선택한 교과서는 자연 재해 및 재해 연구의 5가지 기본 개념을 사용합니다.

          1. 과학은 위험을 예측하는 데 도움이 됩니다.
          2. 위험 위험을 아는 것은 사람들이 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
          3. 자연 재해 사이에 연결이 존재합니다.
          4. 인간은 재앙을 재앙으로 바꿀 수 있다
          5. 위험의 결과를 최소화할 수 있습니다.

          우리는 우리가 연구하는 각 위험에 대해 이러한 각 개념에 대해 논의할 것입니다.

          시험에서 출제될 수 있는 이 자료에 대한 질문의 예

            다음 유형의 위험 각각의 예를 정의하고 제공하십시오.


          표본 크기가 증가하면 확률이 증가합니까?

          나는 친구와 이야기하고 있었고 우리는 사회적 상황으로 가장한 수학 문제에 대해 토론하고 있었습니다.

          누군가가 당신의 데이트 요청을 수락할 확률이 1%이고 당신이 1명에게만 요청했다면 그들이 예라고 대답할 확률은 .01입니다.

          100명에게 묻는다면 내 친구에 따르면 당신의 가능성은 여전히 ​​0.01입니다.

          이제 제 질문은 1명이 아닌 100명에게 질문할 때 확률이 증가하는 것이 직관적으로 보이는 이유가 무엇입니까? 이러한 직관의 원인은 기대값입니까?

          이 상황을 볼 및 빈 상자 문제를 사용하여 모델링할 수 있습니까?


          전체 개요 찾아보기

          이 경우 실제 실험을 통해 사건의 확률이 결정됩니다. 수학적으로,

          실험 확률

          =

          이벤트 발생 횟수

          총 시도 횟수

          예를 들어 주사위를 6000번 던졌을 때 숫자 Ƌ'가 990번 나왔다면 Ƌ'가 나올 확률은 990/6000 = 0.165입니다.

          반면에 이론적 확률은 이론적으로 가능한 모든 결과를 주목하고 주어진 결과가 얼마나 가능성이 있는지를 결정함으로써 결정됩니다. 수학적으로,

          이론적 확률

          =

          유리한 결과의 수

          총 결과 수

          예를 들어, 주사위를 굴렸을 때 숫자 Ƌ'가 나타날 이론적 확률은 1/6 = 0.167입니다. 이것은 6가지 가능한 결과(주사위는 Ƈ', ƈ', Ɖ', Ɗ', Ƌ', ƌ'를 표시함) 중 1개만 가능하기 때문입니다. 결과(주사위 표시 Ƌ')가 유리합니다.

          시행 횟수가 계속 증가할수록 실험 확률은 이론 확률로 향하는 경향이 있습니다. 이를 확인하려면 시행 횟수가 충분히 많아야 합니다.

          실험 확률은 사회 과학, 행동 과학, 경제 및 의학의 연구 및 실험에서 자주 사용됩니다.

          이론적 확률을 계산할 수 없는 경우 실험적 확률에 의존해야 합니다.

          예를 들어, 쥐의 병원체에 대한 주어진 치료법이 얼마나 효과적인지 알아내기 위해 우리는 병원체를 가진 여러 쥐에게 우리의 치료법을 주입하기만 하면 됩니다.

          그런 다음 우리는 몇 마리의 마우스가 치료되었는지 알아내고, 이것은 치료된 마우스의 수와 테스트한 총 마우스 수의 비율에 따라 마우스가 치료될 실험적 확률을 제공합니다.

          이 경우 이론적 확률을 계산할 수 없습니다. 그런 다음 이 실험적 확률을 모든 마우스로 확장할 수 있습니다.

          실험적 확률이 연구에서 의미가 있으려면 표본 크기가 충분히 커야 합니다.

          위의 예에서 3마리의 마우스에 대한 치료법을 테스트하고 이들 모두가 완치된 경우 마우스가 완치될 실험적 확률은 1입니다. 그러나 샘플 크기가 너무 작아서 100% 치료가 효과가 있다고 결론을 내리기에는 사례.


          확률의 이상한 문제!

          $P(A)>0$, $P(B)>0$ 및 $P(C)>0$와 같은 세 가지 이벤트 $A,B,C$를 고려하십시오. 이벤트는 $P(Acup Bcup C)=1$ 및 $P(A)=P(overline 제약 조건을 통해 서로 연결됩니다.)$.

          우리는 엄격하게 $P(A)>P(B)$라고 가정합니다. 따라서 $A$ 이벤트가 발생할 것으로 예상합니다. ~ 전에 이벤트 $B$, 가능성이 더 낮습니다.

          그러나 $P(A)=P(overline)$, 우리는 $overline의 성공을 위해 기다려야 하는 시간을 요구하고 있습니다.$(즉, 관찰하지 않는다 이벤트 $B$)의 발생은 $A$의 성공을 보기 위해 기다리는 것과 동일합니다.

          그러나 이것은 $B$ 이벤트가 이미 발생했음을 의미하며 이는 $P(A)>P(B)$라는 사실과 모순됩니다.

          나는 아마도 개념적 실수를하고 있지만 볼 수 없습니다. 게다가 $P(Acup Bcup C)=1$이므로 이 모든 것에서 $C$ 이벤트의 역할은 무엇입니까?

          이 그림에서 $t_A,t_B$는 각각 $A$ 이벤트와 $B$ 이벤트를 보기 위해 기다려야 하는 시간을 나타냅니다(점선은 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예상되는 시간을 나타냅니다. 발생). 제약 조건 $P(A)=P(overline)$이 계획에서처럼 보입니까?


          확률에 대한 일반적인 오해

          확률을 추정할 때 논리적 요인에 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 그러나 사람들은 정보를 인식하고 분석하는 방법에 영향을 미치는 논리적 오류를 믿는 경향이 있습니다.

          확률을 결정할 때 다음과 같은 일반적인 오해에 유의하십시오.

          도박꾼의 오류

          이것은 사람이 일련의 이전 결과를 기반으로 이벤트가 발생할 가능성이 있다고 추론할 때 발생합니다.

          Darrell Huff와 Irving Geisquo How to Take Chance에 따르면 이러한 오해는 Monte Carlo 오류 또는 &lsquote of chances,&rsquo라고도 합니다. 1913년 이 현상이 연구된 라스베이거스의 카지노 이름을 따서 명명되었습니다.

          다시 말하지만, 동전 던지기는 항상 앞면과 뒷면이 나올 확률이 50%입니다. 각 동전 던지기는 이전 요인의 영향을 받지 않는 독립적인 이벤트입니다. 동전이 연속으로 10번 뒷면에 떨어지면 귀하의 &lsquoluck&rsquo가 변경되어야 한다고 추론하는 것은 논리적이지 않습니다. 다음 던지기에서도 6번째 던지기에서 동전이 앞면이 되리라는 보장은 없습니다.

          투자자들은 이런 실수를 하는 경향이 있습니다. 그들은 주식이 반대 추세의 이전 거래 세션을 기반으로 가치를 잃거나 얻을 것이라고 생각합니다. 그러나 사실은 이벤트가 이전 추세와 독립적이라는 것입니다.

          뜨거운 손의 오류

          도박꾼의 오류와 마찬가지로 핫핸드 오류는 사람들이 이전 사건을 기반으로 결정을 내리는 경우입니다. 그러나 이러한 실수를 저지르는 사람들은 몇 번 연속으로 이겼을 때 자신이 &lsquolucky&rsquo라고 생각하는 경향이 있습니다. 이것은 비합리적으로 그들이 지는 것이라고 생각하게 하여 현금화하는 대신에 계속 내기를 하게 됩니다.

          다시 말하지만, 실수는 이벤트가 이전 결과와 통계적으로 독립적이라는 인식 실패에 있습니다.

          그러나 핫핸드 오류에는 예외가 있다고 스탠포드의 재무 교수인 Jeffrey Zwiebel은 말합니다. 농구나 야구 경기와 같이 순전히 확률적이지 않은 이벤트의 경우 항상 적용되는 것은 아닙니다. 스포츠의 결과는 부분적으로 확률에 기인할 수 있지만 기술과 신념이 수행에 영향을 미치는 데 큰 역할을 한다는 데는 이견이 없습니다.

          앵커 바이어스

          사람들은 종종 결정을 내리기 위해 기준점에 의존합니다. 이것을 알고 심리학자들은 우리가 발견한 첫 번째 정보에 너무 많은 중요성을 부여한다는 것을 발견했습니다.

          고정 또는 초점주의는 한 가지 증거에 너무 많이 의존하는 경향을 설명하는 심리학 용어입니다. 이것은 우리의 판단을 흐리게 하고 다시 큰 그림을 검토하지 못하게 합니다. 앵커가 설정되면 그 가치에 대한 편향이 있습니다.

          예를 들어, 지출할 의사가 있는 금액에 영향을 줄 수 있습니다. 시장에 나와 있는 평균 차가 $27,000인 경우 이 가격에 가까운 차량을 구매할 가능성이 큽니다. 평균 가격보다 낮기 때문에 $26,000에 차를 살 의향이 있을 수 있습니다.

          그러나 최고의 거래는 아닙니다. 주변을 둘러보면 같은 제조사와 모델을 마을 전역의 대리점에서 $24,000에 찾을 수 있습니다.

          최근성 편향

          사람들이 최근에 발생한 이벤트를 과대평가하는 것을 최근성 또는 가용성 편향이라고 합니다.

          최근성 효과가 우리의 과거 기억에 영향을 미치게 한 결과 우리가 내리는 부정확한 판단을 말합니다. 도박꾼의 오류와 정반대로 더 많은 증거를 고려하지 않고 인식을 왜곡합니다.

          예를 들어, 사람들은 뉴스에서 상어 공격의 발생을 보고 과장하는 경향이 있습니다. 상어 공격은 극히 드물지만 사람들은 곧 또 다른 공격이 일어날 것이라고 비합리적으로 생각합니다. 또는 우리는 1975년 영화 Jaws에서 상어에 대한 국가적 공포를 비난할 수 있습니다.

          Los Angeles Times의 보고서에 따르면 사람이 상어의 공격을 받을 확률은 0.00003%입니다. 즉, 상어에게 죽는 것보다 심부전으로 사망할 확률(20%)이 더 높습니다.

          미국의 사망 원인 중 일부는 언론에 제대로 보도되지 않습니다. Our World in Data의 2016년 보고서에서 가장 큰 불일치는 자살, 살인, 테러와 같은 폭력적인 유형의 죽음과 관련이 있습니다. 세 사람 모두 실제 사망자 비율보다 더 많은 언론 보도와 Google 검색을 받습니다. 아래 표를 참조하십시오.

          사망 원인 실제 사망자 % 언론보도 % Google 검색 %
          심장 질환 30.2% 2.1-2.5% 2%
          29.5% 12.7-13.5% 37%
          교통사고 낙상사고 7.6% 1.9 – 2.8% 10.7%
          뇌졸중 4.9% 5% 6.5%
          자살 1.8% 10.6 – 14% 12.4%
          살인 0.9% 22.8 – 23.3% 3.2%
          테러 <0.01% 33.3 – 35.6% 7.2%

          언론 보도로 인해 만연해 보일 수 있는 기타 드문 사건:

          • 비행기 추락
          • 학교 총격 사건
          • 복권 당첨
          • 원자력 발전소 멜트다운
          • 8.0+ 리히터 규모 지진

          현대의 확률 연구

          확률은 주사위의 숫자 6을 굴리는 것과 같은 간단한 것을 결정하고, 성인 그룹의 기대 수명, 신생아에서 발생하는 유전 질환의 비율을 결정하는 데 유용합니다.

          확률 연구의 다른 현대 응용 프로그램은 천체 물리학, 날씨 예측, 의학, 음악 및 컴퓨터 프로그래밍에서 찾을 수 있습니다.

          확률이 왜 중요한가?

          모든 사람은 사건의 가능성을 미리 알면 이익을 얻습니다. 그것은 우리에게 문제에 대한 더 넓은 관점을 제공하여 문제를 해결하는 효과적인 방법을 제공하도록 준비합니다.


          대량 촬영 감소: 미디어 및 모방

          미디어(레거시, 뉴, 소셜)가 총기난사 사건을 보도하는 방식이 더 큰 총격 사건을 조장하는 역할을 한다면, 이러한 보도 방식을 변경하면 모방이 줄어들 수 있습니다. 이 전술은 모방 자살을 줄이는 데 효과적이었고,15 세계보건기구(WHO)는 모방에 대한 50년의 연구를 인용하여 모방 자살을 예방하기 위한 자살 보고에 관한 미디어 지침을 게시했습니다. 𠇎pidemic”), 눈에 띄는 헤드라인 피하기, 자살이 우울증과 같은 단일 요인으로 인한 것이라고 암시하지 않음, 이야기를 너무 자주 반복하지 않음, 방법에 대한 단계별 설명 제공하지 않음, 사진 사용 제한 및 특히 유명인의 자살에 주의해야 합니다.

          집단 총격 사건을 보고하기 위한 유사한 제안이 제공되었습니다. 예를 들어, Advanced Law Enforcement Rapid Response Training 팀은 연방 수사국과 협력하여 𠇍on’t Name Them” 캠페인을 개발했습니다. 이 캠페인은 미디어가 유발하는 모조 대량 총격을 억제하는 것을 목표로 하고, 대량 총격에 연루된 개인의 이름 및 설명을 최소화하고 선정주의를 제한하며 총격 발언이나 동영상 방송을 거부할 것을 제안합니다. 연방수사국(Federal Bureau of Investigation)의 제임스 코미(James Comey) 국장은 2016년 올랜도에서 발생한 총격 사건을 설명하면서 비슷한 전략을 따랐습니다.

          당신은 내가 살인마의 이름을 사용하지 않는다는 것을 알게 될 것이고 그렇게 하지 않으려고 노력할 것입니다. 아픈 사람들이 이런 일을 하도록 동기를 부여하는 부분 중 하나는 명성이나 영광에 대한 왜곡된 개념입니다. 저는 희생자와 그 가족을 위해 그 일부가 되고 싶지 않습니다. 그래서 다른 왜곡된 마음이&# x02019t 이것이 명성과 인정의 길이라고 생각합니다.17

          세계보건기구(WHO)와 첨단 법 집행 기관의 신속한 대응 훈련팀의 권고 사항을 채택하면 미국 내 총기 난사 사건을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

          일반화된 모방에 대한 연구에서 제안한 추가 전략이 있습니다. 미디어가 모방 대량 총격을 더욱 최소화하기 위해 채택할 수 있는 전략이 있습니다. 한 가지 전략은 사수의 행동을 부정적인 시각으로 표현하는 것일 수 있습니다. 저격수의 행동(예: 준비, 계획, 사격)에 대한 논의는 이러한 행동을 수치스럽거나 비겁한 것으로 묘사할 수 있습니다. 관찰된 행동을 처벌과 연관시키면 모방 가능성이 감소하는 것으로 나타났습니다.18 수치심과 같은 감정적 반응은 일반적으로 긍정적인 결과와 관련이 없기 때문에 저격수의 행동을 수치스러운 것으로 묘사하면 행동에 대한 인식된 보상이 감소할 수 있습니다.

          두 번째 전략은 저격수가 행동에 가담한 이유에 대한 심층적인 설명을 피하는 것입니다. 일반적으로 사람들은 자신과 비슷하다고 생각하는 다른 사람들의 행동을 모방할 가능성이 더 큽니다. 언론이 총격의 동기를 반복적으로 설명할 때, 그들은 의도치 않게 범인과 다른 사람들 사이의 유사점을 지적할 수 있습니다. 예를 들어, 총격범이 수년간 괴롭힘을 당한 후 복수를 했다고 진술하는 것은 집단 총격을 괴롭힘을 경험하고 범인과 비슷한 배경을 가진 사람들을 위한 한 가지 가능한 대응 옵션으로 묘사할 수 있습니다. 집단 총격의 동기를 이해하는 것은 의심할 여지 없이 중요하지만, 그 근거에 대한 심층적인 설명은 정보를 제공할 뿐만 아니라 모방 가능성을 높이는 역할을 할 수 있습니다.

          세 번째 전략은 총기 난사 이후 전체 뉴스 보도 시간을 줄이는 것입니다. 자살의 경우, 자살 사건에 대한 언론 보도가 증가하면 모방 자살이 증가한다는 복용량-반응 관계가 제안되었습니다.19 모방 집단 총격의 경우에도 마찬가지일 수 있습니다. 총격 사건 이후 뉴스에 대한 소란이 있고 언론 보도는 몇 주 동안 계속될 수 있습니다. 언론의 관심이 악명을 통해 저격수의 행동에 대한 보상으로 인식되어 저격수의 사회적 지위가 높아지는 만큼, 전반적인 언론 보도를 줄이면 대량 총격 사건에 따른 모방 가능성을 최소화할 수 있습니다.

          네 번째 전략은 대량 총격 직후에 실시간 언론 행사의 사용을 제한하는 것일 수 있습니다. 집단 총격 사건 직후 정보에 대한 욕구가 고조되고 있지만, 이 정보가 반드시 라이브 이벤트에서 제공될 필요는 없으며, 이는 이벤트를 둘러싼 전반적인 ȁ흥분” 수준을 높일 수 있습니다. 대신, 서면 업데이트를 통해 정보를 공개할 수 있습니다. Not only would this minimize perceived reward, it might actually serve to decrease overall interest in the event, which might further curb imitation.

          Similarly, it is important that new outlets present only the facts of a mass shooting rather than attempting to produce entertaining or dramatic digital re-creations of the event. There should be a clear attempt on the part of the media to reduce the frenetic energy or emotion of a 𠇋reaking news story.” Instead, the bare facts of the event should be conveyed in a straightforward or even dull manner to minimize interest in the event. Sensationalism should be avoided.

          Finally, media reports should avoid providing detailed accounts of the actions of a mass shooter before, during, or after the event. Describing the shooter’s actions in extensive detail, or through graphical presentations, may provide additional information regarding the behaviors that might further prompt imitation. Instead, only the details necessary to describe the event should be provided. The less the behavior is described, the less likely it is to be imitated.


          How Probability Distributions Work

          Perhaps the most common probability distribution is the normal distribution, or "bell curve," although several distributions exist that are commonly used. Typically, the data generating process of some phenomenon will dictate its probability distribution. This process is called the probability density function.

          Probability distributions can also be used to create cumulative distribution functions (CDFs), which adds up the probability of occurrences cumulatively and will always start at zero and end at 100%.

          Academics, financial analysts and fund managers alike may determine a particular stock's probability distribution to evaluate the possible expected returns that the stock may yield in the future. The stock's history of returns, which can be measured from any time interval, will likely be composed of only a fraction of the stock's returns, which will subject the analysis to sampling error. By increasing the sample size, this error can be dramatically reduced.

          주요 내용

          • A probability distribution depicts the expected outcomes of possible values for a given data generating process.
          • Probability distributions come in many shapes with different characteristics, as defined by the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis.
          • Investors use probability distributions to anticipate returns on assets such as stocks over time and to hedge their risk.

          Type II Error

          In statistical hypothesis testing, a type II error is a situation wherein a hypothesis test fails to reject the null hypothesis that is false. In other words, it causes the user to erroneously not reject the false null hypothesis because the test lacks the statistical power to detect sufficient evidence for the alternative hypothesis. The type II error is also known as a false negative.

          The type II error has an inverse relationship with the power of a statistical test. This means that the higher power of a statistical test, the lower the probability of committing a type II error. The rate of a type II error (i.e., the probability of a type II error) is measured by beta (&beta) Beta The beta (&beta) of an investment security (i.e. a stock) is a measurement of its volatility of returns relative to the entire market. It is used as a measure of risk and is an integral part of the Capital Asset Pricing Model (CAPM). A company with a higher beta has greater risk and also greater expected returns. while the statistical power is measured by 1- &beta.

          How to Avoid the Type II Error?

          Similar to the type I error, it is not possible to completely eliminate the type II error from a hypothesis test Hypothesis Testing Hypothesis Testing is a method of statistical inference. It is used to test if a statement regarding a population parameter is correct. Hypothesis testing . The only available option is to minimize the probability of committing this type of statistical error. Since a type II error is closely related to the power of a statistical test, the probability of the occurrence of the error can be minimized by increasing the power of the test.

          1. Increase the sample size

          One of the simplest methods to increase the power of the test is to increase the sample size used in a test. The sample size primarily determines the amount of sampling error, which translates into the ability to detect the differences in a hypothesis test. A larger sample size increases the chances to capture the differences in the statistical tests, as well as increasing the power of a test.

          2. Increase the significance level

          Another method is to choose a higher level of significance. For instance, a researcher may choose a significance level of 0.10 instead of the commonly acceptable 0.05 level. The higher significance level implies a higher probability of rejecting the null hypothesis when it is true.

          The larger probability of rejecting the null hypothesis decreases the probability of committing a type II error while the probability of committing a type I error increases. Thus, the user should always assess the impact of type I and type II errors on their decision and determine the appropriate level of statistical significance.

          예시

          Sam is a financial analyst What Does a Financial Analyst Do What does a financial analyst do? Gather data, organize information, analyze results, make forecasts and projections, recommendations, Excel models, reports . He runs a hypothesis test to discover whether there is a difference in the average price changes for large-cap and small-cap stocks Russell 2000 The Russell 2000 is a stock market index that tracks the performance of 2,000 US small-cap stocks from the Russell 3000 index. The Russell 2000 index is widely quoted as a benchmark for mutual funds that consist primarily of small-cap stocks. .

          In the test, Sam assumes as the null hypothesis that there is no difference in the average price changes between large-cap and small-cap stocks. Thus, his alternative hypothesis states that a difference between the average price changes does exist.

          For the significance level, Sam chooses 5%. This means that there is a 5% probability that his test will reject the null hypothesis when it is actually true.

          If Sam&rsquos test incurs a type II error, then the results of the test will indicate that there is no difference in the average price changes between large-cap and small-cap stocks. However, in reality, a difference in the average price changes does exist.

          추가 리소스

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          • Type I Error Type I Error In statistical hypothesis testing, a type I error is essentially the rejection of the true null hypothesis. The type I error is also known as the false
          • Conditional Probability Conditional Probability Conditional probability is the probability of an event occurring given that another event has already occurred. The concept is one of the quintessential
          • Framing Bias Framing Bias Framing bias occurs when people make a decision based on the way the information is presented, as opposed to just on the facts themselves. The same facts presented in two different ways can lead to different judgments or decisions from people.
          • Mutually Exclusive Events Mutually Exclusive Events In statistics and probability theory, two events are mutually exclusive if they cannot occur at the same time. The simplest example of mutually exclusive

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코멘트:

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