Эффект репрезентативности |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-11 11:22 Это когнитивное искажение, заключающееся в переоценке данных, которые дают малые выборки. И распространение сделанных выводов на генеральную общность. (Звучит заумно, но всё не так уж сложно — сейчас объясню на пальцах.) Итак, выборка — это совокупность объектов, которые вы наблюдаете, исследуете, анализируете. А генеральная общность — вообще все объекты данной группы. Вот простой жизненный пример: Василий Васильевич идёт из магазина и видит компанию подростков, которые щёлкают «семки», сплёвывают на асфальт и грубо выражаются. «Совсем испортилась молодёжь, — думает Василий Васильевич. — Нонеча не то что давеча. А вот мы…» Вот так оценка малой выборки (компании дворовых гопников) в голове Василия Васильевича распространилось на всю генеральную общность (молодёжь). Трейдеры тоже иногда принимают решения под воздействием эффекта репрезентативности. Например, трейдер начинает использовать новую стратегию, протестировав её пару дней и получив отличные результаты (а на деле этот успех мог быть случайным). Или, наоборот, видит убытки и сразу отказывается от этой торговой системы. Так, и что делать? Не строить обобщений на основе частных случаев. Всегда задавать себе вопрос: достаточно ли данных для вывода, оценки и принятия решения? Комментарии: |
|