Descompón la incógnita en subproblemas conocibles

Divide la pregunta que no puedes responder directamente en preguntas más pequeñas que sí puedes.

Why it works

La intuición directa sobre cantidades grandes y poco familiares está mal calibrada: las personas no pueden estimar de forma fiable el número de gasolineras de un país, pero sí pueden estimar la población, el número de coches por persona, la frecuencia típica de repostaje y el rendimiento diario de una estación. La descomposición reemplaza una tarea de estimación imposible por varias más fáciles, cada una de las cuales se beneficia de un mayor conocimiento disponible. Los errores independientes en las subestimaciones también tienden a cancelarse en lugar de acumularse.

How to do it

1. Escribe la cantidad desconocida como un producto o suma de subcantidades.
2. Para cada subcantidad, pregunta: ¿tengo algún anclaje para esto a partir del conocimiento cotidiano?
3. Estima cada subcantidad de forma independiente y luego combínalas.
4. Haz una comprobación de sensatez: ¿la estimación combinada parece plausible? Si es muy inverosímil, reexamina el dato de mayor tamaño.

Evidencia

La descomposición es una técnica de pronóstico validada. La investigación en juicio y toma de decisiones muestra que descomponer las tareas de estimación en subproblemas reduce el sesgo sistemático en las estimaciones agregadas, porque los errores en los componentes son parcialmente independientes. (observational)

La descomposición ayuda cuando las subestimaciones son genuinamente independientes; cuando los errores están correlacionados (p. ej., todos influidos por el mismo supuesto erróneo), no se cancelan.

Sources

• MacGregor et al. (1988), "Decomposition as a strategy for judgmental forecasting", Journal of Forecasting

Common mistake

Descomponer en subproblemas que todos dependen de la misma variable desconocida, de modo que los errores se correlacionan en lugar de cancelarse.