Pratiques de coaching pour bayesian décision updating

Décrivez presque n'importe quoi sur lequel vous travaillez et IX Coach trouve les pratiques dont l'adéquation avec la réalité est la plus proche. Pour bayesian décision updating, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. La pensée bayésienne : comment mettre à jour ses croyances rationnellement
   La pensée bayésienne est la pratique consistant à tenir ses croyances comme des probabilités et à les mettre à jour systématiquement quand une nouvelle preuve arrive — plutôt que de traiter les croyances comme simplement vraies ou fausses. Le cadre mathématique est bien établi ; le défi est de construire les habitudes d'estimation explicite des probabilités et de mise à jour honnête des croyances qui le rendent praticable.
2. Mettez à jour vos croyances progressivement, pas d'un coup
   Une nouvelle preuve devrait déplacer votre probabilité quelque peu — rarement de 5 % à 95 % en une étape.
   La pensée bayésienne : comment mettre à jour ses croyances rationnellement
3. Mettre à jour progressivement à mesure que les preuves arrivent plutôt que d'attendre la certitude
   Énoncez votre meilleure estimation actuelle de probabilité, identifiez ce qui la ferait bouger, et mettez à jour quand cette preuve arrive.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
4. Mettez à jour vos croyances par degrés, pas en bloc
   Traitez une nouvelle information comme une preuve qui déplace les probabilités, non comme une preuve qui change tout.
   La négligence du taux de base : pourquoi nous ignorons les probabilités
5. Mettre à jour ses croyances explicitement quand de nouvelles informations arrivent
   Traitez les nouvelles informations comme une raison d'énoncer une probabilité révisée, pas comme une confirmation de l'ancienne.
   Penser en paris
6. Actualiser fréquemment les croyances, par petits incréments
   Quand de nouvelles preuves arrivent, ajustez votre estimation de probabilité — même si le changement est faible.
   La superprévision
7. Actualiser votre prévision de façon incrémentale à mesure que de nouvelles preuves arrivent
   Traitez votre prévision comme une probabilité qui devrait bouger avec chaque nouvelle preuve, pas comme un engagement qui survit à la contradiction.
   La prévision par classe de référence
8. Utiliser le raisonnement maximin pour les décisions à enjeu élevé et irréversibles sous ambiguïté
   Choisissez l'option dont le pire résultat plausible est le plus supportable — quand vous ne pouvez pas calculer la valeur attendue, optimisez le plancher.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
9. S'en remettre fortement aux taux de base en entrant dans un domaine où l'on manque d'expérience
   En terrain inconnu, la distribution de la classe devrait presque entièrement gouverner la prévision.
   La vue extérieure
10. Tenir un journal de décision pour noter vos estimations de valeur attendue
    Consigner vos estimations de probabilité et prédictions de gain, puis les comparer à ce qui s'est passé.
    La pensée en valeur attendue : décider dans l'incertitude

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