Pratiques de coaching pour bayesian preuves force

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 preuves force, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

  1. Évaluez la preuve par son rapport de vraisemblance, pas par ce qu'elle vous fait ressentir
    Demandez-vous à quel point cette preuve serait plus probable si vous avez raison plutôt que si vous avez tort.
    La pensée bayésienne : comment mettre à jour ses croyances rationnellement
  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. 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
  4. Énoncez votre probabilité préalable avant de voir la preuve
    Avant de regarder toute donnée, engagez-vous sur une estimation numérique de la probabilité de quelque chose.
    La pensée bayésienne : comment mettre à jour ses croyances rationnellement
  5. 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.
  6. Appliquer la même exigence de preuve, que la conclusion vous plaise ou non
    Évaluez la preuve avant de savoir quelle conclusion elle soutient.
    Le Raisonnement motivé
  7. 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
  8. 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
  9. Identifier quelles caractéristiques sont réellement diagnostiques
    Séparez les caractéristiques qui différencient réellement les catégories de celles qui complètent seulement le tableau.
    L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance
  10. Traiter les petits échantillons avec un scepticisme explicite
    Une courte séquence peut sembler représentative sans être statistiquement fiable — ajustez la confiance selon la taille de l'échantillon.
    L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance

Préoccupations connexes

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