コーチングプラクティス： ベイズ推論における証拠の強さとは

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役立つかもしれないプラクティス

1. 証拠を、それがどう感じさせるかではなく、尤度比によって評価する
   自分が正しい場合とそうでない場合とで、この証拠がどれくらい起こりやすいかを問う。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
2. 信念を全面的にではなく段階的に更新する
   新しい証拠は確率をある程度シフトさせるべきであり、5%から95%へ一度に飛ぶことはめったにない。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
3. 信念を全面的にではなく段階的に更新する
   新しい情報を、すべてを変える証明としてではなく、確率をシフトさせる証拠として扱う。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
4. 証拠を見る前に事前確率を述べる
   データを見る前に、何かがどれくらい起こりやすいかについての数値的な見積もりにコミットする。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
5. ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
   ベイズ的思考とは、信念を単に真か偽かとして扱うのではなく、確率として保持し、新しい証拠が届くたびに体系的に更新する実践である。数学的な枠組みは十分に確立されている。課題は、それを実用的にする明示的な確率推定と正直な信念更新の習慣を築くことである。
6. 結論を好むかどうかに関わらず同じエビデンス基準を適用する
   その証拠がどの結論を支持するかを知る前に、その証拠を評価する。
   動機づけられた推論
7. 確実性を待つのではなく、エビデンスが到着するたびに段階的に更新する
   現在の最良の推測確率を述べ、それを動かすであろうものを特定し、そのエビデンスが到着したときに更新する。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
8. 信念を頻繁に、小刻みに更新する
   新しい証拠が来たら、その変化が小さくても確率の見積もりを調整する。
   スーパーフォーキャスティング
9. 実際に診断的な特徴を特定する
   カテゴリーを本当に区別する特徴と、単に絵を完成させるだけの特徴を切り分ける。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
10. 小さなサンプルには明確な懐疑心を持って接する
    短い連続は統計的に信頼できるものでなくても代表的に見えることがある——サンプルサイズに応じて自信を調整する。
    代表性ヒューリスティック——類似性による判断

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