コーチングプラクティス： ベイズ推論とは何か

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役立つかもしれないプラクティス

1. 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。
2. 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
3. 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
4. 新しい情報が届いたら明示的に信念を更新する
   新しい情報を、古い確率の確認としてではなく、修正した確率を表明する理由として扱う。
   ベットする思考
5. 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
6. 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
7. 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
8. 一貫性と確率を明示的に区別する
   物語は内的に整合していても稀であり得る ― 「筋が通る」と「ありそうだ」を切り分けることを学ぶ。
   連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
9. 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
   自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
10. 組み合わさった主張の各要素の確率を別々に検討する
    複数の主張が組み合わさった判断をする前に、それぞれの要素を個別に見積もり、連言全体の確率がそれより低くなっているか確認する。
    連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由

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