コーチングプラクティス： 不確実性の幅を見積もる方法

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「不確実性の幅を見積もる方法」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. 信頼区間の推定を練習する
   事実に関する量の範囲を推定し、真の値がその範囲内に収まる頻度を確認する。
   キャリブレーション・トレーニング
2. 一点見積もりではなく範囲で見積もる
   「私の見積もりは500だ」ではなく「200から2000のあいだだと思う」と言う。
   フェルミ推定
3. キャリブレーション・トレーニング
   キャリブレーション・トレーニングは、述べた自信のレベルを実際の正確さに一致させることを教えます。『70%確信している』と言うなら、そう言った主張のおよそ70%は正しいはずです。テトロックの予測研究と確率トレーニングの研究は、キャリブレーションが練習とフィードバックによって鍛えられるものであることを示しています――ここでの証拠は具体的で再現可能です。
4. 既知の極端な値と照らして妥当性をチェックする
   自分の見積もりを、明らかに高すぎる境界と低すぎる境界と照らしてテストし、範囲を較正する。
   フェルミ推定
5. 自分が最も過信している具体的な領域を特定する
   キャリブレーションは領域固有である――自信が正確さを最も超えている場所を見つける。
   キャリブレーション・トレーニング
6. 確信度予測を追跡することで較正を練習する
   あなたの「80%確信している」信念は、約80%の頻度で実現するはずである——それを確認する。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
7. 不確実性(定量化可能)と無知(定量化不可能)を区別する
   確率を割り当てられるときと、状況があまりにも新しく数字が捏造されたものになるときを知る。
   キャリブレーション・トレーニング
8. 一点の見積もりではなく分布として予測する
   予測を単一の予想数値ではなく、起こりうる結果の範囲として表現する。
   リファレンスクラス予測
9. 予測を追跡することで確率の較正を練習する
   自分の予測に明示的な確率の見積もりを割り当て、それが正しい率で実現するかどうかを追跡する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
10. 過去の自分の予測を採点してアウトサイド・ビューの使い方を較正する
    予測ログをつけて採点する——どこで過信または過小評価していたかについてのフィードバックなしに較正は改善できない。
    アウトサイド・ビュー

自分の言葉で状況を説明する でプラクティスライブラリ全体を検索できます。