コーチングプラクティス： 情報の期待値の考え方
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役立つかもしれないプラクティス
- 追加情報を収集することの期待値を計算する
さらに調査する前に、その追加情報が実際にそれを得るコストに見合う価値があるかを問う。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 期待値思考:不確実性の中で決断する
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。 - 大きな賭け金についてはリスク回避を反映して生の期待値を調整する
すべてを失う確率50%は、確実な50%の損失とは同等ではない――自分の実際のリスク許容度に合わせて調整する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 期待値の推定を評価するための決断日記をつける
自分の確率推定と結果予測を記録し、後で実際に何が起きたかと比較する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 曖昧さを伴う高リスクで不可逆的な決断にはマキシミン推論を使う
最悪の起こりうる結果が最も生き延びられる選択肢を選ぶ——期待値を計算できないときには、下限を最適化する。
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 - 決める前にシナリオとその確率を列挙する
意味のある結果それぞれを書き出し、確率を割り当て、加重合計を計算する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 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 - 情報の露出を追跡し、そのバイアスを調整する
最もよく見るものが最もよく起きるものではない――自分の情報食を監査する。
利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか - 自分の見積もりを追跡し較正する
可能なときは自分のフェルミ推定と実際の数値を比較し、そのギャップを使って今後の見積もりを改善する。
フェルミ推定 - 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
関連する悩み
- 期待値の計算方法
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
期待値思考:不確実性の中で決断する
- 期待効用とは何か
すべてを失う確率50%は、確実な50%の損失とは同等ではない――自分の実際のリスク許容度に合わせて調整する。
大きな賭け金についてはリスク回避を反映して生の期待値を調整する
- 期待値とは何かをわかりやすく
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（ティーンのために）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（予算内で）
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- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（燃え尽きたとき）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
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