コーチングプラクティス： 確率の判断ミスを避けるには

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役立つかもしれないプラクティス

1. 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
2. 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
3. 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
   確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
   ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
4. 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
5. 予測やモデルにおける偽りの精密さに注意する
   精密な確率や定量的予測には、そのモデルが領域に適合しているかどうかについて明確な疑いを持って接する。
   ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
6. 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
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. 明示的な確率で考え、伝える
   曖昧な言葉(「おそらく」「たぶん」)を数値の確率に置き換える。
   スーパーフォーキャスティング
9. ランダムな連続は「バランスを負っていない」と認識する
   ランダムなプロセスには記憶がない——表が続いても裏が出やすくなるわけではない。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
10. 保守的に見積もり、その保守的な数字に基づいて行動する
    不確実なときは、自分の最善の推測ではなく悲観的な見積もりを実際の作業前提として使う。
    安全域

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