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コーチングプラクティス： 事前確率とは

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。「事前確率とは」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. 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
  2. 鮮明な事例情報に触れる前に自分の推定を表明する
    説得力のあるストーリーを読んだり特定の候補者に会ったりする前に、事前確率の推定を固定する。
    属性代替——脳が別の質問に答えるとき
  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. 類似性の判断を形成する前にベースレートを調べる
    「これはXに似ている」と決める前に、そのXが関連する母集団の中でどれくらい一般的かを問う。
    代表性ヒューリスティック——類似性による判断
  5. 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
  6. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
    個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  7. 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
  8. 利用可能性の最近性増幅を補正する
    最近の出来事は実際よりもありそうに感じられる――明示的な最近性割引を適用する。
    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
  9. 自分の状況に合ったリファレンスクラスを特定する
    自分の状況と構造的に似た過去の事例をまとまった集合として見つけ、その結果データを集める。
    リファレンスクラス予測
  10. コミットする前にプレモーテムを行う
    プロジェクトがすでに失敗したと想像し、なぜかを逆算する。
    計画の誤謬——なぜあなたの見積もりはいつも外れるのか

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