未知のものを既知の下位問題に分解する

直接には答えられない問いを、答えられる小さな問いに分ける。

Why it works

大きく馴染みのない量についての直接的な直感は、うまく較正されていません。人はある国のガソリンスタンドの数を確実に見積もることはできませんが、人口、一人あたりの車の台数、典型的な給油頻度、1軒あたりの1日の処理量なら見積もることができます。分解は、一つの不可能な推定タスクを、いくつかのより簡単なタスクに置き換えます。それぞれがより多くの利用可能な知識から恩恵を受けます。下位推定の独立した誤差も、複合するのではなく相殺しがちです。

How to do it

1. 未知の量を下位の量の積または和として書く。
2. それぞれの下位の量について、日常的な知識からの手がかりがあるかを自分に問う。
3. それぞれの下位の量を独立に見積もり、それから組み合わせる。
4. 妥当性チェックを行う――組み合わせた見積もりはもっともらしく感じられるか。もし著しくあり得ないなら、最も大きく寄与している入力を再検討する。

エビデンス

分解は検証された予測技法です。判断と意思決定の研究は、推定タスクを下位問題に分解することが集計された推定における系統的なバイアスを減らすことを示しています。それは構成要素の誤差が部分的に独立しているからです。 (observational)

分解は、下位推定が本当に独立している場合に助けになります。誤差が相関している(たとえば、すべてが同じ誤った前提に影響されている)場合、それらは相殺しません。

出典

• MacGregor et al. (1988), "Decomposition as a strategy for judgmental forecasting", Journal of Forecasting
• MacGregor, D. G., Lichtenstein, S., & Slovic, P. (1988). Structuring knowledge retrieval: An analysis of decomposed quantitative judgments. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 42(3), 303-323.

よくある間違い

すべてが同じ未知の変数に依存する下位問題に分解すること――これでは誤差が相殺するのではなく相関してしまう。