Decomponha o desconhecido em subproblemas conhecíveis

Quebre a pergunta que você não consegue responder diretamente em perguntas menores que consegue.

Why it works

A intuição direta sobre quantidades grandes e desconhecidas está mal calibrada — as pessoas não conseguem estimar de forma confiável o número de postos de gasolina em um país, mas conseguem estimar a população, o número de carros por pessoa, a frequência típica de abastecimento, e o volume diário de um posto. A decomposição substitui uma tarefa de estimativa impossível por várias mais fáceis, cada uma se beneficiando de mais conhecimento disponível. Erros independentes em subestimativas também tendem a se cancelar em vez de se somar.

How to do it

1. Escreva a quantidade desconhecida como um produto ou soma de subquantidades.
2. Para cada subquantidade, pergunte: tenho alguma âncora para isso a partir do conhecimento cotidiano?
3. Estime cada subquantidade de forma independente, depois combine.
4. Faça uma verificação de sanidade: a estimativa combinada parece plausível? Se totalmente implausível, reexamine o maior insumo.

Evidência

A decomposição é uma técnica de previsão validada. A pesquisa em julgamento e tomada de decisão mostra que decompor tarefas de estimativa em subproblemas reduz o viés sistemático em estimativas agregadas, porque os erros nos componentes são parcialmente independentes. (observational)

A decomposição ajuda quando as subestimativas são genuinamente independentes; quando os erros são correlacionados (por exemplo, todos influenciados pela mesma suposição errada), eles não se cancelam.

Fontes

• 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.

Erro comum

Decompor em subproblemas que todos dependem da mesma variável desconhecida, de modo que os erros se correlacionam em vez de se cancelar.