Plausibility Theory

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De acordo com Collins & Michalski, “algo é plausible se for suportado conceptual pelo conhecimento prévio”. O Plausibility Theory de Wolfgang Spohn (1985-), Collins & Michalski (raciocínio, 1989), Lemaire & Fayol (resolver de problema aritmético, 1995), Connell & Keane (modelo cognitive do plausibility, 2002) fornece introspecções novas na tomada de decisão com os riscos que não podem ser sabidos. O Plausibility é um fenômeno ineluctable da vida diária e ubiquitous. Entretanto, foi ignorado na ciência cognitive por muito tempo, e tratou somente como uma variável operacional, melhor que sendo explicado ou estudado nse.

Statistics Bayesian

Até a chegada da teoria do plausibility, a teoria comum que foi usada por cientistas explicar e predizer a tomada de decisão, era statistics Bayesian. Nomeado para Thomas Bayes, um 18o inglês do século ministra. Réguas desenvolvidas Bayes para pesar a probabilidade de eventos diferentes e de seus resultados previstos. Os statistics Bayesian popularized nos 1960s por Howard Raiffa para o uso em circunstâncias de negócio. De acordo com a teoria Bayesian, as gerente fazem decisões, e as gerente devem fazer as decisões, baseadas em um cálculo das probabilidades de todos os resultados possíveis de uma situação. Pesando o valor de cada resultado pela probabilidade e somando os totais, os responsáveis pelas decisões Bayesian calculam “valores previstos” para uma decisão que deva ser feita exame. Se o valor previsto for positivo, a seguir a decisão deve ser aceitada; se for negativa, deve ser evitada.

Limitações de statistics Bayesian

Na primeira vista, isto pode parecer como um método de funcionamento em ordem. De qualquer modo infelizmente, a maneira Bayesian de explicar decisões enfrenta pelo menos dois fenômenos que são difíceis de explicar:

1. A apreciação do risco downside. Os povos fazem exame normalmente de um gamble em uma possibilidade de 50% ganhar $10 quando têm que pagar $5 se tiverem a sorte má. Mas por que geralmente recusam fazer exame do mesmo gamble em uma possibilidade de 50% se puderem ganhar $1.000.000 contra uma perda potencial de $500.000?
2. Como tratar dos riscos que não podem ser sabidos. Este o tipo dos riscos, aquele não envolve probabilidades predictable, é típico para situações de negócio!  Por que as gerente preferem os riscos que são sabidos, os riscos excedentes que não podem ser sabidos?

Plausibility Theory

Ambos estes fenômenos podem ser tratados de se o cálculo Bayesian de “esperar que o valor” está substituído do “pelo ponto inicial risco” do Plausibility Theory. Como seu predecessor, o Plausibility Theory avalia a escala de resultados possíveis, mas focaliza-a na probabilidade de bater um ponto do ponto inicial - tal como uma perda líquida - relativo a um risco aceitável. Por exemplo: uma decisão normalmente rentável está rejeitada se houver um risco mais altamente de de 2% de fazer a perda (principal) de a. Claramente, o plausibility pode resolver ambas as fraquezas de pensar Bayesian: a tendência das gerente evitar riscos downside inaceitáveis, e a tendência das gerente evitar de fazer exame dos riscos que não podem ser sabidos.

Os exemplos típicos da aplicação da teoria do plausibility são as réguas novas de Basileia II para o alocamento de capital na indústria de serviços financeiros.

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