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文档简介
1、姓名:赵志霞题目:决策与判断中的代表性 启发法启发法是凭借经验的解题方法,是一种思考上的捷径,是解决问题的简单、笼统的策略。Kahneman和Tversky提出三种启发法:代表性启发法可得性启发法锚定与调整启发法代表性启发含义1. 人们通常会根据“A在多大程度上能够代表B,或者说是A在多大程度上与B相似”来判断事件A发生的可能性。 2.AB,或者AC、BC 。判断A在多大程度上是B导致的,则A是一个事件的结果,B是事件发生的过程或原因。一、代表性启发式所以,要判断A是否属于B,主要看是否代表了B,或者A在多大程度上与B相似。如:蝙蝠归为鸟类、鲸归为鱼类代表性启发出现的背景没有时间认真思考某个问
2、题负载信息过多以至于无法充分地对其进行加工认为问题不重要以至于不必太过思虑缺乏作决策所需的可靠知识或信息代表性启发式的决策表现方式1.忽视基础概率2.忽视样本容量3.对偶然性的误解1.忽视基础概率 请看下面的实验: 告诉被试心理学家对100名工程师和律师进行了访谈和人格测试,形成了他们基本特点的100个描述。然后,给出其中5个随机选择的描述,要求被试估计每个描述在多大程度上代表了工程师。 描述之一: 约翰,男,45岁,已婚,有子女。他比较保守,谨慎并且富有进取心。他对社会和政治问题不感兴趣,闲暇时间多用于业余爱好,比如做木匠活和猜数字谜语。阶段一: 实验分为两种条件 条件一:100人中70人是
3、工程师,30人是律师; 条件二:100人中30人是工程师,70人是律师。实验结果:两种条件下,被试将5个描述判定为工程师的概率相同。判断是否正确呢?为什么?5个描述代表工程师的概率在第一种实验条件下为0.7,而在第二种条件下为,0.3。原因:忽视基础概率以代表性做决策的倾向,没有考虑先验概率的影响。阶段二:要求被试估计从100个描述中随机抽取一个描述,该描述是工程师的概率有多大时,两种条件下,大多数被试的估计接近基础概率。2.忽视样本容量人们往往忽略样本容量,认为小样本的概率分布与大样本的概率分布是近似的,这种现象被卡尼曼戏称为“小数定律”。例:请被试评估由10人组成样本的平均身高和由1000
4、或100人组成样本的平均身高时,评估值基本一致。请思考:评估是否正确呢?为什么?事实上,10人样本的均值与1000人或100人样本均值会有较大差别,因为小样本包含的极端值可以对均值产生较大影响。而大样本均值更接近总体均值,与小样本相比,出现偏离均值的可能性较小。请接着判断:某镇子上有两个医院,一大一小。大医院里每天约有45个婴儿出生,小医院里每天约有15个婴儿出生。在一年期间,每一医院都登记了超过60的出生婴儿是男孩的天数。你认为哪一个医院这样的天数更多一些?A. 大医院B. 小医院C. 两个医院差不多请解释你的判断抽样理论表明大样本更不太可能会偏离平均数实际上在小医院比在大医院更可能见到60婴儿是男孩。3.对偶然性的误解即小数定律引起的“局部代表性”。局部代表性观念的一个结果是赌徒谬误。例:你开始在网上买股票,先买了5支不同的股票,但每一支股票到手后都狂跌。这时你准备买第六支股票。你想,第六支股票应该更好些吧。这种想法是: A. 正确的 B. 不正确的 思考:在接受调查的某个城市里,所有家庭均有6个孩子。其中72个家
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