معلومة

الحدس وراء ربع الخسارة في نظرية الاحتمالات

الحدس وراء ربع الخسارة في نظرية الاحتمالات


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

تلخص هذه الصورة نظرية الاحتمالات التي كتبها دانيال كانيمان.

بالنظر إلى جزء المكاسب: يصبح ميل الرسم البياني أصغر. أستطيع أن أفهم هذا: إذا كنت أمتلك مليونًا ، فإن إضافة 100 يورو لن يكون مؤثرًا كما لو كنت أمتلك يورو واحد فقط.

سؤالي يتعلق بجزء الخسائر: هنا أيضًا يقل ميل الرسم البياني بعيدًا عن النقطة المرجعية. هذا يعني أنه إذا خسر شخص ما 100 يورو أو كانت لديه فرصة بنسبة 50٪ في خسارة 200 يورو ، فسوف يذهب للمقامرة ويصبح باحثًا عن المخاطرة.

لكن بالنسبة لي ، هذا ليس منطقيًا لسببين:

  1. إذا كنت أتجنب الخسارة ، وهو ما أنا عليه الآن ، فلماذا أجازف بعملي 100 يورو الثانية؟ أود أن أنظر إلى الأمر كما لو أنني خسرت بالفعل 100 يورو ، وبعد ذلك يمكنني أن أقامر بنسبة 50٪ من ربح 100 يورو أو خسارة 50٪ خسارة 100 يورو أخرى. بما أنني لا أفعل الخسارة ، فلن أراهن على ذلك.

  2. لنفترض أنني أمتلك 200 يورو فقط في المجموع: في هذه الحالة ، أود بالتأكيد الاحتفاظ بآخر 100 يورو ، منذ ذلك الحين يمكنني على الأقل دفع الإيجار. بعبارة أخرى ، فائدة آخر 100 يورو لدي أكبر بكثير من فائدة ثاني آخر 100 يورو. لكن هذا غير ممثل في المنحدر.

هل يمكن لأي شخص أن يشرح لي ، حسب كانيمان ، لماذا يتضاءل منحدر جزء الخسائر بعيدًا عن النقطة المرجعية؟


تنص نظرية الاحتمالية على أن يتخذ الناس قرارات بناءً على القيمة المحتملة للخسائر والمكاسب بدلاً من النتيجة النهائية ، وأن الناس يقيّمون هذه الخسائر والمكاسب باستخدام بعض الأساليب التجريبية (إمكانات المخاطرة) - المصدر.

عندما تنظر إلى الرسوم البيانية لنظرية الاحتمالات ، عليك أن تتذكر أنها تدور حول كل شيء الإمكانات المتصورة. (المكاسب / الخسائر المحتملة المتصورة مقابل القيمة المحتملة المتصورة).

لنلقِ نظرة على المنطق لنبدأ به. إذا كانت القيمة المحتملة للمهمة المتوقعة سلبية ، يُنظر إليه أن النتيجة الناتجة لديها احتمالية أعلى لتكون سلبية (خسارة) ؛ والعكس صحيح أيضًا. إذا كانت القيمة المحتملة للمهمة المتوقعة إيجابية ، يُنظر إليه النتيجة الناتجة لديها احتمالية أعلى لتكون إيجابية (فوز أو مكسب).

الآن مع وجود المنطق في مكانه الصحيح ، فإن المزيد من الخسارة المحتملة المتصورة ستؤدي إلى إمكانية متصورة لنتائج أكثر سلبية وسيؤدي المزيد من المكاسب المحتملة المتصورة إلى إمكانية متصورة لتحقيق مكاسب أعلى.

يتخطى الخط المحاور $ 0،0 $ x، y $ لأنه يُدرك أن القيمة المحتملة الصفرية ستؤدي إلى صفر خسارة أو ربح وأن الخسائر المحتملة تزداد كلما تحركت بعيدًا عن النقطة المرجعية 0،0 $ ، و تتضاءل الخسائر كلما تحركت بشكل إيجابي بعيدًا عن النقطة المرجعية 0،0 دولار.

الآن عليك أيضًا أن تحلل احتمال الفوز أو الخسارة في المعادلة. مع انخفاض تكبد أي مكاسب (قيمة متدنية منخفضة) ، لا يهم إذا فزت أو خسرت ، يُعتقد أنك ستخسر بشكل عام. مع توقع مكاسب عالية (قيمة متصورة عالية) ، يجب أن يكون لديك ربح من أجل تحقيق المكاسب المتصورة.

إذا قمت أيضًا بتدوير الرسم البياني ، فستحصل على هذا


شاهد الفيديو: قوانين الاحتمالات- قانون الاحتمال الشرطي الكلي والسببي- الدرس السابع (قد 2022).