|
Коррекция интуитивных предсказаний
Вернемся к Джули, нашей одаренной читательнице. Метод
правильного предсказания ее среднего балла описан в предыдущей главе.
Как и ранее — для гольфа несколько дней подряд или для веса и игры на
пианино, — я приведу схематическую формулу для факторов,
определяющих оценку навыков чтения и оценки в колледже:
оценка навыков чтения = общие факторы + факторы, важные для
оценки навыков чтения = 100%
средний балл = общие факторы + факторы, важные для среднего балла
= 100%
К общим факторам относятся генетические способности, то, насколько
семья поддерживает интерес к учебе, и все то, из-за чего одни и те же люди
в детстве рано начинают читать, а в юности успешно учатся. Конечно, есть
множество факторов, которые повлияют только на одно из этих событий:
возможно, слишком требовательные родители научили Джули читать в
раннем возрасте, или ее оценки в колледже пострадали из-за несчастной
любви, или подростком, катаясь на лыжах, она получила травму,
вызвавшую задержку в развитии, и так далее.
Вспомните, что корреляция между двумя величинами — в данном
случае между оценкой навыков чтения и средним баллом — равна доле
совпадающих определяющих факторов в их общем числе. По-вашему, как
велика эта доля? По моим самым оптимистичным оценкам — примерно
30 %. Если взять за основу эту цифру, то мы получим все исходные данные
для того, чтобы сделать неискаженное предсказание, производя следующие
четыре действия:
1. Начните с оценки типичного среднего балла.
2. Определите средний балл, соответствующий вашим впечатлениям
от имеющихся сведений.
3. Оцените корреляцию между вашими данными и средним баллом.
4. Если корреляция составляет 0,30, переместитесь от типичного
среднего балла на 30 % расстояния в сторону среднего балла,
соответствующего впечатлениям.
Первый пункт дает вам точку отсчета, средний балл, который вы
предсказали бы для Джули, если бы ничего о ней не знали. В отсутствие
информации вы бы предсказали типичный средний балл. (Это похоже на
то, как без других данных о Томе В. ему приписывают априорную
вероятность студента по специальности «управление бизнесом».) Второй
пункт — интуитивное предсказание, соответствующее вашей оценке
данных. Третий пункт перемещает вас от точки отсчета в сторону интуиции
на расстояние, зависящее от вашей оценки корреляции. В четвертом пункте
вы получаете предсказание, учитывающее вашу интуицию, но гораздо
более умеренное.
Это — общий подход, который можно применять при любой
необходимости прогнозировать количественную переменную: например,
средний балл, или доход от инвестиций, или рост компании. Он
основывается на интуиции, но умеряет ее, сдвигает к среднему. Если
существует веская причина доверять точности интуитивных предсказаний
(то есть сильная корреляция между предсказанием и данными), такая
поправка будет небольшой.
Интуитивные прогнозы необходимо корректировать, поскольку они
нерегрессивны, а потому искажены. Предположим, я предскажу, что у
каждого гольфиста на второй день турнира будет то же число очков, что и в
первый. Эта оценка не учитывает регрессию к среднему: те, кто в первый
день играл хорошо, в среднем на следующий день справятся хуже, а те, кто
играл плохо, в основном станут играть лучше. Нерегрессивные
предсказания всегда будут искаженными в сравнении с реальными
результатами. В среднем они слишком оптимистичны для тех, кто хорошо
играл вначале, и слишком мрачны для тех, кто плохо стартовал.
Экстремальность
прогноза
соответствует
экстремальности
данных.
Сходным образом, если использовать детские успехи для предсказания
оценок в колледже без регрессии к среднему, то юношеские достижения
ранних чтецов разочаровывают, а успехи тех, кто стал читать относительно
поздно, приятно удивляют. Скорректированные интуитивные предсказания
избавляются от этих искажений, так что и высокие, и низкие прогнозы
примерно одинаково переоценивают и недооценивают истинное значение.
Разумеется, даже неискаженные предсказания бывают ошибочны, но в
таких случаях ошибки меньше и не склоняются в сторону завышенного или
заниженного результата.
Do'stlaringiz bilan baham: |
