Sekin o'ylang Tez qaror qabul qiling / Daniel Kahneman: ast; Moskva; 2014 yil

bir xil ma'lumotlar, ular har doim bir xil javob beradi. Bashorat qilish qobiliyati past bo'lganda (masalan
Mil va uning izdoshlari tomonidan o'rganilgan tadqiqotlarning aksariyati), nomuvofiqlik
bashorat qilish qiymatini buzadi.
Ushbu tadqiqotlar bizni kutilmagan xulosaga olib keladi: maksimal
bashorat qilishning aniqligini oshirish uchun yakuniy qarorlar formulalarga ishonib topshirilishi kerak,
ayniqsa, "ishonch darajasi past" sohalarda. Masalan, tibbiy muassasaga qabul qilinganda
universitetlar, yakuniy qaror suhbatni o'tkazadigan o'qituvchilarga qoldiriladi
arizachilar bilan. Buni ozgina dalillar tasdiqlaydi
intervyu tanlash jarayonining aniqligini pasaytiradi,
chunki suhbatdoshlar odatda o'zlarining sezgilariga haddan tashqari ishonadilar va
ko'pincha boshqalarga e'tibor bermasdan, o'z kuzatuvlariga tayanadi
axborot manbalari. Xuddi shunday, mutaxassislar etuk bo'lmaganlarning sifatini baholaydilar
aybdorlik uchun prognozning to'g'riligini yaxshilash o'rniga yomonlashtiradigan ma'lumotlarni olish
uning kelajakdagi qiymati haqida - ularga sharobni tatib ko'rishga ruxsat beriladi. Hatto o'zimga berish
Sharob sifati birinchi navbatda ob-havoga bog'liq, degan hisobotni mutaxassislar qila olmaydi
xulosalar doimiyligida formula bilan raqobatlashing.
Milaning ishidan keyin bu fan sohasidagi eng katta yutuq
Robin Doesning mashhur maqolasini oling “Noto'g'ri chiziqlilikning qo'pol go'zalligi
qaror qabul qilishda foydalaniladigan modellar”. Ijtimoiy fanlar ustunlik qiladi
bashorat qilish elementlarining har biriga og'irlik belgilash uchun statistik amaliyot
(bashoratchi), ko'p regressiya deb ataladigan algoritmga amal qiladi. Bizning
Ushbu algoritm namunaviy dasturiy ta'minotga o'rnatilgan vaqt. Mantiq
ko'p regressiyani rad etib bo'lmaydi: u optimalni topadi