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判断と意思決定ー人間は合理的かー2

判断と意思決定―人間は合理的かー2

2.確率と価値の判断
(1)確率の判断

確率にはいろいろな定義がある。
論理的可能性としての定義(コインの表の出る確率など)、頻度理論としての定義(事故や犯罪の発生率など)、あるいは、ある事象への信念強度としての定義(試験に合格する確率など)などである。

正常なコインを投げた場合、表の出る確率は、論理的には0.5である。
もし、コインを投げて、5回とも表だったら、次は裏が出ると考える人が多いだろう。
これは、ギャンブラーの錯誤(gambler’s fallacy)といわれる確率判断上の認知的バイアス(cognitive bias)である。

頻度論的な確率においても、特有のバイアスがかかる。
利用可能性ヒューリスティックス(availability huuristics)と呼ばれ、確率判断にバイアスを引き起こす原因の一つに挙げられる。
つまり、思いつきやすい事例は、頻度が高く、発生確率が高いと判断されやすいのである。

信念強度とは、まさに主観的確率のことであるが、関連する情報が得られると、信念強度は変動する(信念更新)
このような信念更新は、規範的にはベイズ法則(あるいは、ベイズ統計)で定式化される。
例えば、「サイコロはインチキではない」という仮説のもとで、奇数出る確率を求める(これを条件付確率という).。
ベイズ規則は、データが得られた後で、そのデータを生み出すモデルや仮説の確からしさを求める方法である。

(2)価値の判断

価値といえば、客観的に算出される動産や不動産などの金銭的価値が想定されるであろうが、ここで扱うのは、個人が抱く、価値の主観的判断である。
これは、主として経済学の分野で、効用(utilty)と呼ばれてきた。

客観的価値と効用との関係を表す曲線で、効用関数(utility function)と呼ばれる。図の横軸は客観的な価値(損失と利得)を表し、縦軸は効用を表す。
損失部分と利得部分とは、原点対称になっている。
客観的価値の増分に対する効用の増分を限界効用(marginal utility)というが、図がわかるように、利得部分に関していえば、客観的価値が小さい部分では関数は下に凸である。

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