Forecasting probabilities Irrespect

Forecasting probabilities
Irrespective of whether one uses a conceptual or an abstract model to develop a forecast, it is necessary to obtain probabilities associated with uncertain events. The remainder of this chapter focuses on methods to obtain these inputs, but first the chapter discusses how decision analysts think about the use of probability, in the abstract.
Three uses of probability
Probability can be used in three different ways: to express the long-term frequency of a recurring chance event, to quantify a lack of knowledge about a past event, and to express the likelihood that a unique future event will occur. The first use, expressing probability as a long-term frequency, is widely accepted and is known as the classical or frequentist use of probability. The latter two uses rely on an individual is personal assessment and are, therefore, referred to as the subjective or bayesian use of probability.
Bayesian probability is somewhat controversial because of its use of subjectivity. Clearly, probabilities established through experience with a frequently recurring event have a stronger foundation than an expert is “best guess”. However, for practical decision making, the subjective view of probability can prove quite useful. As a result, these is much research into bayesian methods of probability and statistics and acceptance of these methods is growing rapidly. This book employs all three uses of probability because it increases a decision maker is ability to include all types of information in a decision analysis.
The nature of the three uses of probability can be illustrated with variations on a familiar problem; guessing the outcome of a coin flip. These simple exercises illustrate their fundamental differences and the basis for controversy regarding the subjective use of probability.
A typical coin is virtually symmetric. Consequently, if you flip in the air and let it fall to the ground, it is just as likely to land heads up as opposed to tails up. Thus, the probability of heads is about 50%, as is the probability of tails. Another way of thinking of this that if you flipped a coin 100 times, it would probability come up heads about 50 times. In this sence, the long-term frequency of heads is 50 out of 100 or 50%.
(Long-term frequency, coin flip experiment
Take a coin out of your waller, purse, or whether you keep spare change. You are going to flip it into the air and let it fail to the ground. What is the probability that it will come up heads?
This is a fairly non controversial question. Most people have flipped a coin on many occasions and have found that heads appears about every other time. If the coin looks like a fair coin, it seem reasonable to extrapolate that there is a 50% chance of heads on a future trial of the coin flipping experiment.)
(Uncertainty about the part, coin flip experiment
Flip your coin into the air, catch it in your hand, and slap it on top od your other hand. Be sure not to look at it yet. What is the probability that is came up heads?)

Kết quả (Việt) 1:

Dự báo các xác suất Bất kể cho dù một trong sử dụng một khái niệm hoặc một mô hình trừu tượng để phát triển một dự báo, nó là cần thiết để có được xác suất kết hợp với sự kiện không chắc chắn. Phần còn lại của chương này tập trung vào các phương pháp để có được những yếu tố đầu vào, nhưng lần đầu tiên chương thảo luận về cách quyết định phân tích suy nghĩ về việc sử dụng các xác suất, trong trừu tượng.Ba công dụng của xác suất Xác suất có thể được sử dụng trong ba cách khác nhau: để thể hiện tần suất dài hạn của một tổ chức sự kiện theo định kỳ của cơ hội để định lượng một thiếu kiến thức về một sự kiện trong quá khứ, và thể hiện khả năng một sự kiện duy nhất trong tương lai sẽ xảy ra. Việc sử dụng đầu tiên, thể hiện khả năng như tần suất dài hạn, được chấp nhận rộng rãi và được biết đến như sử dụng cổ điển hoặc frequentist của xác suất. Sử dụng hai thứ hai dựa vào một cá nhân là đánh giá cá nhân và được, do đó, được gọi là sử dụng chủ quan hoặc Bayes của xác suất. Xác suất Bayes là một chút tranh cãi vì sử dụng của chủ quan. Rõ ràng, xác suất thành lập thông qua các kinh nghiệm với một sự kiện thường xuyên theo định kỳ có một nền tảng mạnh mẽ hơn so với một chuyên gia "đoán tốt nhất". Tuy nhiên, để thực hiện quyết định, quan điểm chủ quan của xác suất có thể chứng minh khá hữu ích. Kết quả này là nghiên cứu nhiều vào phương pháp xác suất và thống kê Bayes và chấp nhận những phương pháp này phát triển nhanh chóng. Sử dụng cuốn sách này sử dụng cả ba của xác suất bởi vì nó làm tăng một nhà sản xuất quyết định là khả năng để bao gồm tất cả các loại thông tin trong một phân tích quyết định. Bản chất của việc sử dụng ba của xác suất có thể được minh họa với các biến thể về một vấn đề quen thuộc; đoán kết quả của một đồng xu lật. Những bài tập đơn giản minh họa sự khác biệt cơ bản của họ và là cơ sở cho các tranh cãi liên quan đến việc sử dụng chủ quan của xác suất. Một điển hình đồng xu là hầu như đối xứng. Do đó, nếu bạn lật trong không khí và để cho nó rơi xuống mặt đất, nó là chỉ có khả năng để đất thủ trưởng lên như trái ngược với đuôi lên. Vì vậy, xác suất của người đứng đầu là khoảng 50%, như là xác suất của đuôi. Một cách khác để suy nghĩ về điều này nếu bạn lộn một đồng tiền 100 lần, nó sẽ xác suất đến thủ trưởng khoảng 50 lần. Trong cảm giác này, tần suất dài hạn của người đứng đầu là 50 trong số 100 hoặc 50%. (Lâu dài tần số, đồng xu lật thử nghiệm Mất một đồng xu ra khỏi bạn waller, ví, hoặc cho dù bạn tiếp tục thay đổi phụ tùng. Bạn sẽ lật nó vào trong không khí và để cho nó không mặt đất. Xác suất nó sẽ trở thành người đứng đầu là gì? Đây là một câu hỏi khá không gây tranh cãi. Hầu hết mọi người đã lật một đồng xu nhiều lần và đã tìm thấy xuất hiện đứng đầu về mọi thời gian khác. Nếu đồng xu trông giống như một đồng xu công bằng, nó có vẻ hợp lý để ngoại suy là một cơ hội 50% của người đứng đầu trên một phiên tòa trong tương lai của tiền xu flipping thử nghiệm.) (Không chắc chắn về các thử nghiệm là một phần, đồng xu lật Lật đồng xu của bạn vào trong không khí, nắm bắt nó trong tay của bạn, và tát nó trên đầu trang od các bàn tay khác của bạn. Hãy chắc chắn không phải để xem nó nào được nêu ra. Điều gì sẽ là xác suất là lên đến đầu?)

Kết quả (Việt) 2:

Dự báo xác suất
Bất kể ai sử dụng một khái niệm hoặc một mô hình trừu tượng để phát triển một dự báo, nó là cần thiết để có được xác suất kết hợp với sự kiện không chắc chắn. Phần còn lại của chương này tập trung vào các phương pháp để có được những yếu tố đầu vào, nhưng lần đầu tiên chương thảo luận về cách phân tích quyết định suy nghĩ về việc sử dụng các xác suất, trong trừu tượng.
Ba công dụng của xác suất
Xác suất có thể được sử dụng trong ba cách khác nhau: để diễn tả dài tần số hạn của sự kiện cơ hội định kỳ, để định lượng sự thiếu kiến thức về một sự kiện trong quá khứ, và để thể hiện khả năng một sự kiện độc đáo trong tương lai sẽ xảy ra. Việc sử dụng đầu tiên, thể hiện xác suất như một tần số dài hạn, được chấp nhận rộng rãi và được biết đến như việc sử dụng cổ điển hay frequentist của xác suất. Hai sử dụng sau này dựa vào một cá nhân là đánh giá cá nhân và được, do đó, được gọi là việc sử dụng chủ quan hay Bayes của xác suất.
Xác suất Bayesian có phần gây tranh cãi vì việc sử dụng nó chủ quan. Rõ ràng, xác suất thành lập thông qua kinh nghiệm với một sự kiện thường xuyên theo định kỳ có một nền tảng mạnh mẽ hơn một chuyên gia là "đoán tốt nhất". Tuy nhiên, đối với việc ra quyết định thực tế, quan điểm chủ quan của xác suất có thể chứng minh khá hữu ích. Kết quả là, những là nhiều nghiên cứu về phương pháp Bayes của xác suất và thống kê và sự chấp nhận của các phương pháp này được phát triển nhanh chóng. Cuốn sách này sử dụng tất cả ba sử dụng xác suất vì nó làm tăng một quyết định là khả năng bao gồm tất cả các loại thông tin trong một phân tích quyết định.
Bản chất của ba sử dụng xác suất có thể được minh họa bằng các biến thể trên một vấn đề quen thuộc; đoán kết quả của một flip đồng xu. Những bài tập đơn giản minh họa sự khác biệt cơ bản và cơ sở để tranh cãi liên quan đến việc sử dụng chủ quan của xác suất.
Một đồng xu điển hình là hầu như đối xứng. Do đó, nếu bạn lật trong không khí và để cho nó rơi xuống mặt đất, nó chỉ là khả năng đứng đầu đất lên như trái ngược với đuôi lên. Như vậy, xác suất của người đứng đầu là khoảng 50%, như là xác suất của đuôi. Một cách khác để suy nghĩ về điều này rằng nếu bạn lật một đồng xu 100 lần, nó xác suất sẽ đi lên đầu khoảng 50 lần. Trong sence này, tần suất dài hạn của người đứng đầu là 50 trong số 100 hoặc 50%.
(Dài hạn tần số, đồng tiền thí nghiệm lật
Đi một đồng xu ra khỏi waller, ví của bạn, hoặc cho dù bạn giữ thay đổi phụ tùng. Bạn sẽ lật nó vào không khí và để cho nó không xuống đất. xác suất mà nó sẽ đi lên đứng đầu là gì?
Đây là một câu hỏi khá không gây tranh cãi. Hầu hết mọi người đã lật một đồng xu nhiều lần và đã phát hiện ra rằng người đứng đầu xuất hiện về mỗi khác thời gian. Nếu đồng tiền trông giống như một đồng xu công bằng, nó có vẻ hợp lý để suy luận rằng có 50% cơ hội của người đứng đầu về một thử nghiệm tương lai của các thí nghiệm đồng xu flipping.)
(không chắc chắn về các phần, thí nghiệm lật đồng xu
lật đồng xu của bạn vào không khí, bắt nó trong tay của bạn, và tát nó trên od đầu tay khác của bạn. Hãy chắc chắn không phải nhìn vào nó được nêu ra. xác suất được đưa ra đầu là gì?)