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信念と証拠に基づく判断＝ベイズ推論
- ベイズの定理とは「証拠の強さ」を扱う確率の法則
- 新しい事実を知った際にどの程度確率を修正するかを示す法則
- 合理的思考の大きな味方となる規範モデル
- ある仮説に対する信頼の度合いは確率としてして定量化できる
- 主観解釈の確率
- 求めるのは証拠を与えられた時の仮説の確率
- P(仮説｜証拠)
- 事後確率
詳しいベイズ推論に関しては以下とか。
基準率無視と代表性ヒューリスティック
- ベイズ推論で間違ってしまう理由の一つが基準率無視
- そもそもの基準率（人口における有病率）を無視して尤度（検査の感度）のみで判断
- そもそもベイズ推論など行わず代表性ヒューリスティックをもとに判断している
- どれくらい代表的なのか？
- ありふれたものを特殊なものと紐づけて考えるのも基準率無視
- どこかが痛いだけでガンを疑うなどなど心気症の類
- 予測力が高い人に共通する手法がベイズ推論
- 超予測者と呼ばれる人たち
ベイズ推論を直観で使用できるようにするには
- ベイズに正しい事前確率はない
- どの基準率が良いか、基準率は変化しうる、そもそもない場合もある
- サンプルがランダム抽出であることをはっきりさせると、ベイズ推論に近い思考になることが実験でわかっている
- そもそも事前確率はランダム抽出の結果でないと意味ない
- 分数ではなく具体的な頻度の数字に落とすと考えやすい
- 例えば千人中何人のように
- また視覚的に表すのも有効である
参考：人はどこまで合理的か 上
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