Красота какая:
http://www.proza.ru/texts/2007/03/08-62.html
Допустим, я попрошу вас сделать наилучшее возможное предположение насчёт неизвестного числа, например, о суммарной продукции яиц в США в миллионах штук. Вы дадите в ответ некую величину, которая наверняка не будет совершенно точной; подлинная величина будет больше или меньше, чем вы предположили. Затем я попрошу вас назвать нижнюю границу этого показателя, такую, что вы уверенны на 99%, что подлинная величина лежит выше этой границы, и верхнюю границу, по отношению к которой вы на 99% уверены, что искомая величина лежит ниже неё. Эти две границы образуют ваш интервал 98% уверенности (confidence interval). Если вы хорошо откалиброваны (well-calibrated), то на 100 подобных вопросов у вас будет только примерно 2 выпадения за границы интервала.
Alpert и Raiffa (1982) задали испытуемым 1000 вопросов по общеизвестным темам, подобных приведённым выше. Оказалось, что 426 подлинных значений лежали за пределами 98% интервалов уверенности, данных испытуемыми. Если бы испытуемые были правильно настроены, было бы только 20 сюрпризов. Иными словами, события, которым испытуемые приписывали вероятность 2%, случались в 42.6%.
Другая группа из 35 испытуемых была попрошена оценить 99.9% верхние и нижние границы уверенности. Они оказались неправы в 40% случаев. Другие 35 субъектов были опрошены о максимальных и минимальных значениях некого параметра и ошиблись в 47% случаев. Наконец, четвёртая группа из 35 субъектов должна была указать «невероятно малое» и «невероятно большое» значение параметра; они ошиблись в 38% случаев.
.....................
Когда эксперт заявляет, что вероятность составляет «один к миллиону» без использования статистических данных и точных расчетов на основании совершенной модели, реальное соотношение, скорее всего, около двадцати к одному.
(спасибо tsvetna)
http://www.proza.ru/texts/2007/03/08-62.html
Допустим, я попрошу вас сделать наилучшее возможное предположение насчёт неизвестного числа, например, о суммарной продукции яиц в США в миллионах штук. Вы дадите в ответ некую величину, которая наверняка не будет совершенно точной; подлинная величина будет больше или меньше, чем вы предположили. Затем я попрошу вас назвать нижнюю границу этого показателя, такую, что вы уверенны на 99%, что подлинная величина лежит выше этой границы, и верхнюю границу, по отношению к которой вы на 99% уверены, что искомая величина лежит ниже неё. Эти две границы образуют ваш интервал 98% уверенности (confidence interval). Если вы хорошо откалиброваны (well-calibrated), то на 100 подобных вопросов у вас будет только примерно 2 выпадения за границы интервала.
Alpert и Raiffa (1982) задали испытуемым 1000 вопросов по общеизвестным темам, подобных приведённым выше. Оказалось, что 426 подлинных значений лежали за пределами 98% интервалов уверенности, данных испытуемыми. Если бы испытуемые были правильно настроены, было бы только 20 сюрпризов. Иными словами, события, которым испытуемые приписывали вероятность 2%, случались в 42.6%.
Другая группа из 35 испытуемых была попрошена оценить 99.9% верхние и нижние границы уверенности. Они оказались неправы в 40% случаев. Другие 35 субъектов были опрошены о максимальных и минимальных значениях некого параметра и ошиблись в 47% случаев. Наконец, четвёртая группа из 35 субъектов должна была указать «невероятно малое» и «невероятно большое» значение параметра; они ошиблись в 38% случаев.
.....................
Когда эксперт заявляет, что вероятность составляет «один к миллиону» без использования статистических данных и точных расчетов на основании совершенной модели, реальное соотношение, скорее всего, около двадцати к одному.
(спасибо tsvetna)