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data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/01 19:36] prgram [고난과 고생] |
data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/12 20:56] prgram [부작위 편향(omission bias), 무행동 편향] |
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+ | === risk vs 통계학 === | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | 위험을 관리하는 도구로는 적절치 않다. | ||
+ | ex. Red/ Black 공 비율 추정 | ||
+ | 10회추출 -> 20회추출 한다고 신뢰수준이 2배가 되지 않음. -> sqrt(2) 만큼만 증가 | ||
+ | Stationary 문제. (Red 공 자체가 임의로 결정된다면?) | ||
+ | |||
+ | === 순진한 실증주의 === | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | 자동차 사고는 집 근처에서 발생 - 사고발생율이 높은게 아니라, 대게 집근처에서 운전 시간이 많은 것. | ||
+ | 데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있어도, 절대 입증할 수는 없다. | ||
+ | |||
+ | === 빈도 vs 결과 === | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | * 손실의 빈도나 확률은 그 자체로는 의미가 없음 | ||
+ | * 결과의 규모와 연계해서 평균값으로.. (기대값) | ||
+ | * 가장 유망한 시나리오의 비중을 과대평가 | ||
+ | * 희귀사건을 공정하게 평가하지 않고 저평가함 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | === 후견지명편향 === | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | '나는 처음부터 그럴 줄 알았어' | ||
+ | 이후에 얻은 정보 때문에 사건 당시 자신의 지식을 과대평가하는 현상 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | === 시간과 소음 === | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | 뉴스에는 소음이 가득하고, 역사에는 없다 | ||
+ | Ergodicity | ||
=== 벅슨의 역설 === | === 벅슨의 역설 === | ||
A와 B 둘다 있는 사람이나, A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <sup>[[#References|[11]]]</sup> | A와 B 둘다 있는 사람이나, A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <sup>[[#References|[11]]]</sup> | ||
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묶음판매 : 총 비용을 뭉뚱그려 표현 (ex. 이통사 월 사용료), | 묶음판매 : 총 비용을 뭉뚱그려 표현 (ex. 이통사 월 사용료), | ||
통합 : 심리적으로 덜 고통. 100+1 보다 1000+1을 쓰는 것은 덜 고통스러움 (같은 사용금액이라도) | 통합 : 심리적으로 덜 고통. 100+1 보다 1000+1을 쓰는 것은 덜 고통스러움 (같은 사용금액이라도) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | == 숫자에 지나친 주의== | ||
+ | <sup>[[#References|[16]]]</sup> | ||
+ | 다른 고려 사항을 제외하고 숫자에 지나친 주의를 가지는 것. (정확하다고 '착각하는' 것에 집중) | ||
+ | ex. 카메라 화소, 가격, 등 비교하기 쉬움 숫자 | ||
+ | -> 돈이 배제된 기회비용을 판단 하도록 노력 | ||
+ | 매겨진 가격에 의미 부여하기 - anchoring, 임의적 일관성 | ||
===프레이밍=== | ===프레이밍=== | ||
* 그들이 손해본 금액보다 지킨 금액 차원에서 결과를 프레이밍 -> 일어난 일에 더 좋은 기분<sup>[[#References|[4]]]</sup> | * 그들이 손해본 금액보다 지킨 금액 차원에서 결과를 프레이밍 -> 일어난 일에 더 좋은 기분<sup>[[#References|[4]]]</sup> | ||
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https://392766.tistory.com/1219 | https://392766.tistory.com/1219 | ||
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+ | == 언어== | ||
+ | <sup>[[#References|[16]]]</sup> | ||
+ | 언어가 상품 가치의 수준을 변화 : 사람은 다양하게 존재하는 것 중 선택하는 것이 아닌, 다양하게 존재하는 것을 묘사한 것들 중에서 선택 | ||
+ | * ex. 와인, 커피, 장미가 다른 이름으로 불릴 때는 그 이름 때처럼 달콤한 향기가 나지 않을 것 | ||
+ | * 소비 뿐 아니라 생산과정까지 묘사 ex.장인의 손길 | ||
+ | * 톰소여 페인트칠 모험 | ||
+ | |||
+ | 제의(경험 전 행하는 의식) : 과거 경험과 연결성, 특정 의미의 감각 형성, 내가 더 투자하게 되는 효과 | ||
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+ | 경험을 바꿀 수 있어 단순 bias는 아님. (추가되는 가치 그러나 남의 조작인지 스스로의 조작인지가 중요 | ||
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+ | == 기대치 == | ||
+ | <sup>[[#References|[16]]]</sup> | ||
+ | 기대 시간대 - 경험 시간대에 영향 | ||
+ | 높은 기대는 경험 자체에 대한 가치 평가 내용을 변화시킴 | ||
+ | 이름붙이기(branding) : 모나리자는 절도 사건 후 더 유명 | ||
+ | 미리 지불 : 3개월의 기대와 설렘, 흥분까지 함께 얻는 효과 | ||
=== 공정함 === | === 공정함 === | ||
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"신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?" | "신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?" | ||
+ | == 생존편향 == | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | 우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡됨 | ||
+ | 엄청난 성공의 원인은 대부분 운 | ||
+ | "초기 모집단 규모"가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 -> 5 원숭이 중 1면 대단하지만, 10^10 중 1면 ?? | ||
+ | 의심스러울 때는 새로운 idea, 정보, 기법을 체계적으로 거부하는 것이 최선 - 지금 우리는 실패한 신기술 빼고 성공한 기술만 보고 있음 | ||
+ | |||
+ | == 대체역사 == | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | 한 분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체 비용도 고려해야 한다. | ||
+ | Scenario Analysis, alternative Sample path, Monte Carlo simulation.. | ||
+ | |||
+ | == 횡단면 문제 == | ||
+ | <sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | cross-sectional problem : 일정 시점에서 보면, 가장 큰 성공을 거두는 트레이더는 시장의 최고 순환주기에 잘 맞는 트레이더 | ||
+ | 진화는 시계열 한 시점에 적합하다는 뜻. 모든 환경에 적합하다는 뜻이 아님. - 시간을 무한대로 연장하면, ergodicity에 의해 사건이 확실히 발생, 그 종은 전멸할 것. | ||
=== 정도의 짝짓기 === | === 정도의 짝짓기 === | ||
<sup>[[#References|[4]]]</sup> | <sup>[[#References|[4]]]</sup> | ||
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* 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다. | * 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다. | ||
+ | * 무조건, 조건부 평균 : 평균수명 78세인데, 지금 75세면 4년만 남았다는 뜻? 80세면?<sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
=== 유의 확률 === | === 유의 확률 === | ||
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=== 무작위 혼동 === | === 무작위 혼동 === | ||
- | 별의 광원 : 무작위이지만, 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <sup>[[#References|[11]]]</sup> | + | * 별의 광원 : 무작위이지만, 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <sup>[[#References|[11]]]</sup> |
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+ | * reference problem : 진정한 임의성은 이론으로만 존재할 뿐.<sup>[[#References|[17]]]</sup> | ||
+ | * 실제 데이터에 비임의성이 전혀 없으면, 인위적일 가능성. | ||
+ | * 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재. (사후검증 오류..) | ||
+ | * 복권에 두번 당첨될 확률은 1/17조 이지만, 누군가가 그런 행운이 생길 확률은 1/30 | ||
=== 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 === | === 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 === | ||
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* 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건, 극적 사건, 개인적 경험) | * 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건, 극적 사건, 개인적 경험) | ||
* 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음 | * 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음 | ||
+ | * <sup>[[#References|[17]]]</sup> 전국에서 발생하는 지진보다 캘리포니아에서 발생하는 지진이 잦을 것으로 생각. 어떤 방식으로 사망할 확률보다 테러로 사망할 확률이 더 높다고 생각. | ||
* 결정가중치 <sup>[[#References|[4]]]</sup> | * 결정가중치 <sup>[[#References|[4]]]</sup> | ||
Line 619: | Line 699: | ||
* 해결책 제시가 아닌 문제점을 제시하도록 장려 - 철저한 조사를 막고 주장만 제기하는 문화가 생기는 것을 방지 | * 해결책 제시가 아닌 문제점을 제시하도록 장려 - 철저한 조사를 막고 주장만 제기하는 문화가 생기는 것을 방지 | ||
* 비전은 실제 혜택을 받은 사람에게 전달을 맡기는 방법이 좋다. | * 비전은 실제 혜택을 받은 사람에게 전달을 맡기는 방법이 좋다. | ||
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+ | == 댄 애리얼스 부의 감각 == | ||
+ | <sup>[[#References|[16]]]</sup> | ||
+ | * 해결해야 할 돈 문제가 머리 속에 빙빙 돌고 있을 때 사람들은 어떤 유형의 문제이든 간 상대적으로 더 못 푼다 | ||
+ | * 돈을 묘사한 사진이나 그림을 보는 것만으로도 공금을 횡령하거나 돈을 받고 불법적인 채용을 하거나 보다 더 많은 돈을 받아내려고 거짓말을 하는 경향이 커진다. | ||
+ | * 만족지연, 자제력 : 미래의 자기 실체를 현재와 다르게, 감정을 배제하고 생각. 현재 유혹은 크게 느낌 | ||
+ | * 시간흐름(20년뒤)보다 구체적 날짜(37년 10월 18일) 언급했을 때 미래 자신을 구체적으로 받아들임 | ||
+ | * 늙은 사진, 공간 분위기 등으로 가깝게 느낄 수 있도록 | ||
+ | * 대체보상 : 미래 보상을 다른 종류의 현재 보상으로 대체 (주사의 불쾌감을 영화를 보는 즐거움으로 연결) | ||
+ | * 같은 양의 큰 팝콘 vs 작은 팝콘 여러개 : 하나 다 먹은 후 다음 봉지를 드는 작은 행동이 성찰의 기회, 결정의 기회를 제공 | ||
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15. 오리지널스 | 15. 오리지널스 | ||
16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 | 16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 | ||
+ | 17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈렙 | ||
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~~DISCUSSION~~ | ~~DISCUSSION~~ | ||