３．確率判断での落とし穴 (1)統計的独立 • 統計的独立＝個々の試行は独立的に 生起すること ↓↑ • 過去に生起した事象は、次の試行に影響 を与えない ＊（公正な）コイン投げやルーレット、サイコ ロなどでは成り立っているといえる (2)大数の法則と少数の法則 • 大数の法則 ＝試行回数が十分に多ければ、相対頻度 が理論的な確率に近づいていくこと • 少数の法則という誤った信念 ＝非常に多くの試行でしかあてはまらな い大数の法則が、少ない試行でも有効で あると考えてしまうこと (3)サンプルサイズの無視 • 代表性ヒューリスティックスがバイアスとし て機能する条件の一つがサンプルサイズ （標本数）の無視 • ありうべき確率に引きずられて、大数の法 則を無視してしまう ⇒少数の法則への信念 (4)ギャンブラーの錯誤 少数の法則 への信念 統計的独立 の無視 ランダムであれば、事象が交差して生起す ると期待する心理的傾向（バイアス） ⇒ギャンブラーの錯誤 (5)平均への回帰 • 大数の法則からの帰結 →試行回数が十分に大きければ、 累積平均はありうべき値（理論的 確率、本来の実力など）に徐々に 収束していく Ⅲ リスク認知と意思決定 １．意思決定とリスク ２．リスク状況での評価 ３．プロスペクト理論 １．意思決定とリスク • わたしたちは将来を確実に見通すことがで きない（←合理性の限界） ↓ • 意思決定での選択肢の評価の際には、選 択肢が導く結果が不確かであることを考慮 する必要がある。 １．意思決定とリスク(continued) • リスク状況 ＝情報が不完全であるために、起こりうる状態 （結果）が一つに特定できないものの、起こりうる 状態（結果）に対しての（主観的あるいは客観的 な）確率分布を想定できる状況 • われわれの意思決定の多くはこうした状況で なされている ２．リスク状況での評価 (1)期待利得による評価 • リスク状況での評価方法として、期待利得 （＝期待値）に基づいた評価がしばしば行 われる • 期待値とは、（確率変数の）とりうる値とそ の値になる確率を掛けて総和を取ったもの (2)期待効用による評価 • 期待利得（期待値）による評価では確実性効果 （＝確実性の高い選択肢が相対的に高く評価 される効果）が反映されないという難点 • 10000円のもたらす満足度は1000円のもたらす 満足度の10倍ではなく、50000円のもたらす満足 度の1/5でもない →単なる利得ではなく、それがもたらす効用（＝ 主観的満足度）を基準にして評価する (2)期待効用による評価(continued) • 一般に、限界効用は逓減すると想定される • 限界効用逓減に基づいた期待効用基準に よって、リスク回避的な選択が説明できる ようになる。 リスク選好的 (3)反転効果 • 利得に関する選択ではリスク回避的である のにもかかわらず、損失に関する選択で は、リスク選好的になること ↑ • 損失についても限界効用逓減が成り立つ ため
© Copyright 2024 ExpyDoc
