BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 4. óra.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A konfliktusok és kezelésük
Advertisements

Adósság. Adósság Jó hitelRossz hitel Jó hitel Egyes hitelek befektetésnek tekinthetők. Ha valaki azért vesz fel hitelt, hogy olyasmit vásároljon, ami.
Hogyan tanuljunk? ….és egyáltalán miért?
EGÉSZSÉGKULTÚRA Mentsük meg saját magunkat?! Egészségfejlesztés I.
Hitelek – pénzt kölcsönbe?. Ha több pénzre van szükséged, mint amennyi rendelkezésedre áll, dönthetsz úgy, hogy vársz, amíg összegyűlik a pénzed, vagy.
C++ programozási nyelv Gyakorlat hét
A rossz hír hozóját lefejezik ugye …
A tudatos élet alapelvei
2006. február 17. Valószínűségszámítás és statisztika II. Telefonos feladat Egy kalapban van két korong, az egyiknek mindkét oldala piros, a másiknak.
HELLER ÁGNES: FILOZÓFIA MINT LUXUS
KOOPERÁCIÓ ÉS VERSENGÉS
1. Közgazdaságtani alapfogalmak
4. Kreatív döntéshozatal
Nem számít!. Nem számít! A jó sorrend a konzultációkhoz: 1. Vágyak. 2. Problémák. 3. A félelmek eltávolítása átbeszéléssel! 4. Következő havi terv.
Preventív kifogáskezelés
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 2. nap.
Algebra a matematika egy ága
Mérési pontosság (hőmérő)
DÖNTÉSELMÉLET A DÖNTÉS = VÁLASZTÁS A döntéshozatal feltételei:
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Fülemüle informatika verseny
GONDOLATOK AZ OSZTÁLYF Ő NÖK ÉS A GYERMEKVÉDELMI FELEL Ő S EGYÜTTM Ű KÖDÉSÉR Ő L Csillag Ferenc – pedagógiai szakért ő.
Amint fent, úgy lent. Amint belül, úgy kívül.
Robert S. Kaplan – David P. Norton Csanádi Gábor Tamás C8ITGY 2007.
Ha több pénzre van szükséged, mint amennyi rendelkezésedre áll, dönthetsz úgy, hogy vársz, amíg összegyűlik a pénzed, vagy hitelt veszel fel. Mi a hitel?
PROBLÉMAMEGOLDÁS ÉS DÖNTÉS
Mérnöketika.
3. nap.
10. óra A HIBA -- esetek.
Margitay Tihamér Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J. u. 1. E610. Telefon: Kritikai áttekintés.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 3. óra.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér PROBLÉMAMEGOLDÁS ÉS DÖNTÉS.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér PROBLÉMAMEGOLDÁS ÉS DÖNTÉS.
3. óra.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 10. óra.
PROBLÉMAMEGOLDÁS ÉS DÖNTÉS
Margitay – Mérnöketika A MÉRNÖKI FELELŐSSÉG -- ESETEK 11. óra.
Margitay – Mérnöketika KENŐPÉNZ ÉS KORRUPCIÓ 12. óra.
Margitay Tihamér Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J. u. 1. E610. Telefon: Helyzet- és igényfelmérés.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
Reformáció = Megújulás. Tegnap megértettük, hogy megújulni… csak szabadon lehet!
Befektetési döntések Bevezetés
Kockázat, probléma, változás és dokumentumkezelés Készítette: Szentirmai Róbert (minden jog fenntartva)
ÜZLETI TERVEZÉS levelező hallgatóknak ÖSSZEFOGLALÁS.
Irracionális Racionalitáselméletek versus Racionális Irracionalitáselméletek MAKOG 2006 Kőhegyi Gergely BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék BCE Mikroökonómia.
„Az igazi kérdés nem az, mennyit javultál tegnapi önmagadhoz képest, hanem, hogy milyen jól teszed a dolgod versenytársaidhoz képest.”
2. Döntéselméleti irányzatok
2. Korlátozott racionalitás elmélete
Virtuális mediáció? – Hagyományos és új mediációs módszerek
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 2. óra.
Gazdasági Mediáció Konferencia április 28. vitából egyezség Varga Tamás, gazdasági mediátor Gazdasági Mediáció Konferencia Április 28. Varga.
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
Van egy rossz hírem, máshogy nem megy!
1. FELKÉSZÜLÉS Ami elromolhat, el is romlik Reméld a legjobbat, készülj a legrosszabbra!
Pályázatok értékelésének tapasztalatai Hoffmann Miklós független szakértő.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 6. óra.
A két- és többnyelvűségről Vélemények és gondolatok.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér PROBLÉMAMEGOLDÁS ÉS DÖNTÉS.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Stoczek J. u fsz. 2. Dr. Margitay Tihamér 7. óra.
A helyváltoztatási láncok választási valószínűségét számító módszer kidolgozása Csonka Bálint, Dr. Csiszár Csaba IFFK, Budapest augusztus
9. tétel.
2. nap.
12. óra Kenőpénz és korrupció.
9. óra Az Erkölcsi értékelések és Döntések gyakorlata – a szabá-lyozó, a vezető felelőssége I.
A megerősítés keresése
Heurisztikák és elfogultságok
A civil szervezetek hatásméréséről
Prezi linkje:
8. óra Az Erkölcsi értékelések és Döntések gyakorlata – a szabá-lyozó, a vezető felelőssége I.
Előadás másolata:

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 4. óra

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér Heurisztikák és elfogultságok

Kérdőív

Házi feladat Gyűjtsön a hétköznapi életből vett példákat a kérdőívben szereplő gondolkozási mechanizmusokra, és a következő órákon ismertesse azokat szóban! (Nem kell beadni!)

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 5. óra

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér Döntési, ítéletalkotási stb. heurisztikák

Döntések a mindennapi gyakorlatban A racionális modell a norma, az elméleti viszonyítási alap, amelyhez képest értékeljük a döntéseket. A racionális döntés ritkán valósul meg. Néha a rac. döntés azért nem valósul meg, mert nem tudjuk definiálni a problémát, nincs idő, pénz a lépések pontos kidolgozására (vö. korlátozott racionalitás), nem súlyozzuk megfelelően a költségeket, vagy nem határozzuk meg jól a valószínűségeket.

Döntési mechanizmusaink: Heurisztikák De a döntések általában azért sikerülnek balul, azért térnek el a racionálistól, mert olyan döntési eljárásokkal rendelkezünk, amelyek bizonyos körülmények között rendszeres hibát eredményeznek. A heurisztikák olyan „automatikus” megismerési eszközök, amelyek általában a döntés egyszerűsítésére és gyorsítására szolgálnak (ökölszabályok). nem tudatosak, nem ismerjük fel őket. „be vannak huzalozva” a gondolkodásunkban. gyakran jó, gyors és erőfeszítés menetes döntést eredményeznek. bizonyos helyzetekben, bizonyos körülmények között viszont szisztematikusan rossz döntést eredményeznek.

A heurisztikák tárgyalásának menete A heurisztikákat az általuk eredményezett hibák mentén tárgyaljuk. Az állásfoglalásokat és a döntéseket veszélyeztető leggyakoribb hibák Értelmezésük Példák Saját példák Elkerülésük eszközei A döntés javításának eszközei: tanulás A döntés javításának eszközei: lineáris modellek és az intuitív döntés korrekciója

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér Alapeloszlás figyelmen kívül hagyása

Feladat: mammográfia A negyvenes nők esetében a mellrák valószínűsége alacsony, 1%. Ezért nem nagyon aggódik, amikor ilyen korú ismerőse szűrésre megy. Esetében azonban a pozitív mammogram gyanús elváltozást mutat, amit ki kell vizsgálni. A szűrésről tudni kell, hogy ha egy nőnek mellrákja van, akkor 80% valószínűséggel kimutatja, és ha nincs, akkor 9,6 % a valószínűsége a pozitív mammogramnak. Mennyi a valószínűsége, hogy az ismerősének tényleg mellrákja van? ……..%

Az alapeloszlás figyelmen kívül hagyása Az alapeloszlás figyelmen kívül hagyása (kérdőív: (1)): hajlamosak vagyunk figyelmen kívül hagyni az alapeloszlást, ha más, például leíró információk rendelkezésre állnak. A leíró információkat és a hasonlóságot fontosabbnak tekintjük, mint az alapeloszlást. (Mint pl. a botanikusok!) Bizonyos esetekben a reprezentativitás heurisztika is működik: gyakran az alapján ítélünk meg valószínűségeket, hogy A mennyire hasonlít B-re, mennyire képviseli, tükrözi B-t.

Példák az alapeloszlás figyelmen kívül hagyására Velem ilyen nem történhet meg! (pl. házassági szerződés: szeretjük egymást, ismerjük egymást, és figyelmen kívül hagyjuk, hogy a házasságok több mint 60%-a válás, pl. dohányzás) Nagy üzleteket csinálunk! (pl. messze a piaci ár alatt veszünk használt autót) Mindenki hülye, de mi tudjuk, hogy vannak a dolgok. (Pl. Van egy nagyon hatékony fogyókúra receptem! Az orvosok hülyék, de XY majd meggyógyít! Áthágjuk a szabályokat, mert mi jobban tudjuk, hogy mit kell csinálni.) A munkatárs beválást az alapján valószínűsítjük, hogy a munkatárs mennyire reprezentálja (képviseli, tükrözi) azt a kategóriát (a szorgalmasokat, az értelmeseket stb.), akik emlékeink szerint beváltak, és figyelmen kívül hagyjuk pl. a pszichológiai teszt eredményét. Lásd a további példákat a gyakorlatokban!

Házi Feladat: Saját példa Mutasson be egy esetet, amikor az alapeloszlás figyelmen kívül hagyása hibás döntéshez vezetett! 1. Fogalmazza meg a problémát! 2. Ismertesse az alkalmazott megoldási eljárást és az eredményt! A definíciót felhasználva mutassa meg, hogy valóban az alapeloszlás figyelmen kívül hagyása történt! 3. Mutassa meg, mi lett volna a racionális eljárás az alapeloszlás figyelembevételével! A feladatot HF-ként max. ½ oldal terjedelemben kell beadni.

Mit tehetünk az alapeloszlás figyelmen kívül hagyása hiba ellen? Figyelembe vesszük. Ne százalékokban vagy valószínűségekben gondolkodjunk, hanem gyakoriságokban!

Feladat: hitelbírálat Sikerült becserkészni egy nagy ügyfelet, aki hitelt akar felvenni. Ön bírálja el a kérelmet, ezért kiadja egy megbízható szakértőnek. A pénzügyi elemző az ügyfél pénzügyi helyzetének és piacának elemzése alapján azt mondja, nagy, kb. 80% a valószínűsége, hogy a hitel bedől. Mindezek alapján Ön szerint mennyi a valószínűsége? …….% és …… % között

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér Konjunktív és diszjunktív események valószínűségének torzítása

Feladat: születésnap Február 29-ét is figyelembe véve 366 különböző lehetséges születésnap van. Tehát ahhoz, hogy egy véletlenszerűen kiválasztott csoportban biztosan legyen két ember, aki azonos napon született, minimum 367 fős csoportra van szükség. Mekkora csoportra van szükség ahhoz, hogy legalább két embernek 50%-os valószínűséggel ugyanarra a napra essen a születésnapja?

Valószínűségek összeadása A születésnap probléma: valószínűségek összeadása (és lehorgonyzás). A legalább kettő egy napon született megvalósulhat úgy, hogy kettő, vagy három vagy négy stb. született egy napon. Megengedő (diszjunktív) „vagy”, hiszen akár mindenki születhetett egy napon! Tehát a lehetséges eredmények nem függetlenek! pr(AvB)≠pr(A)+pr(B), ha az események nem függetlenek. (pr(AvB)=pr(A)+pr(B)- pr(A&B)) Ilyenkor célszerű fordítva okoskodni: nem a bekövetkezés valószínűségét kérdezni, hanem a be nem következését! Mi a valószínűsége, hogy a második ember nem az elsővel egy napon született? 365/366 Mi a valószínűsége, hogy a harmadik nem a másodikkal és az elsővel egy napon születetett? 364/366 Hogy a három közül kettő nem egy napon született? 365/366*364/366 pr(3 emberből 2 egy napon)= 1 - pr(3 nem egy napon)= *364/ ember esetén pr>0,5

Feladat: Szülinap II. Mekkora csoportra van szükség, hogy 50% valószínűséggel legalább egy embernek adott napon, pl. január 1-én legyen a szülinapja? Hogy N ember közül egy sem született január 1-én, annak valószínűsége, pr(N)=(365/366) N. Pr(N)<0,5 ha N=254 vagyis 254 véletlenszerűen kiválasztott ember esetén 50% a valószínűsége, hogy közülük legalább egy január elsején született. Következtetés: valamilyen tetszőleges véletlen egybeesés valószínűsége nagy, valamilyen meghatározott egybeesés valószínűsége kicsi!

Feladat: kocka Mi a valószínűsége annak, hogy egy (standard) kockával három dobásból legalább egy 6-os?

Konjunktív és diszjunktív események val. torzítása Hajlamosak vagyunk a túlbecsülni a konjunktív (egyszerre bekövetkező) események, és alábecsülni a diszjunktív események (legalább egyik bekövetkezik) valószínűségét az egyes események valószínűsége alapján. A kettő összefügg és egymást erősíti! Mert pr(AvB)=1-pr(nem(AvB))=1-pr(nem- A&nem-B)

Példák a valószínűségek torzítására Új rendszer: Teljesen új informatikai rendszert fejlesztenek. A rendszer 50 újonnan fejlesztett modulból áll, amelyeket külön-külön teszteltek, és 0,99 valószínűséggel jól működnek. Mi a valószínűsége, hogy a rendszer elsőre jó fog működni? (Egy autó kb alkatrész, egy űrsikló, egy rakétavédelmi rendszer, a magyarorszag.hu honlap…..részből áll.) Találkozó: Önök negyvenen találkoznak, és busszal mennek egy rendezvényre. Nagyon kiszámított a busz menetideje, és csak akkor tud indulni, amikor mindenki ott van. Időben odaérnek a rendezvényre? A diákok becslést készítenek, hogy mennyi idő alatt tanulják meg a vizsgára az anyagot, mennyi idő alatt készítik el a szakdolgozatot. Mégis általában kicsúsznak az időből. Lásd a feladatokat is!

Feladat: projekt határidő I. Ön egy cég kommunikációs vezetője, aki felel egy termék bevezetéséhez kapcsolódó integrált kommunikációs kampányért. Modellezze, és próbálja megbecsülni a komplex rendszer problémája alapján, hogy mennyi a valószínűsége a határidő betartásának!

Tanulságok: Projekt határidő II. Az időszükségletre vonatkozó tévedéseink alapja: valószínűségek összeadása, alapeloszlás figyelmen kívül hagyása (a projektek általában csúszni szoktak), túlzott magabiztosság és lehorgonyzás (lásd később).

Mit tehetünk a valószínűségek hibás összeadása ellen? Nézzük az ellentett eseményeket! Legyünk óvatosak a valószínűségekkel! NEM TUDUNK JÓL BÁNNI A VALÓSZÍNŰSÉGEKKEL!!! (Jóllehet azt hisszük, hogy tudunk!)