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Probabilidades y Toma de Decisiones
Tomamos decisiones en base a hechos
inciertos.
Asignamos probabilidadesa esos hechos.
Para estimarlas y manipularlas,
usamos heurísticas.
Pero…
Nos cuesta razonar sobre probabilidades.
Sesgos cognitivos.
“Ley de los Pequeños Números”
Percibimos patrones dónde no los hay.
Proceso aleatorio ≠ apariencia aleatoria.
Nos cuesta aceptar hechos aleatorios.
En el pasado y en el futuro.
Sesgos en la estimación
Representatividad:
Según la similitud de la hipótesis y los datos
disponibles.
Disponibilidad:
Según la “facilidad de recordar”.
EEUU gana el partido [ ? ]
EEUU pierde el primer tiempo, gana el partido [ ? ]
EEUU pierde el primer tiempo [ ? ]
Sesgos en la estimación
Representatividad:
Según la similitud de la hipótesis y los datos
disponibles.
Disponibilidad:
Según la “facilidad de recordar”.
Disponibilidad
“Ley de los pequeños números”
“La Ley de los GrandesNúmeros aplica tambiéna los pequeños.”
XOXOOX
XXXOOO
XXXXOX
XXXXXXXXXXXXXXX (?)
Bill Miller (Legg Mason Fund)
“…no other fund has
ever outperformed the
market for a dozen
consecutive years in the
last 40 years…”
¿Probabilidad?
1 / 215 = 1 en 32,768 (0,003%)
1 en 33 (3%)
3 en 4 (75%)
No es lo mismo “la probabilidad de un
evento” que la de “algún evento” (!)
Bill Miller (Legg Mason Fund)
“Hot Hand”
Sebastián Gómez, ArtechMichael Jordan, Bulls
Leonard Koppett (NY Times)
Sports Illustrated Cover Jinx
Philadelphia Eagles (1962) New York Giants (2001)
Regresión al promedio
Nos cuesta aceptar hechos aleatorios
Ilusión de control:
Necesidad / deseo de control.
Si es aleatorio, no tengo control.
Si tengo control, no es aleatorio.
Ilusión de Müller-Lyer
“If you can meet with Triumph and Disaster
And treat those two impostors just the same”
R. Kipling, “If”
“Si quieren incrementar su probabilidad de éxito,
dupliquen su número de fracasos”
Thomas Watson