[SCRÂȘIT]
[FOSȘIT]
[CLIC]
RICHARD DE NEUFVILLE: Deci acum,
ce se întâmplă dacă sunt multe etape?
Deci ai avut o
problemă în 2 etape.
Și ideea generală
aici este, în regulă,
adică, o alegere în doi pași și o
alegere care este rezultatele.
Dacă vreau să fac mai mult, de
exemplu, la aceeași întrebare,
să presupunem că sunteți în...
ca student, vă întrebați
dacă să luați haina de ploaie.  Să
presupunem că decideți să
consultați The Weather Channel.
Deci, din nou, pentru simplitate, să
presupunem că are un răspuns da/nu,
va ploua sau nu.
În practică,
desigur, îți oferă
un procent de, va
avea o șansă de 40% să plouă
sau ceva, ceea ce înseamnă că nu
poți spune niciodată dacă au
dreptate sau greșite decât dacă le studiezi
rezultatele pe o perioadă lungă,
lungă.
Deci este un răspuns da/nu.
Și, desigur, acum,
aceste prognoze
spun că ploile sunt greșite.
Adică pot greși.
Dar dacă ei spun că
plouă, spui,
hmm, am crezut că sunt
30% șanse de ploaie,
dar acum, hmm, ei spun ploaie,
așa că am de gând să mă ridic.
Doar pentru că au spus că va
ploua nu înseamnă că va ploua,
dar este posibil să o schimbe.
Deci va trebui să
aveți noi probabilități.
După ce aveți
informațiile, vă
revizuiți probabilitățile anterioare.
Așa că permiteți-mi să vă arăt cum
arată asta.
Așa că acum l-am configurat pe o foaie de
calcul aici.
Și fie am, nu...
Nu mă uit la The Weather
Channel și nu am știri,
așa că asta era ceea ce
aveam înainte, cea mai bună
alegere la o valoare de 0,8.
Dar dacă mă uit la
The Weather Channel,
va fi, să zicem, o prognoză de ploaie
sau nu, în acest caz simplu.
Acum, trebuie să spuneți,
care este probabilitatea
ca prognoza să fie corectă?
Ei bine, pentru a face asta,
va trebui să
aveți un fel de
estimare a performanței
respectivelor informații.
Deci nu
știi cu adevărat care sunt șansele să
spună plouă sau nu
, așa că este o necunoscută.
Dar apoi, te întorci
unde erai înainte,
dar acum, aceasta este configurația
pentru problema de bază
înainte de a avea The
Weather Channel.
Acum aveți, în regulă, da,
mai am ploaie sau nicio ploaie,
dar de data aceasta,
probabilitățile de ploaie sau fără ploaie
depind de prognoză.
Deci, dacă m-am uitat la
o prognoză de ploaie,
probabilitatea de a ploua sau a
nu ploua a fost modificată.
Este mai probabil să plouă.
Crezi că este
mai probabil să plouă.
Deci, acum este
diferit decât dacă ar
spune că va fi o
zi senină, caz în care,
ați avea altele diferite.
Deci, problema, având în vedere că
aveți o a doua etapă aici,

adunarea de informații suplimentare,
va trebui să
calculați
toate aceste probabilități.
Și, prin urmare, noile
valori așteptate ale diferenței
și apoi dacă rezultatele
aici sunt diferite
și probabilitățile sunt
diferite, astfel încât să aveți...
adăugarea unei secțiuni se va
schimba foarte mult, practic.
Îți schimbă toate informațiile.
Tehnic, se
numește că ai
avut probabilitățile anterioare, cu
ce ai început
, 0,3 și 0,7
aici, și apoi, ai
avut ceea ce se numește
probabilitățile posterioare.
Și asta nu se
referă la tush-ul tău.
Este doar
partea de după fapt.
După fapt,
adevărul fiind că ai
avut un fel de informații, în
acest caz, raportul The Weather Channel
, care ți-a revizuit
probabilitățile anterioare și te-a făcut să
treci.
Deci, acum, ceea ce
trebuie să ai este că îți
schimbă
deciziile, desigur.
Asta e de așteptat.
Iar calculele
se complică.
În general, trebuie să
treci prin ceva
numit o actualizare bayesiană, pe care
nu o voi explica aici,
pentru că nu acesta este
scopul
și nu vom
intra în acest detaliu.
Dar acesta este un
proces complicat.
Acesta este punctul pe care am
vrut să-l menționez.
Al doilea aspect
este, având în vedere că
aveți toate aceste probabilități,
cum rezolvați problema?  Ei
bine, o să ți-
o descriu doar.
Și este un exemplu
de ceea ce este cunoscut sub
numele de programare dinamică, care nu face
parte din curs.
Dar pentru cei dintre voi care
au auzit despre asta,
vă oferă un cârlig pentru a continua.
Dacă nu, lasă-mă doar...
nu ai auzit
de asta, e în regulă.
Dar, practic, spune că
abordarea este de a spune,
dacă aș fi la ultima etapă și aș
ști care sunt aceste valori, aș
putea afla care
ar fi cea mai bună
în aceste
circumstanțe și
aș alege cea mai bună
dintre acestea și  folosește asta
pentru a calcula rezultatul aici.
Cu alte cuvinte, ți-ai merge
înapoi prin copac,
începând de la sfârșit, și
pas cu pas, fază cu fază,
pas cu pas, ai...
Bine, dacă aș fi la
sfârșit, aș alege  , să zicem,
haina de ploaie.
În celălalt caz, s-ar putea să nu.
Și deduceți
rezultatul, iar acum,
aș putea să-l calculez.
Deci este termenul de artă
folosit, se pliază înapoi.
Începe de la sfârșit
și îți parcurge
analiza
pentru a afla
care este alegerea ta mai bună?
De ce vă spun asta?
Vă spun asta
pentru că care este mesajul,
că pentru a face
analiza deciziei pentru orice, în
afară de cel mai simplu caz,
nu este un lucru simplu.
Trebuie să treci prin
multe calcule.
Și pentru a
o face, trebuie să aveți
o mulțime de mai multe informații
despre acuratețea relativă
a prognozei The Weather Channel
, de exemplu.
Și trebuie să treceți printr-
o analiză bayesiană
pentru a afla
răspunsurile la aceste necunoscute
aici și așa mai departe.
Nu este ușor de configurat.
Pot să învăț aceste
lucruri, cum să le fac.  Am
mai făcut-o.
Dar este un proces dureros.
Și aici, am arătat doar
o situație banală,
adică am doar două opțiuni,
două rezultate posibile, două
răspunsuri posibile de la
The Weather Channel.
Devine destul de complicat.
Așa că imaginați-vă că
în loc de... aceasta este pentru două
opțiuni, două
rezultate, două etape.
Doar o extensie de meci
de trei din fiecare,
iar acum vorbiți despre
un cu adevărat, foarte complicat.
Și am, doar pentru a configura...
și nu am făcut-o în mod deliberat.
Nu am încercat să
vă arăt modalitatea
de a calcula revizuirile
sau probabilitatea anterioară
de a afla despre viitor.