[SCRÂȘIT]
[FOȘIT]
[CLIC]
RICHARD DE NEUFVILLE:
Deci, sub formă de ecuație,
valoarea așteptată
a informațiilor
este această formulă cu o singură linie.
Practic spune că
valoarea așteptată după test
este valoarea așteptată
fără test.
Deci,
valoarea așteptată după test
este că o calculezi pe baza
ta... pentru a face
arborele de decizie,
setul optim de decizii.
Și asta e simplu.
Acum,
valoarea așteptată stea, ceea ce
înseamnă că este cea
mai bună alegere, indicele
lui k, este decizia optimă
având în vedere rezultatul testului k.
Deci, așa cum am sugerat mai devreme, dacă
aveți cinci rezultate ale testelor,
aveți cinci
revizuiri diferite ale probabilităților.
Aveți cinci
răspunsuri diferite posibile.
Deci, există D, cel
mai bun set de decizii,
este indexat la numărul de
rezultate ale testelor, de exemplu cinci.
Deci, fiecare rezultat al testului
care ar putea fi posibil
are o probabilitate de a apărea.
Și, de asemenea, revizuiește
probabilitățile după aceea.
Deci există pk,
probabilitatea de a se produce,
probabilitatea după aceea
la
probabilitățile posterioare ale pjk.
Și apoi steaua Dk,
deciziile optime
după test, calculează
folosind probabilitățile revizuite anterior
.
Ești încă confuz?  Ei
bine, poate dacă ai trecut prin
toate astea înainte,
nu ești confuz.
Și, în principiu,
este foarte simplu.
Dar, așa cum v-am arătat,
sper, prin această indexare
a lui k și i și j și
D și ij combinate
și așa mai departe, aceasta este o
abordare confuză de făcut.
Și probabil că nu vei reuși
să o faci foarte bine.
Așa că aș dori acum să-- în primul
rând, există întrebări
sau comentarii pe care le-ați
putea avea în acest moment?
Încerc să-ți arăt... să-ți
dau o impresie, având în vedere
că faci un rezultat al testului
și obții rezultate, ceea ce se
întâmplă, de fapt, în ceea ce
privește ceea ce ar trebui să se întâmple
în ceea ce privește procesul tău de revizuire
a probabilităților  .
Bine, așa că permiteți-
mi să dau un exemplu.
Să presupunem că o companie decide
să conducă un prototip de fabrică
și poate anticipa
rezultate posibile --
de exemplu, operațiunea
este bună, medie sau slabă.
Pentru fiecare rezultat al testului--
Voi schimba această greșeală de scriere aici--
Cum l-ați calcula?
Deci, de exemplu, dacă
ați avut un rezultat slab,
înseamnă că poate
sistemul va funcționa
și nu va funcționa.
Deci, decizia optimă
ar fi să nu investiți,
astfel încât obținerea acestor informații
poate avea un impact semnificativ
asupra deciziei care trebuie luată.
Deci cum ai face asta?
Cum ați analiza
rezultatul general?
Deci ați estima
probabilitatea
fiecărui rezultat posibil al testului --
bun, mediu sau slab.
Este greu de făcut, așa
cum a sugerat Robert.  De
unde știu că acest lucru pe
care nu l-am făcut înainte
va duce la rezultate bune,
medii sau slabe?  Ei
bine, pe ce mă bazez acea
evaluare a probabilității?  Ei
bine, dacă ai făcut-o de 50 de
ori și ai un palmares bun
, poate ai
idee că ai putea
obține aceste numere în limite rezonabile,
poate până la prima virgulă zecimală,
adică 0,7 sau 0,5.
Dar ăsta e un
lucru destul de tulbure chiar acolo.
Dar apoi trebuie să calculați
decizia optimă
și apoi ar trebui să
le însumați
pentru a obține valoarea probabilității așteptate
după test.
Deci este un lucru complicat.
Și, în cele din urmă, ar trebui să
spuneți, în regulă, voi
calcula
această valoare de la cel mai bun
design al meu la o valoare estimată a celui
mai bun design al meu după test.
Și treci prin
tot acest proces.
Și iată despre care
vorbea Robert.
Cumva trebuie să vină cu
o probabilitate anterioară a
rezultatelor testelor.
Ele trebuie să aibă
probabilitatea condiționată
a asocierii
rezultatelor testului pentru corelarea
cu prioritățile reale.
Și ajungi la o
situație complicată în care...
Cred că Robert a
descris-o foarte bine.
Uneori sunt... ei bine,
nu sunt sigur de cuvintele pe care le-a folosit.
Ideea acestei prime
faze a prezentării
este că analiza completă
este un proces complicat
cu multe rezultate posibile.
Implică o mulțime
de ipoteze -
probabilitățile
rezultate ale testului.
Deci, analiza completă nu poate fi
precisă chiar dacă matematica este
corectă.
Deci, concluzia
acestei abordări
este că vă încurajez să fiți
sceptici față de o astfel de
analiză detaliată și
aveți nevoie de o alternativă
pentru a obține o evaluare a
valorii informațiilor.
Acesta este scopul
acestui proces.