Jestem za, a nawet przeciw (Próba matematycznego modelowania sposobu myślenia Lecha Wałęsy)

Podobne dokumenty
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Weryfikacja hipotez statystycznych

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Rachunek prawdopodobieństwa

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

10. Wstęp do Teorii Gier

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Prawdopodobieństwo geometryczne

Elementy Modelowania Matematycznego

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Statystyka matematyczna dla leśników

Pochodna funkcji odwrotnej

Gry o sumie niezerowej

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

6.4 Podstawowe metody statystyczne

Statystyka i eksploracja danych

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

Wynik pomiaru jako zmienna losowa

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Centralne twierdzenie graniczne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

MNRP r. 1 Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa (wykład) Grzegorz Kowalczyk

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Wnioskowanie bayesowskie

Testowanie hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Statystyka matematyczna i ekonometria

Metody probabilistyczne

Statystyka Astronomiczna

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Statystyka matematyczna

Testowanie hipotez statystycznych

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Co ma piekarz do matematyki?

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r.

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II

Optymalizacja decyzji

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

W grze uczestniczy dwóch graczy: G 1 i G 2. Z urny, w której jest b kul białych i c czarnych, losuje się w grze (jednocześnie) dwie kule.

Rozkłady statystyk z próby

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

6. Teoria Podaży Koszty stałe i zmienne

Prezydent wszystkich kombinacji czyli rzecz o filtrowaniu systemów Lotto

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

Statystyka matematyczna

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Transkrypt:

MATEMATYKA STOSOWANA 5, 2004 Bolesław Kopociński (Wrocław) Jestem za, a nawet przeciw (Próba matematycznego modelowania sposobu myślenia Lecha Wałęsy) 1. Wprowadzenie. Przytoczone wyżej powiedzenie prezydenta Lecha Wałęsy nie doczekało się dotąd, jak sądzę, analizy matematycznej, zachowując jedynie swój anegdotyczny charakter. W tym artylule podejmuję próbę pokazania, że ma ono głębszy sens, a nawet jest optymalne w pewnych okolicznościach. Dodatkowo odpowiem na pytanie, czy Wałęsa, myśląc konsekwentnie, w pewnych okolicznościach wypowie się jednoznacznie. Dla przejrzystości wywodów nie zajmuję się konkretną sytuacją społeczną, lecz zakładam skrajnie uproszczony model matematyczny. Zauważmy na wstępie, że politycy coraz częściej traktują działalność publiczną w kategoriach gry. Przyjmijmy ten współczesny sposób myślenia i przejdźmy do zdefiniowania niezbędnych pojęć. Zagadnienie rozpatrzymy w kategoriach teorii podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Załóżmy w najprostszym modelu, że politycy wybierają jedną z dwóch możliwości 0 lub 1, które mogą się wydarzyć z prawdopodobieństwami odpowiednio p i 1 p. Biorący udział w grze przewidują, co się wydarzy, wnosząc przedtem stawkę w wysokości 1. Po zrealizowaniu się zdarzenia, kiedy stanie się jasne, kto wytypował trafnie, suma stawek będzie podzielona wśród graczy, którzy typowali właściwie. Dopuszczamy możliwość obstawiania obu możliwości przez tego samego gracza poprzez założenie odpowiedniego podziału stawki. Dodajmy wreszcie, że gracze podejmują decyzje po kolei, pierwszy przy niczym nieskrępowanej swobodzie wyboru, a każdy następny przy znajomości wyboru poprzedników. To różni te rozważania od elementarnej teorii gier, w której zakłada się zazwyczaj, że gracze podejmują decyzje równocześnie i niezależnie jeden od drugiego. Jest to natomiast przykład gry dynamicznej z nieskończenie wieloma strategiami czystymi, w których gracze znają akcje poprzedników (objaśnienie pojęć z teorii gier znajdzie Czytelnik w [1]). [32]

Jestem za, a nawet przeciw 33 2. Podejście intuicyjne. Przyjmijmy na razie, że przewidywane zdarzenia są jednakowo prawdopodobne. Grających jest trzech: A, B i W. Wydaje się, że A nie popełni błędu, jeśli wybierze 0. Także naturalne jest przypuszczenie, że B wybierze 1, kierując się przesłanką, że w przypadku wygranej nie będzie dzielił się wygraną z A. Zauważmy teraz, że W jako trzeci znajduje się w kłopotliwej sytuacji. Jeśli wybierze 0 i ta możliwość nastąpi, to podzieli się wygraną z A i wygra 3/2, natomiast jeśli wypadnie 1, to uzyska 0. Oczekiwana wygrana wyniesie więc 3/4, a pomniejszona o stawkę w grze da zysk ujemny. Gracz A uzyska to samo, natomiast B uzyska wynik dodatni. Odnotujmy jeszcze, że W nie poprawi zysku, jeśli wybierze 1 lub posłuży się strategią losową; zysk bowiem jest niedodatni przy każdym zdarzeniu elementarnym podczas losowania decyzji. W poprawia oczekiwaną wygraną, wybierając deterministyczy podział stawki, zyska on najwięcej, orzekając, że wypadnie 0, i stawiając pół stawki, oraz orzekając, że wypadnie 1, i stawiając pół stawki. Zrealizuje on w ten sposób strategię jestem za, a nawet przeciw. Teraz A, B i W mają oczekiwaną wygraną 1. 3. Dowolne p. Niech 0 p 1 i niech p = 1 p. Zbadajmy najpierw wzajemne zachowania A i B w grze dwuosobowej. Niech A dzieli stawkę w proporcji a i a = 1 a; podział stawki B niech będzie w proporcji b i b = 1 b; niech 0 a 1, 0 b 1. Załóżmy, że zwycięzcy sumę stawek dzielą proporcjonalnie do zadeklarowanych wielkości. Niech 0 < a + b < 2; oczekiwane zyski W A i W B graczy A i B są równe odpowiednio: (1) W A = W A (a, b; p) = 2pa a + b + 2p a a + b, W B = W B (a, b; p) = 2pb a + b + 2p b a + b. Rozsądnie jest przyjąć, że B przy ustalonych p, a maksymalizuje W B w przedziale 0 b 1. W standardowy sposób stwierdzamy, że W B osiąga maksimum przy 0, jeśli p < p 0 = aa (2) b = b 2 (a; p) = pa a, pa+ p a 1, jeśli p > p 1. 4 3a, jeśli p 0 p = p 1 (a+1)2 1+3a, Zachowań graczy przy skrajnych p tutaj nie badamy. Można sprawdzić, że w całym przedziale 0 a 1 zachodzą nierówności p 0 1/9, p 1 8/9. Jeśli p 0 p p 1, to A uzyska W A = W A(a, b ; p) = ( pa + p a ) 2. Rozsądnie jest przyjąć, że A przy ustalonym p maksymalizuje W A w przedziale 0 a 1. Wyrażenie pa + p a osiąga maksimum przy a = p. Z (2) wynika b (a ; p) = p. Zatem W A (a, b ; p) = W B (a, b ; p) = 1, jeśli tylko 1/9 p 8/9.

34 B. Kopociński Wprowadźmy teraz W do gry. Ponieważ A i B, dzieląc stawki, gwarantują sobie wzajemnie jednakowe wygrane, więc wydaje się, że W jako trzeci w grze także powinien dzielić stawkę. Pokażemy, że cokolwiek W przedsięweźmie, nie osiągnie zysku; dzieląc stawkę podobnie jak A i B w proporcji p i p, gwarantuje sobie jednak zwrot stawki. Sprawdźmy tę tezę. Niech W dzieli stawkę w proporcji w i w = 1 w. Przy poprzednich oznaczeniach decyzji A i B, analogicznie do (1), gdy 0 < a + b + w < 3, określamy wygrane wszystkich osób jak następuje: 3pa W A = W A (a, b, w; p) = a + b + w + 3p a a + b + w, 3pb W B = W B (a, b, w; p) = a + b + w + 3p b a + b + w, 3pw W W = W W (a, b, w; p) = a + b + w + 3p w a + b + w. Przy ustalonych a, b, p wygrana W W osiąga maksimum przy (3) Jeśli 0 w 1, to w = w (a, b; p) = W A (a, b, w (a, b; p); p) = ( p(a + b) + W B (a, b, w (a, b; p); p) = ( p(a + b) + 3 p(a + b) p(a + b) + p (a + b ) a b. p (a + b )) p (a + b )) W W = W W (a, b, w (a, b; p); p) = 3 Weźmy pod uwagę b (a; p) takie, że ( pa + p(a + b) ( pb + p(a + b) p a ), p (a + b ) p b ), p (a + b ) ( 2. p(a + b) + p (a + b )) max W B(a, b, w (a, b; p); p) = W B (a, b (a; p), w (a, b (a; p); p); p). 0 b 1 Badanie wyrażenia b (a; p) jest dość żmudne analitycznie, najprościej więc zbadać je numerycznie i sprawdzić, że max W A(a, b (a; p), w (a, b (a; p)); p); p) 0 a 1 = W A (p, b (p; p), w (p, b (p; p); p); p) = W A (p, p, p; p) = 1. Wygrane pozostałych osób są także 1. 4. Wnioski. Praktyczne wskazania wynikające z naszej dotychczasowej analizy, jakkolwiek matematycznie oczywiste, są trudne do zaakceptowania przez obserwatorów sceny politycznej. Powszechnie uważa się, że politycy

Jestem za, a nawet przeciw 35 powinni wyraziście różnić się między sobą. Na szczęście, być może nieznajomość podstaw teorii podejmowania decyzji w warunkach niepewności lub jakaś nieznana funkcja użyteczności modyfikująca odczucie zysku sprawiają, że nie wszyscy politycy zachowują się zgodnie z teorią gier. Przypuśćmy zatem, że A jest tylko statystycznie wiarogodny, tzn. zawsze stawia na to zdarzenie, które ma większe prawdopodobieństwo, natomiast B jest zdeklarowanym oponentem i zawsze postawi przeciwnie aniżeli A. Wówczas W może zyskać, ale strategia jestem za, a nawet przeciw może być nieodzowna. Niech 0.5 p 0.8. Wyrażenie W W (1, 0, w; p) ma maksimum W W (1, 0, w ; p) = 2(1 pp ) przy w = w (1, 0; p) = 3 p p + p 1. Dla p bliskiego 0.5 zysk W jest nikły, ale np. W W (1, 0, w ; 0.8) = 1.2. Dla p 0.8 maksimum leży na brzegu przedziału, tj. w = 1 i wówczas W W (1, 0, 1; p) = 1.5p. Daje to odpowiedź twierdzącą na pytanie postawione na wstępie: są okoliczności, w których Lech Wałęsa wypowie się jednoznacznie. 5. Nieznane p. Dotychczas rozważaliśmy nasz problem decyzyjny przy założeniu, że p jest znane, tak jakby dotyczył np. przewidywania płci potomka jakiejś osoby publicznej, lub sytuacji podobnej. W rzeczywistości na ogół p nie jest znane i eksperci szacują je na użytek polityków z pewną dokładnością. Odchodzimy od szukania optymalnych strategii dla wszystkich graczy, właściwego dla teorii gier, dotykając natomiast pojawiających się teraz problemów statystycznych. Nie będziemy zanudzali Czytelnika ogólnymi rachunkami; przyjmiemy p = 0.5, przy czym zakładamy, że gracze tego nie wiedzą. Przyjmijmy, że A i B szacują p i nie bacząc na ewentualne wybory współgraczy, przyjmują a = ε, b = η, przy czym ε i η są niezależnymi zmiennymi losowymi o średniej p i pewnej wariancji σ 2 > 0. Przy ustalonych a, b, p = 0.5 wygrana W osiąga maksimum WW = 2 (a + b)(a + b ) z w (a, b; p) określonym w (3). Przyjmijmy dwupunktowy rozkład błędu p: P (ε = p σ) = P (ε = p + σ) = 0.5. Dla określenia oczekiwanej wygranej niech a 1 = p σ, b 1 = p σ, a 2 = p σ, b 2 = p + σ, a 3 = p + σ, b 3 = p σ, a 4 = p + σ, b 4 = p + σ. Przy niezależności wzajemnej ε, η mamy W W (σ) = E(W W) = 1 4 4 W W (a i, b i, w (a i, b i ; p); p). i=1 Obliczamy dla przykładu: WW (0.1)=1.01, W W (0.2)=1.04, W W (0.282) = 1.05. Widzimy, że oczekiwana wygrana WW (σ) rośnie wraz z σ, zatem nieprofesjonalność ekspertów sprzyja W.

36 B. Kopociński Praca cytowana [1] A. Wiszniewska-Matyszkiel, Eksploatacja ekosystemów a teoria gier I : gry deterministyczne niekooperacyjne, Mat. Stos. 2(43) (2001), 11 31. Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski Pl. Grunwaldzki 2/4 50-384 Wrocław E-mail: ibk@math.uni.wroc.pl