Materiały wykładowe (fragmenty) 1
Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7 2
Wyłączenie odpowiedzialności Prezentowane materiały, będące dodatkiem pomocniczym do wykładów, z konieczności fragmentarycznym i niedopracowanym, naleŝy wykorzystywać z pełnąświadomością faktu, Ŝe mogą nie być pozbawione przypadkowych błędów, braków, wypaczeń i przeinaczeń :-) Autor 3
4
Zachowanie się jako proces regulacji zachowania reaktywne najbardziej elementarna forma zachowania natury fizjologicznej wyznaczony przez bodźce stąd oznaczenie: S R: stymulant reakcja zastosowanie: sytuacje stereotypowe, ustabilizowane, powtarzalne charakterystyczne dla organizmów niŝszych zachowania celowe wyŝsza forma zachowania wyznaczony przez zadania stąd oznaczenie: Z W: zadanie wynik zastosowanie: sytuacje niestereotypowe, zmienne, jednorazowe charakterystyczne dla człowieka 5
Czynniki regulujące czynności wyŝsze emocje i motywacja frustracja i stres psychologiczny czynność podejmowania decyzji 6
Czynność podejmowania decyzji wybór określonego działania ze zbioru działań moŝliwych, np.: wybór zawodu wybór metody przejścia przez jezdnię wybór wariantu prowadzenia walki od wielu lat postrzegana jako bardzo waŝny przedmiot badań w takich dziedzinach jak statystyka ekonomia prakseologia psychologia psychologia klasyczna interesowała się głównie fazą namysłu poprzedzającą powzięcie postanowienia ( aktem woli ) psychologia współczesna bada związki podejmowania decyzji z poznawaniem i motywacją 7
Podejmowanie decyzji moŝe występować w róŝnych sytuacjach decyzyjnych, które moŝna podzielić z jednej strony na: pewne ryzykowne/niepewne z drugiej strony na: konfliktowe niekonfliktowe Cechy sytuacji decyzyjnych determinują jednoznaczność/niejednoznaczność osiągnięcia zamierzonego celu 8
Przyjmuje się, Ŝe na podejmowanie decyzji w warunkach ryzykownych największy wpływ mają dwie zmienne: uŝyteczność wyników uŝyteczność: subiektywna wartość prawdopodobieństwo subiektywne otrzymania wyników prawdopodobieństwo subiektywne: stopień przekonania 9
Pojęcia uŝyteczności wyników i prawdopodobieństwo subiektywnego otrzymania wyników wiąŝą się z pojęciem poziomu ryzyka w trakcie czynności decyzyjnej człowiek stara się minimalizować poziom ryzyka metody określania poziomu ryzyka są bardzo zróŝnicowane maksymalne straty : ryzyko tym większe, im większe są maksymalne straty oczekiwane straty : ryzyko tym większe, im większe są oczekiwane straty rozpiętość wyników : ryzyko tym większe, im większa jest róŝnica pomiędzy maksymalnym zyskiem a maksymalną stratą wariancja wyników : ryzyko tym większe, im większa jest wariancja wartości uzyskiwanych wyników 10
Chęć uczestniczenia w sytuacjach ryzykownych ryzyko moŝe w ogólności charakteryzować się uŝytecznością pozytywną cecha systemów oŝywionych ( kto nie ryzykuje, ten nie je ) w rezultacie moŝna stwierdzić róŝne podejścia do uczestniczenia w dobrowolnych sytuacjach wymagających podejmowania decyzji ryzykownych skłonność/chęć do ryzyka (hazardziści) awersja/niechęć do ryzyka (asekuranci) neutralność w stosunku do ryzyka 11
Czynność podejmowania decyzji składa się z trzech głównych etapów czynność określania uŝyteczności wyników czynność określania subiektywnego prawdopodobieństwa wyników czynność wyboru najkorzystniejszego działania 12
Określanie uŝyteczności wyników przyjmuje się, Ŝe człowiek mierzy uŝyteczność w skali przedziałowej za jednostkę uŝyteczności przyjmuje się tzw. utyle Badania nad określaniem uŝyteczności wyników dokonywane przez człowieka określanie uŝyteczności jest procesem trudnym do badania/śledzenia ze względu na wysoki poziom zindywidualizowania, dlatego udało się je przeprowadzić jedynie dla rzeczy najprostszych (pieniądze, przedmioty codziennego uŝytku) największą popularnością cieszą się badania określania uŝyteczności pieniędzy 13
Wyniki badań nad uŝytecznością pieniędzy uŝyteczność zysków pienięŝnych jednakowym przyrostom zysku odpowiadają coraz to mniejsze przyrosty uŝyteczności ocena liberalna/konserwatywna przyjmowany często model: u(x) = x a, gdzie a<1 (często a=0.5) uŝyteczność strat pienięŝnych jednakowym przyrostom straty odpowiadają coraz to większe przyrosty uŝyteczności ocena radykalna przyjmowany często model: u(x) = x a, gdzie a>1 (często a=1.2) 14
y = x 0.5 dla x [0,1] 15
y = x 1.5 dla x [0,1] 16
17
y = x 1.5 dla x [ 1,0] 18
19
Określanie prawdopodobieństwa subiektywnego przyjmuje się, Ŝe człowiek mierzy prawdopodobieństwo subiektywne w skali ilorazowej jednostki: skala niemianowana od 0 (niemoŝliwość) do 1 (pewność) od 0% (niemoŝliwość) do 100% (pewność) tzw. terminy szansy, np. M:N Badania nad określaniem prawdopodobieństwa subiektywnego odkrywa się umiejętność ustalania prawdopodobieństwa w procesach z dopływem nowych informacji porównania rozwiązań z rozwiązaniami optymalnymi 20
Wyniki badań nad prawdopodobieństwem subiektywnym w procesach z dopływem informacji człowiek nieprawidłowo określa prawdopodobieństwa zdarzeń w szczególności człowiek nieprawidłowo określa (zaniŝa) prawdopodobieństwa zdarzeń warunkowych o duŝym prawdopodobieństwie wniosek: człowiek postępuje nieoptymalnie w porównaniu z modelem optymalnym Bayes a (konserwatyzm poznawczy) wyjaśnienie: hipoteza transformacyjna brak odpowiednich umiejętności (do przetworzenia /czyli transformacji/ posiadanych danych) 21
Wybór najkorzystniejszego działania optymalna strategia działania: maksymalizacja subiektywnie oczekiwanej uŝyteczności (ang. SEU, subjectively expected utility ) jeŝeli d jest działaniem prowadzącym do wygenerowania wyników w 1,..., w n, to SEU działania d wynosi SEU(d) = u(w 1 )ψ(w 1 ) +... + u(w n )ψ(w n ). gdzie u(w i ) jest uŝytecznością wyniku w i a ψ(w i ) prawdopodobieństwem subiektywnym tego wyniku 22
Przykład: problem ubezpieczenia (wypadkowego) samochodu (na rozwaŝany okres ubezpieczeniowy) moŝliwe decyzje: d 1 : ubezpieczyć d 2 : nie ubezpieczać moŝliwe konsekwencje: w 1 : wydarzył się wypadek w okresie ubezpieczeniowym ψ(w 1 ): (przewidywane) prawdopodobieństwo subiektywne tej sytuacji w 2 : nie wydarzył się wypadek w okresie ubezpieczeniowym ψ(w 2 ): (przewidywane) prawdopodobieństwo subiektywne tej sytuacji (przewidywane) uŝyteczności róŝnych sytuacji u(w 1 d 1 ): samochód ubezpieczony, wypadek wydarzył się u(w 2 d 1 ): samochód ubezpieczony, wypadek nie wydarzył się u(w 1 d 2 ): samochód nieubezpieczony, wypadek wydarzył się u(w 2 d 2 ): samochód nieubezpieczony, wypadek nie wydarzył się 23
Przykład: c.d. SEU(d 1 ) = u(w 1 d 1 )ψ(w 1 ) + u(w 2 d 1 )ψ(w 2 ) SEU(d 2 ) = u(w 1 d 2 )ψ(w 1 ) + u(w 2 d 2 )ψ(w 2 ) optymalna strategia: strategia maksymalizująca SEU 24
Badania nad wyborem najkorzystniejszego działania wiele wyników potwierdza stosowanie maksymalizacji subiektywnie oczekiwanej uŝyteczności (60% 70%), co świadczy o duŝej skuteczności działania człowieka skuteczność ta obniŝa się wraz z poziomem trudności problemu decyzyjnego 25
... 26