Thông tin

Đặt tên cho nhận thức về xác suất của một sự kiện làm tăng khả năng nó xảy ra

Đặt tên cho nhận thức về xác suất của một sự kiện làm tăng khả năng nó xảy ra


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Trước Giáng sinh, Cảnh sát NZ thông báo họ sẽ thực thi không khoan nhượng đối với việc vượt quá tốc độ cho phép vào tháng 12 / tháng 1. Trước đây, có ân hạn 10kph trừ khi người lái xe rõ ràng đang lái xe nguy hiểm. Cơ sở lý luận là nó sẽ giảm phí đường nghỉ lễ (tử vong do tai nạn xe cơ giới).

Thật không may, phí đường bộ đã tăng gấp đôi so với năm trước.

Tôi biết rằng điều này có thể là một sự bất thường và phụ thuộc vào nhiều yếu tố, tuy nhiên, có một nguyên tắc tâm lý liên quan (có lẽ là điều gì đó xung quanh 'gợi ý') tuyên bố rằng nếu một người hoặc dân số nhận thức được xác suất của một sự kiện , rằng xác suất của sự kiện đó xảy ra là tăng lên?


Tôi tin rằng những gì bạn đang mô tả được gọi là lời tiên tri tự ứng nghiệm và đã được nghiên cứu kỹ lưỡng.

Lời tiên tri tự hoàn thành là những hiệu ứng trong hiệu ứng xác nhận hành vi, trong đó hành vi, bị ảnh hưởng bởi kỳ vọng, khiến những kỳ vọng đó trở thành hiện thực. Nó bổ sung cho lời tiên tri về sự tự đánh bại.

Đó là do một vòng lặp phản hồi tích cực, không kiểm soát được giữa kỳ vọng của một nhóm người và hành vi của họ. Nó áp dụng cho nhiều tình huống khác nhau, chẳng hạn như sự hoảng loạn của thị trường và hoạt động của ngân hàng, đối với những kỳ vọng về vị trí của một cá nhân trong xã hội.

Trên thực tế, ví dụ của bạn mô tả một lời tiên tri tự đánh bại.

Một lời tiên tri tự đánh bại có thể là kết quả của sự phản đối với lời tiên đoán. Nếu khán giả của một dự đoán quan tâm đến việc nhìn thấy nó bị sai lệch và việc thực hiện nó phụ thuộc vào hành động hoặc không hành động của họ, thì hành động của họ khi nghe dự đoán đó sẽ làm cho dự đoán trở nên kém chính xác hơn.

Về bản chất, những người trong ví dụ của bạn không muốn bộ đệm giới hạn tốc độ biến mất (thực tế là làm cho giới hạn tốc độ thấp hơn), vì vậy lý thuyết cho rằng họ cố tình (nếu có trong tiềm thức) tăng tốc độ họ đâm vào để bác bỏ lý thuyết của chính phủ rằng tốc độ thấp hơn sẽ ngăn ngừa va chạm.


Theo định nghĩa, nếu xác suất của một sự kiện tăng lên, thì xác suất của sự kiện "xảy ra" cũng tăng lên. Không phải là một sự kiện gì đó xảy ra?

Nhưng tôi nghĩ tôi biết bạn đang cố gắng đạt được điều gì. Đây là phân tích của tôi.

Đầu tiên, hãy để E là sự kiện được đề cập. Tôi nghĩ bạn đang cố gắng thể hiện điều gì đó phù hợp với giai điệu của:

P (E) 

Lấy theo mệnh giá, P (E) là xác suất của sự kiện. P (E | P (E)) là xác suất của biến cố đã cho mà ta biết xác suất của biến cố. Đây là một tình huống tương tự như động lực thị trường chứng khoán - thị trường càng chắc chắn rằng một cổ phiếu sẽ đạt mức giá thấp trước một thời điểm nhất định, thì họ sẽ bán ra nhiều hơn, do đó làm tăng xác suất đạt được mức giá thấp trước đó. thời gian quy định.

Vấn đề với chủ nghĩa hình thức này là P (E) không phải là một biến ngẫu nhiên. Nó là một con số. E là một biến ngẫu nhiên. Do đó, nó được liên kết với một số phân phối. Có lẽ sự kiện có 30% cơ hội xảy ra và 70% cơ hội không xảy ra. Sau đó, việc vẽ các giá trị từ E sẽ chiếm một giá trị 70% thời gian và một giá trị khác 30% thời gian (tuy nhiên bạn muốn biểu thị việc xảy ra và không xảy ra - 0 và 1 luôn luôn tốt).

Bây giờ giả sử P (E) là một biến ngẫu nhiên. Khi đó phương trình trên không biểu diễn được. P (E) không phụ thuộc vào toán tử

Vì vậy, những gì tôi nghĩ bạn đang tìm kiếm là một chút Baysian hơn.

Giả sử có một khái niệm Ev (E) là bằng chứng cho thấy E sẽ xảy ra. Đây là một mệnh đề, không phải là một biến ngẫu nhiên. Khi Ev (E) đi đến vô cùng, P (E) tiến tới 1. Cho P (E) = 1/2 biểu thị mệnh đề rằng bạn có bằng chứng ngang nhau cho và chống lại sự kiện đang xảy ra. Bạn có một lượng bằng chứng nhất định cho điều đó, được đại diện bởi Ev (E), và bằng chứng của bạn xác định trạng thái niềm tin của bạn. Những gì bạn đang đề xuất là biết giá trị của Ev (E) sẽ làm tăng nó. Hãy tạo một mệnh đề khác:

K = 'Tôi biết giá trị của Ev (E)'

Bây giờ hãy xem xét tuyên bố

Ev (E) 

Bây giờ,

P (E) 

Những gì tôi nghĩ bạn đang hỏi thực sự là một tuyên bố về sự thay đổi số lượng bằng chứng bạn có và ảnh hưởng của nó đối với niềm tin của bạn. Trong khuôn khổ Baysian, xác suất tương đương với niềm tin, đó là lý do tại sao những khái niệm như thế này có thể được giải quyết một cách… tự nhiên hơn một chút.

Để trả lời câu hỏi của bạn, tên cho

"nhận thức về xác suất của một sự kiện làm tăng khả năng nó xảy ra"

tương đương với

"nhận thức về niềm tin của bạn về một sự kiện (đang xảy ra) làm tăng niềm tin của bạn về sự kiện đó sẽ xảy ra"

Hiện tượng này được gọi là:

Đoán thứ hai về niềm tin của bạn.

Hay chính xác hơn trong trường hợp này, khi bạn sử dụng từ tăng dần một cách rõ ràng:

Trở nên tự tin hơn vào niềm tin của bạn.

Có lẽ điều đáng nói ở đây là các xác suất không có thật. Chúng yêu cầu dữ liệu vô hạn để xây dựng và sẽ chỉ là "đúng: nếu bạn có thể quay ngược thời gian để thu thập lại cùng một dữ liệu chính xác một lần nữa. Và nếu bạn tin vào thế giới xác định, thì ngay từ đầu bạn sẽ không cần xác suất . Bạn chỉ cần biết. Nếu bạn tin vào một thế giới ngẫu nhiên và bạn có khả năng quay nó đi quay lại nhiều lần, rồi hồi tưởng lại tình huống, bạn có thể chọn xác suất.

Sự im lặng đó là một trong những lý do tại sao xác suất được hiểu đúng nhất là đại diện cho trạng thái của niềm tin. Và nếu nhận thức của bạn về niềm tin của chính mình làm thay đổi nó, thì đó chỉ là tự vấn bản thân và do đó đánh giá lại niềm tin của bạn.

Nếu bạn tin vào xác suất thực sự của một sự kiện xảy ra, thì nhận thức của bạn về xác suất đó không thể thay đổi nó, vì nhận thức của bạn đã được tính vào xác suất thực sự của sự kiện đó xảy ra.

Nếu bạn cảm thấy mệt mỏi, hãy thử điều này:


Xác suất

Xác suất của một sự kiện xảy ra = Số cách nó có thể xảy ra Tổng số kết quả

Ví dụ: cơ hội lăn & quot4 & quot với một con súc sắc

Số cách nó có thể xảy ra: 1 (chỉ có 1 mặt có & quot4 & quot trên đó)

Tổng số kết quả: 6 (có tất cả 6 mặt)

Vậy xác suất = 1 6

Ví dụ: trong túi có 5 viên bi: 4 viên màu xanh và 1 viên màu đỏ. Xác suất để một viên bi màu xanh được chọn là bao nhiêu?

Số cách nó có thể xảy ra: 4 (có 4 nhạc blu)

Tổng số kết quả: 5 (có tổng số 5 viên bi)

Vậy xác suất = 4 5 = 0.8


Đặt tên cho nhận thức về xác suất của một sự kiện làm tăng khả năng nó xảy ra - Tâm lý học

Các hiểm họa tự nhiên và thảm họa tự nhiên

Tai biến tự nhiên là mối đe dọa của một sự kiện xảy ra tự nhiên sẽ có ảnh hưởng tiêu cực đến con người. Tác động tiêu cực này là những gì chúng ta gọi là một thảm họa tự nhiên. Nói cách khác, khi mối đe dọa nguy hiểm thực sự xảy ra và gây hại cho con người, chúng ta gọi sự kiện này là một thảm họa tự nhiên.

Thiên tai (và các thảm họa do hậu quả) là kết quả của các quá trình xảy ra tự nhiên đã vận hành trong suốt lịch sử Trái đất.

  • Hầu hết các quá trình nguy hiểm cũng là các quá trình địa chất.
  • Các quá trình địa chất ảnh hưởng đến mọi người trên Trái đất mọi lúc, nhưng đáng chú ý nhất là khi chúng gây ra thiệt hại về người hoặc tài sản. Nếu quá trình gây nguy hiểm xảy ra và hủy hoại tính mạng con người hoặc tài sản, thì thiên tai đã xảy ra. Trong số các hiểm họa thiên nhiên và các thảm họa có thể xảy ra được xem xét là:
    • Động đất
    • Các vụ phun trào núi lửa
    • Sóng thần
    • Lở đất
    • Sụt lún

      • Lũ lụt
      • Hạn hán
      • Bão
      • Lốc xoáy
      • Tác động của tiểu hành tinh

      • Một số câu hỏi mà chúng tôi hy vọng có thể trả lời cho mỗi thảm họa thiên nhiên có thể xảy ra là:
        • Mỗi loại nguy cơ có thể xuất hiện ở đâu và tại sao?
        • Những nguyên tắc khoa học nào chi phối các quá trình chịu trách nhiệm cho các thảm họa?
        • Bao lâu thì những mối nguy này phát triển thành thảm họa?
        • Làm thế nào để từng loại thiên tai có thể được dự đoán và / hoặc giảm thiểu?

        Như đã thảo luận trước đây, thiên tai được tạo ra bởi các quá trình hoạt động kể từ khi Trái đất hình thành. Những quá trình như vậy có lợi cho chúng ta với tư cách là con người vì chúng chịu trách nhiệm về những thứ biến Trái đất trở thành một hành tinh có thể sinh sống được cho sự sống. Ví dụ:

          Trong suốt lịch sử Trái đất, núi lửa là nguyên nhân tạo ra phần lớn lượng nước có trên bề mặt Trái đất và tạo ra bầu khí quyển.

        Các quá trình như vậy chỉ được coi là nguy hiểm khi chúng ảnh hưởng xấu đến con người và các hoạt động của họ.

        Phân loại các mối nguy tự nhiên và thảm họa

        • Các hiểm họa địa chất - Đây là những chủ đề chính của khóa học này và bao gồm:
          • Động đất
          • Các vụ phun trào núi lửa
          • Sóng thần
          • Lở đất
          • Lũ lụt
          • Sụt lún
          • Tác động với các đối tượng không gian

          Các mối nguy tự nhiên cũng có thể được chia thành hiểm họa thảm khốc, gây ra những hậu quả tàn khốc đối với số lượng lớn người hoặc có ảnh hưởng trên toàn thế giới, chẳng hạn như tác động với các vật thể không gian lớn, núi lửa phun trào khổng lồ, dịch bệnh trên toàn thế giới và hạn hán trên toàn thế giới. Những hiểm họa thảm khốc như vậy chỉ có một cơ hội nhỏ xảy ra, nhưng có thể gây ra hậu quả tàn khốc nếu chúng xảy ra.

          Các mối nguy tự nhiên cũng có thể được chia thành nguy cơ khởi phát nhanh chóng, chẳng hạn như Phun trào núi lửa, Động đất, Lũ quét, Lở đất, Sấm sét nghiêm trọng, Cháy sáng và cháy rừng, phát triển với ít cảnh báo và tấn công nhanh chóng. Các nguy cơ khởi phát chậm, chẳng hạn như hạn hán, sự xâm nhập của côn trùng và dịch bệnh phải mất nhiều năm để phát triển.

          Mối nguy do con người gây ra

          Đây là những mối nguy xảy ra do tương tác của con người với môi trường. Chúng bao gồm Mối nguy hiểm về công nghệ, xảy ra do tiếp xúc với các chất độc hại, chẳng hạn như radon, thủy ngân, sợi amiăng và bụi than. Chúng cũng bao gồm các mối nguy hiểm khác chỉ hình thành thông qua sự tương tác của con người, chẳng hạn như mưa axit và ô nhiễm bầu khí quyển hoặc nước bề mặt với các chất độc hại, cũng như khả năng con người phá hủy tầng ôzôn và khả năng nóng lên toàn cầu.

          Ảnh hưởng của các mối nguy hiểm

          Quá trình nguy hiểm của tất cả các loại có thể có tác động chính, phụ và cấp ba.

            Hiệu ứng chính xảy ra do kết quả của chính quá trình. Ví dụ thiệt hại về nước trong trận lụt hoặc sự sụp đổ của các tòa nhà trong trận động đất, lở đất hoặc bão.

          Tính dễ bị tổn thương đối với các mối nguy và thảm họa

          Tính dễ bị tổn thương là cách một mối nguy hiểm hoặc thảm họa sẽ ảnh hưởng đến tính mạng và tài sản của con người Tính dễ bị tổn thương đối với một mối nguy nhất định phụ thuộc vào:

          • Gần một sự kiện nguy hiểm có thể xảy ra
          • Mật độ dân cư khu vực gần sự kiện
          • Hiểu biết khoa học về mối nguy hiểm
          • Giáo dục cộng đồng và nhận thức về mối nguy hiểm
          • Sự tồn tại hay không tồn tại của hệ thống cảnh báo sớm và đường dây liên lạc
          • Sự sẵn có và sẵn sàng của cơ sở hạ tầng khẩn cấp
          • Phong cách xây dựng và quy chuẩn xây dựng
          • Các yếu tố văn hóa ảnh hưởng đến phản ứng của công chúng đối với các cảnh báo

          Nhìn chung, các nước kém phát triển dễ bị tổn thương bởi các thiên tai hơn các nước công nghiệp phát triển vì thiếu hiểu biết, giáo dục, cơ sở hạ tầng, quy chuẩn xây dựng, v.v. Nghèo đói cũng đóng một vai trò nhất định - vì nghèo đói dẫn đến cấu trúc xây dựng kém, mật độ dân số tăng, và thiếu thông tin liên lạc và cơ sở hạ tầng.

          Sự can thiệp của con người vào các quá trình tự nhiên cũng có thể làm tăng tính dễ bị tổn thương do

            Sự phát triển và sinh sống của những vùng đất dễ bị ảnh hưởng bởi hiểm họa, chẳng hạn như xây dựng trên vùng đồng bằng ngập lụt, vách đá biển bị sạt lở đất, đường bờ biển hứng chịu bão và lũ lụt hoặc sườn núi lửa bị núi lửa phun trào.

          Sự giàu có cũng có thể đóng một vai trò nào đó, vì sự sung túc thường kiểm soát nơi sinh sống diễn ra, ví dụ như dọc theo các đường bờ biển hoặc trên các sườn núi lửa. Sự giàu có cũng có thể góp phần vào sự nóng lên toàn cầu, vì chính các xã hội giàu có đốt nhiều nhiên liệu hóa thạch nhất làm tăng thêm CO2 đến bầu khí quyển.

          Đánh giá các mối nguy và rủi ro

          Đánh giá mối nguy và Đánh giá rủi ro là 2 khái niệm khác nhau!

          Đánh giá rủi ro bao gồm việc xác định những điều sau đây

          • khi nào và ở đâu các quá trình nguy hiểm đã xảy ra trong quá khứ.
          • mức độ nghiêm trọng của các tác động vật lý của các quá trình nguy hiểm trong quá khứ (độ lớn).
          • tần suất xuất hiện của các quá trình nguy hiểm.
          • những tác động có thể xảy ra của một quá trình có cường độ nhất định nếu nó xảy ra ngay bây giờ.
          • và, cung cấp tất cả thông tin này dưới dạng hữu ích cho các nhà lập kế hoạch và công chức chịu trách nhiệm đưa ra quyết định trong trường hợp xảy ra thảm họa.

          • đánh giá nguy cơ, như trên,
          • vị trí của các tòa nhà, đường cao tốc và cơ sở hạ tầng khác trong các khu vực có nguy cơ
          • khả năng tiếp xúc với các tác động vật lý của một tình huống nguy hiểm
          • tính dễ bị tổn thương của cộng đồng khi chịu các tác động vật lý của sự kiện.

          Đánh giá rủi ro hỗ trợ các nhà ra quyết định và các nhà khoa học so sánh và đánh giá các mối nguy tiềm ẩn, thiết lập các ưu tiên về những loại giảm thiểu có thể xảy ra, và đặt ra các ưu tiên về nơi tập trung nguồn lực và nghiên cứu sâu hơn.

          Dự đoán và Cảnh báo

          Rủi ro và tính dễ bị tổn thương đôi khi có thể được giảm bớt nếu có đủ phương tiện dự đoán một sự kiện nguy hiểm.

            Tuyên bố về xác suất một sự kiện sẽ xảy ra dựa trên quan sát khoa học

            Bão được biết là trải qua một số giai đoạn phát triển: áp thấp nhiệt đới - bão nhiệt đới - bão. Sau khi xác định được áp thấp nhiệt đới, việc giám sát cho phép các nhà khí tượng dự đoán thời gian phát triển và đường đi cuối cùng của cơn bão.

          Đôi khi từ & quotforecast & quot được sử dụng đồng nghĩa với dự đoán và những lần khác thì không.

            Trong dự đoán lũ lụt, bão và các hiện tượng thời tiết khác, từ dự báo đề cập đến dự đoán ngắn hạn về cường độ, vị trí, ngày và thời gian của một sự kiện. Hầu hết chúng ta đều quen thuộc với dự báo thời tiết.

          Cảnh báo là một tuyên bố rằng khả năng cao xảy ra sự kiện nguy hiểm, dựa trên một dự đoán hoặc dự báo. Nếu một cảnh báo được đưa ra, nó phải được coi là một tuyên bố rằng & quot

          • Tính kịp thời của cảnh báo
          • Hệ thống thông tin công cộng và truyền thông hiệu quả để thông báo cho công chúng về mối nguy hiểm sắp xảy ra.
          • Độ tin cậy của các nguồn mà từ đó đưa ra cảnh báo.

          Nếu cảnh báo được đưa ra quá muộn, hoặc nếu không có phương tiện phổ biến thông tin, thì sẽ không có đủ thời gian hoặc khả năng đáp ứng cảnh báo. Nếu các cảnh báo được đưa ra một cách vô trách nhiệm mà không có dữ liệu hoặc nguồn đáng tin cậy, thì chúng có thể sẽ bị bỏ qua. Do đó, những người có trách nhiệm thực hiện hành động trong trường hợp có khả năng xảy ra thiên tai sẽ không ứng phó.


          Tần suất thiên tai

          Một lần nữa, điều quan trọng là phải hiểu rằng thiên tai là kết quả của các quá trình tự nhiên ảnh hưởng xấu đến con người.

          Đầu tiên - Các vấn đề về kích thước

            Con người luôn tồn tại với các dòng sông và hưởng lợi từ chúng như một nguồn cung cấp nước và giao thông vận tải. Chỉ khi lượng nước trong sông lớn hơn dung tích của kênh suối thì mới xảy ra thảm họa.

          Second & ndash Vị trí, vị trí, vị trí

            Một ngọn núi lửa trên một hòn đảo không có người ở biệt lập sẽ không gây ra thảm họa tự nhiên.


          Vì vậy, những gì chúng ta phải lo lắng là những sự kiện lớn tấn công các khu vực có con người sinh sống.

          Vì vậy, trong các nghiên cứu về hiểm họa tự nhiên, điều quan trọng là phải hiểu mối quan hệ giữa tần suất của một sự kiện và quy mô của sự kiện. Kích thước thường được gọi là kích cỡ.

          Đối với bất kỳ sự kiện nào, phân tích thống kê sẽ cho thấy rằng các sự kiện lớn xảy ra ít thường xuyên hơn các sự kiện nhỏ.

          Phân tích thống kê một số loại sự kiện cho các địa điểm cụ thể cho phép người ta xác định Thời gian trả lại hoặc khoảng thời gian lặp lại.

          Đối với bất kỳ con sông nào, hiện tượng xả nước cao là rất hiếm.

          Các sự kiện phóng điện lớn xảy ra ít thường xuyên hơn nhiều so với các sự kiện phóng điện nhỏ.

          Mặc dù chúng ta là con người chưa có cơ hội (may mắn) quan sát các tác động của tiểu hành tinh lớn hoặc thiên thạch, dữ liệu cho thấy rằng các tác động của tiểu hành tinh lớn (1 km hoặc lớn hơn) chỉ xảy ra 10 triệu năm một lần.

          Như chúng ta vừa lưu ý, các trận động đất lớn xảy ra ít thường xuyên hơn nhiều so với các trận động đất nhỏ hơn.

          Những con có cường độ lớn hơn 8,5 chỉ xảy ra trung bình 3 năm một lần (xem Bảng 3.3 trong văn bản của bạn hoặc https://www.iris.edu/gallery3/general/posters/exploring_earth/EarthquakeFrequency)

          Có phải tần suất thiên tai ngày càng tăng?

          Các thảm họa thiên nhiên có trở nên thường xuyên hơn như có vẻ như từ các bản tin về hoạt động gần đây không? Câu trả lời ngắn gọn dường như là có, thiên tai đang gia tăng tần suất (xem https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Trends_in_natural_disasters.jpg. Tuy nhiên, điều này gợi ý một số câu hỏi quan trọng khác trước khi chúng tôi bắt đầu đưa ra kết luận về ngày tận thế:

            Tần suất các sự kiện nguy hiểm có tăng lên không?


          Thứ nhất, Tần suất các sự kiện nguy hiểm có tăng lên không? Điều này khó trả lời hơn nhiều vì các sự kiện tự nhiên gây ra thảm họa tự nhiên đã xảy ra trong suốt lịch sử 4,5 tỷ năm của Trái đất. Tuy nhiên, không có bằng chứng nào cho thấy rằng các sự kiện nguy hiểm đang xảy ra thường xuyên hơn.

          Còn về sự nóng lên toàn cầu thì sao? Có bằng chứng cho thấy rằng các thảm họa liên quan đến thời tiết đang trở nên thường xuyên hơn, so với các thảm họa khác như động đất. Ví dụ, tần suất thiên tai do xoáy thuận nhiệt đới và lũ lụt ngày càng gia tăng, tần suất động đất ít thay đổi. Mặc dù đây là những gì chúng ta mong đợi từ sự nóng lên toàn cầu, nhưng vẫn chưa có đủ dữ liệu thống kê để chứng minh điều này ngay bây giờ.

          Thứ hai, có cách giải thích nào khác cho việc tần suất thiên tai ngày càng gia tăng? Trước tiên, hãy xem xét các sự kiện sau:

          Dân số loài người đang tăng với tốc độ cấp số nhân. Với nhiều người hơn, tính dễ bị tổn thương tăng lên vì có nhiều người bị ảnh hưởng bởi các sự kiện tự nhiên khác.

          Dân số con người đang di chuyển về các khu vực ven biển (xem http://www.livescience.com/4167-flocking-coast-world-population-migrating-danger.html). Đây là những khu vực dễ bị tổn thương nhất bởi các hiểm họa thiên nhiên như lốc xoáy nhiệt đới, sóng thần và động đất ở một mức độ nào đó.

          Khả năng thông báo tin tức về thảm họa thiên nhiên của chúng ta ngày càng tăng, đặc biệt là kể từ khi phát minh ra internet. Trước đó trong lịch sử loài người có thể đã có nhiều thảm họa như vậy, nhưng có rất ít cách để thông tin về những thảm họa đó trên toàn thế giới.

          Trong khi đó: Tử vong do thiên tai đã giảm ở các nước phát triển và tăng ở các nước đang phát triển. Điều gì có thể giải thích điều này? Chính trị? Kinh tế học? Văn hóa khác nhau? Giáo dục?

          Chi phí cho thiên tai ngày càng gia tăng ở các nước phát triển. Điều gì có thể giải thích điều này? Kinh tế học?

          Khóa học này

          Khóa học này là không phải về các khía cạnh chính trị, văn hóa hoặc kinh tế của thiên tai.

          Đó là về khoa học về thiên tai và làm thế nào có thể sử dụng kiến ​​thức của chúng ta về các khía cạnh khoa học của thảm họa để giảm thiểu tử vong và tàn phá do các sự kiện thiên nhiên gây ra.

          Chủ đề sách giáo khoa

          Sách giáo khoa được chọn cho khóa học này sử dụng 5 khái niệm cơ bản trong việc nghiên cứu các hiểm họa thiên nhiên và thảm họa:

          1. Khoa học giúp chúng ta dự đoán các mối nguy hiểm
          2. Biết được nguy cơ rủi ro có thể giúp mọi người đưa ra quyết định
          3. Mối liên hệ tồn tại giữa các hiểm họa tự nhiên
          4. Con người có thể biến sự kiện thảm khốc thành thảm họa
          5. Hậu quả của các mối nguy có thể được giảm thiểu

          Chúng tôi sẽ thảo luận về từng khái niệm này cho từng mối nguy mà chúng tôi nghiên cứu.

          Ví dụ về các câu hỏi trên tài liệu này có thể được hỏi trong kỳ thi

            Xác định và đưa ra các ví dụ về từng loại nguy cơ sau đây (a) nguy cơ địa chất, (b) nguy cơ khí quyển, (c) nguy cơ thảm họa, (d) nguy cơ khởi phát nhanh, (e) nguy cơ do con người gây ra (f) nguy cơ chậm phát triển,.


          Xác suất tăng khi kích thước mẫu tăng?

          Tôi đang nói chuyện với một người bạn và chúng tôi đang thảo luận về một vấn đề toán học được ngụy trang dưới dạng một tình huống xã hội:

          Nếu xác suất ai đó chấp nhận yêu cầu hẹn hò của bạn với họ là 1% và bạn chỉ hỏi 1 người, thì xác suất họ nói có là 0,01

          Nếu bạn hỏi 100 người, thì cơ hội của bạn vẫn là 0,01 theo bạn của tôi.

          Bây giờ câu hỏi của tôi là, tại sao có vẻ trực quan rằng cơ hội sẽ tăng lên khi hỏi 100 người thay vì 1 người? Nó có phải là giá trị kỳ vọng gây ra trực giác này không?

          Tình huống này có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng vấn đề về thùng chứa bi & amp không?


          Duyệt toàn bộ dàn bài

          Trong trường hợp như vậy, xác suất của một sự kiện đang được xác định thông qua một thí nghiệm thực tế. Về mặt toán học,

          Xác suất thử nghiệm

          =

          Số lần xuất hiện sự kiện

          Tổng số thử nghiệm

          Ví dụ: nếu một viên xúc xắc được tung 6000 lần và số & # 395 & # 39 xuất hiện 990 lần, thì xác suất thực nghiệm để & # 395 & # 39 xuất hiện trên viên xúc xắc là 990/6000 = 0,165.

          Mặt khác, xác suất lý thuyết được xác định bằng cách ghi nhận tất cả các kết quả có thể xảy ra về mặt lý thuyết và xác định khả năng xảy ra của kết quả đã cho. Về mặt toán học,

          Xác suất lý thuyết

          =

          Số lượng kết quả thuận lợi

          Tổng số kết quả

          Ví dụ: xác suất lý thuyết mà số & # 395 & # 39 hiển thị trên một viên xúc xắc khi tung là 1/6 = 0,167. Điều này là do 6 kết quả có thể xảy ra (xúc xắc hiển thị & # 391 & # 39, & # 392 & # 39, & # 393 & # 39, & # 394 & # 39, & # 395 & # 39, & # 396 & # 39), chỉ có 1 kết quả (xúc xắc hiển thị & # 395 & # 39) là thuận lợi.

          Khi số lần thử nghiệm không ngừng tăng lên, xác suất thực nghiệm có xu hướng hướng tới xác suất lý thuyết. Để thấy được điều này, số lượng thử nghiệm phải đủ lớn.

          Xác suất thực nghiệm thường được sử dụng trong nghiên cứu và thực nghiệm của khoa học xã hội, khoa học hành vi, kinh tế và y học.

          Trong những trường hợp không tính được xác suất lý thuyết thì chúng ta cần dựa vào xác suất thực nghiệm.

          Ví dụ, để tìm hiểu hiệu quả của một phương pháp điều trị nhất định đối với mầm bệnh ở chuột, chúng tôi chỉ cần lấy một số con chuột có mầm bệnh và tiêm thuốc chữa bệnh của chúng tôi.

          Sau đó, chúng tôi tìm ra có bao nhiêu con chuột được chữa khỏi và điều này sẽ cho chúng ta xác suất thực nghiệm rằng một con chuột được chữa khỏi là tỷ lệ giữa số con chuột được chữa khỏi trên tổng số con chuột được thử nghiệm.

          Trong trường hợp này, không thể tính xác suất lý thuyết. Sau đó, chúng tôi có thể mở rộng xác suất thí nghiệm này cho tất cả các con chuột.

          Cần lưu ý rằng để xác suất thực nghiệm có ý nghĩa trong nghiên cứu thì cỡ mẫu phải đủ lớn.

          Trong ví dụ trên, nếu chúng ta thử nghiệm phương pháp chữa bệnh của mình trên 3 con chuột và tất cả chúng đều được chữa khỏi, thì xác suất thực nghiệm để một con chuột được chữa khỏi là 1. Tuy nhiên, kích thước mẫu quá nhỏ để kết luận rằng phương pháp chữa bệnh có hiệu quả trong 100% các trường hợp.


          Một bài toán xác suất kỳ lạ!

          Hãy xem xét ba sự kiện $ A, B, C $ sao cho $ P (A) & gt0 $, $ P (B) & gt0 $ và $ P (C) & gt0 $. Các sự kiện được liên kết với nhau thông qua các ràng buộc $ P (A cup B cup C) = 1 $ và $ P (A) = P ( overline)$.

          Chúng tôi cho rằng đúng là $ P (A) & gtP (B) $. Do đó, chúng tôi mong đợi sự kiện $ A $ sẽ xảy ra trước sự kiện $ B $, điều này khó xảy ra hơn.

          Tuy nhiên, nếu chúng ta yêu cầu $ P (A) = P ( overline) $, chúng tôi yêu cầu rằng thời gian chúng tôi cần đợi để nhận được thành công $ overline$ (tức là đến không quan sát sự kiện $ B $) cũng giống như sự kiện mà chúng tôi mong đợi để xem $ A $ thành công.

          Nhưng điều này có nghĩa là sự kiện $ B $ phải đã xảy ra và điều này mâu thuẫn với thực tế là $ P (A) & gtP (B) $.

          Tôi có thể đang làm một số sai lầm về khái niệm, nhưng tôi không thể nhìn thấy nó. Hơn nữa, vai trò của sự kiện $ C $ trong tất cả những điều này là gì, vì $ P (A cup B cup C) = 1 $?

          Trong hình này (xin lỗi vì định dạng thô) $ t_A, t_B $ đại diện cho thời gian chúng tôi dự kiến ​​sẽ đợi để xem sự kiện $ A $ và sự kiện $ B $, tương ứng (các đường đứt nét thể hiện thời gian mà chúng tôi mong đợi các sự kiện không xảy ra). Làm thế nào để ràng buộc $ P (A) = P ( overline) $ trông như thế nào trong lược đồ này?


          Những quan niệm sai lầm phổ biến với xác suất

          Điều quan trọng là phải tập trung vào các yếu tố logic khi ước tính xác suất. Tuy nhiên, mọi người có xu hướng tin vào những ngụy biện logic ảnh hưởng đến cách họ nhận thức và phân tích thông tin.

          Hãy lưu ý những quan niệm sai lầm phổ biến này khi xác định xác suất:

          Người chơi cờ bạc & rsquos Fallacy

          Điều này xảy ra khi một người lý do rằng một sự kiện có khả năng xảy ra dựa trên một loạt các kết quả trước đó.

          Quan niệm sai lầm còn được gọi là nguỵ biện Monte Carlo hoặc & lsquothe sự trưởng thành của các cơ hội, & rsquo theo Darrell Huff và Irving Geis & rsquo How to Take a Chance. Nó được đặt theo tên một sòng bạc ở Las Vegas, nơi hiện tượng này được nghiên cứu vào năm 1913.

          Một lần nữa, một lần tung đồng xu luôn có 50% cơ hội trúng đầu và sấp. Mỗi lần tung đồng xu là một sự kiện độc lập không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố trước đó. Sẽ không hợp lý khi lý do rằng & lsquoluck & rsquo của bạn sẽ thay đổi nếu đồng xu chạm mặt sấp 10 lần liên tiếp. Nó không & rsquot đảm bảo đồng xu sẽ đứng đầu trong lần tung thứ 6, ngay cả trong lần tung tiếp theo.

          Các nhà đầu tư có xu hướng mắc phải sai lầm này. Họ cho rằng một cổ phiếu sẽ mất giá hoặc tăng giá dựa trên các phiên giao dịch trước đó với xu hướng ngược lại. Nhưng thực tế là sự kiện này độc lập với các xu hướng trước đó.

          Lời ngụy biện nóng bỏng

          Tương tự như sai lầm của người đánh bạc & rsquos, sai lầm nóng bỏng là khi mọi người đưa ra quyết định dựa trên các sự kiện trước đó. Nhưng những người phạm phải sai lầm này có xu hướng nghĩ rằng họ đang & lsquolucky & rsquo khi họ thắng một vài lần liên tiếp. Điều này làm cho họ nghĩ rằng họ đã thắng & rsquot thua một cách phi lý trí, vì vậy họ tiếp tục cá cược thay vì rút tiền mặt.

          Một lần nữa, sai lầm nằm ở chỗ không nhận ra rằng sự kiện độc lập về mặt thống kê với các kết quả trước đó.

          Giáo sư tài chính Jeffrey Zwiebel của Stanford cho biết: Tuy nhiên, sai lầm bàn tay nóng có một ngoại lệ. Đối với các sự kiện không hoàn toàn mang tính xác suất, chẳng hạn như một trận bóng rổ hoặc bóng chày, nó không & rsquot luôn được áp dụng. Mặc dù kết quả trong thể thao có thể được quy một phần vào xác suất, không nghi ngờ gì rằng kỹ năng và niềm tin đóng một vai trò lớn trong việc ảnh hưởng đến hiệu suất.

          Anchor Bias

          Mọi người thường dựa vào một điểm tham chiếu để đưa ra quyết định. Biết được điều này, các nhà tâm lý học đã phát hiện ra rằng chúng ta quá coi trọng phần thông tin đầu tiên mà chúng ta tìm thấy.

          Anchoring hay focusism là một thuật ngữ trong tâm lý học mô tả xu hướng phụ thuộc quá nhiều vào một phần bằng chứng. Điều này làm mờ khả năng phán đoán của chúng ta, và một lần nữa, ngăn chúng ta xem xét bức tranh lớn. Khi một mỏ neo được thiết lập, sẽ có sự thiên vị đối với giá trị của nó.

          Ví dụ: nó có thể ảnh hưởng đến số tiền bạn & rsquore sẵn sàng chi tiêu. Nếu bạn phát hiện ra chiếc xe trung bình trên thị trường là 27.000 đô la, bạn & rsquore có khả năng mua một chiếc xe gần với mức giá này. Bạn có thể sẵn sàng mua một chiếc ô tô với giá 26.000 đô la vì nó thấp hơn giá trung bình.

          Tuy nhiên, nó & rsquos không phải là thỏa thuận tốt nhất. Nếu bạn kiểm tra xung quanh, bạn có thể tìm thấy cùng một kiểu dáng và sản phẩm với giá 24.000 đô la từ một đại lý trên khắp thị trấn.

          Xu hướng lần truy cập gần đây

          Khi mọi người đánh giá quá cao một sự kiện đã xảy ra gần đây, sự kiện đó được gọi là xu hướng lần truy cập gần đây hoặc tình trạng còn hàng.

          Nó đề cập đến những phán đoán không chính xác mà chúng ta đưa ra do để hiệu ứng gần đây ảnh hưởng đến hồi ức trong quá khứ của chúng ta. Hoàn toàn ngược lại với cách ngụy biện của con bạc & rsquos, nó bóp méo nhận thức mà không cần xem xét đến một lượng lớn bằng chứng.

          Ví dụ, mọi người có xu hướng phóng đại sự xuất hiện của các cuộc tấn công cá mập khi họ nhìn thấy nó trên bản tin. Mặc dù các vụ cá mập tấn công là cực kỳ hiếm, nhưng mọi người nghĩ một cách phi lý rằng một cuộc tấn công khác sẽ sớm xảy ra. Hoặc có lẽ chúng ta có thể đổ lỗi cho nỗi sợ hãi cá mập của quốc gia trên bộ phim Jaws năm 1975.

          Theo báo cáo của Los Angeles Times, một người có 0,00003% khả năng bị cá mập tấn công. Điều này có nghĩa là bạn & rsquore có nhiều khả năng chết vì suy tim hơn (20%) so với bị cá mập giết.

          Một số nguyên nhân gây ra cái chết ở Hoa Kỳ không nhận được nhiều sự đưa tin của các phương tiện truyền thông như họ nên làm. Trong một báo cáo năm 2016 của Our World in Data, sự khác biệt lớn nhất liên quan đến các kiểu chết bạo lực, chẳng hạn như tự sát, giết người và khủng bố. Cả ba đều nhận được nhiều sự đưa tin của các phương tiện truyền thông và các tìm kiếm trên Google hơn là tỷ lệ số người chết thực tế. Xem bảng bên dưới.

          Nguyên nhân của cái chết % Tử vong thực tế Mức độ phủ sóng của phương tiện truyền thông% Tìm kiếm trên Google%
          Bệnh tim 30.2% 2.1-2.5% 2%
          Ung thư 29.5% 12.7-13.5% 37%
          Sự cố đường ngã tai nạn 7.6% 1.9 – 2.8% 10.7%
          Đột quỵ 4.9% 5% 6.5%
          Tự tử 1.8% 10.6 – 14% 12.4%
          Tội giết người 0.9% 22.8 – 23.3% 3.2%
          Khủng bố & lt0,01% 33.3 – 35.6% 7.2%

          Các sự kiện hiếm hoi khác có vẻ phổ biến do phương tiện truyền thông đưa tin:

          • Tai nạn máy bay
          • Vụ nổ súng ở trường học
          • Trúng xổ số
          • Sự cố nhà máy điện hạt nhân
          • Trận động đất trên 8,0 độ Richter

          Nghiên cứu xác suất trong thời đại hiện đại

          Xác suất rất hữu ích để xác định điều gì đó đơn giản như lăn số 6 trên xúc xắc, để xác định tuổi thọ của một nhóm người lớn và tỷ lệ bệnh di truyền xảy ra ở trẻ sơ sinh.

          Các ứng dụng đương đại khác của nghiên cứu xác suất được tìm thấy trong vật lý thiên văn, dự đoán thời tiết, y học, âm nhạc và lập trình máy tính.

          Tại sao xác suất lại quan trọng?

          Mọi người đều có lợi khi biết trước khả năng xảy ra các sự kiện. Nó cung cấp cho chúng ta một góc nhìn rộng hơn về các vấn đề, chuẩn bị cho chúng ta những cách hiệu quả để giải quyết vấn đề.


          QUYẾT ĐỊNH CHỤP ẢNH MASS: PHƯƠNG TIỆN VÀ HÌNH ẢNH

          Nếu cách thức mà phương tiện truyền thông (cũ, mới, xã hội) đưa tin về sự kiện xả súng hàng loạt đóng vai trò thúc đẩy các vụ xả súng hàng loạt hơn nữa, thì việc thay đổi các phương pháp báo cáo này có thể làm giảm sự bắt chước. Chiến thuật này đã có hiệu quả trong việc giảm thiểu tự tử do bắt chước, 15 và Tổ chức Y tế Thế giới, trích dẫn 50 năm nghiên cứu về bắt chước, đã đăng các hướng dẫn trên phương tiện truyền thông về việc đưa tin các vụ tự tử để ngăn chặn các vụ tự tử bắt chước.16 Hướng dẫn bao gồm các đề xuất như không giật gân tự tử (ví dụ: đề xuất & # x0201cepidemic & # x0201d), tránh các tiêu đề nổi bật, không gợi ý rằng tự tử là do bất kỳ yếu tố đơn lẻ nào như trầm cảm, không lặp lại câu chuyện quá thường xuyên, không cung cấp mô tả từng bước về phương pháp, hạn chế sử dụng ảnh và video và đặc biệt cẩn thận với các vụ tự tử của người nổi tiếng.

          Các đề xuất tương tự đã được đưa ra để báo cáo các vụ xả súng hàng loạt. Ví dụ: nhóm Đào tạo Phản hồi nhanh về Thực thi Luật Nâng cao, phối hợp với Cục Điều tra Liên bang, đã phát triển chiến dịch & # x0201cDon & # x02019t Name Them & # x0201d. Chiến dịch này nhằm mục đích hạn chế các vụ xả súng hàng loạt bắt chước do phương tiện truyền thông gây ra và đề nghị giảm thiểu việc nêu tên và mô tả các cá nhân liên quan đến các vụ xả súng hàng loạt, hạn chế chủ nghĩa giật gân và từ chối phát các tuyên bố hoặc video về các vụ bắn súng. James Comey, giám đốc Cục Điều tra Liên bang, đã theo một chiến lược tương tự khi mô tả vụ xả súng năm 2016 ở Orlando:

          Bạn sẽ nhận thấy rằng tôi không sử dụng tên của kẻ giết người & # x02019s và tôi sẽ cố gắng không làm điều đó. Một phần của động lực thúc đẩy những người bệnh làm điều này là một số khái niệm sai lệch về danh tiếng hoặc vinh quang và tôi không muốn trở thành một phần của điều đó vì lợi ích của các nạn nhân và gia đình của họ, và vì vậy, những tâm hồn méo mó khác không & # x02019t nghĩ rằng đây là con đường dẫn đến sự nổi tiếng và được công nhận.17

          Việc áp dụng các khuyến nghị của Tổ chức Y tế Thế giới và nhóm Huấn luyện phản ứng nhanh của Cơ quan thực thi pháp luật nâng cao có thể giúp giảm số lượng các vụ xả súng hàng loạt ở Hoa Kỳ.

          Có những chiến lược bổ sung, được đề xuất bởi nghiên cứu về sự bắt chước tổng quát, mà các phương tiện truyền thông có thể áp dụng để giảm thiểu hơn nữa các vụ xả súng hàng loạt bắt chước. Một chiến lược có thể là trình bày các hành động của game bắn súng & # x02019 theo hướng tiêu cực. Các cuộc thảo luận về hành động của người bắn (ví dụ: chuẩn bị, lập kế hoạch, bắn) có thể mô tả những hành động này là đáng xấu hổ hoặc hèn nhát. Việc kết hợp hành vi quan sát được với hình phạt đã được chứng minh là làm giảm khả năng bắt chước.18 Vẽ chân dung hành vi của kẻ bắn súng & # x02019 là đáng xấu hổ có thể làm giảm bất kỳ phần thưởng nào được nhận thức về hành vi đó, vì các phản ứng cảm xúc như xấu hổ thường không liên quan đến kết quả tích cực.

          Chiến lược thứ hai có thể là tránh các mô tả chi tiết về cơ sở lý luận của game bắn súng & # x02019 để tham gia vào hành vi. Nói chung, mọi người có nhiều khả năng bắt chước hành vi của người khác mà họ cho là giống với mình. Khi các phương tiện truyền thông liên tục mô tả động cơ có chủ đích cho việc bắn súng, họ có thể vô tình chỉ ra những điểm tương đồng giữa người bắn và những người khác mà có thể không được chú ý. Ví dụ: tuyên bố rằng một game bắn súng đã trả thù sau nhiều năm bị bắt nạt có thể miêu tả một vụ xả súng hàng loạt như một lựa chọn phản ứng khả thi cho những cá nhân bị bắt nạt và có xuất thân tương tự như người bắn súng. Không nghi ngờ gì nữa, việc hiểu rõ động cơ của một vụ xả súng hàng loạt là rất quan trọng, nhưng những mô tả sâu sắc về lý do có thể không chỉ để cung cấp thông tin mà còn làm tăng khả năng bắt chước.

          Chiến lược thứ ba có thể là giảm thời lượng đưa tin tổng thể sau một vụ nổ súng hàng loạt. Trong trường hợp tự sát, mối quan hệ liều lĩnh & # x02013 đã được gợi ý trong đó việc tăng cường đưa tin trên phương tiện truyền thông về một sự kiện tự sát dẫn đến gia tăng các vụ tự sát bắt chước.19 Điều tương tự cũng có thể đúng với các vụ xả súng hàng loạt bắt chước. Có một sự ồn ào về tin tức sau một vụ xả súng hàng loạt và việc đưa tin trên các phương tiện truyền thông có thể tiếp tục trong nhiều tuần. Trong phạm vi mà sự chú ý của phương tiện truyền thông được coi là phần thưởng cho hành động của người bắn súng thông qua sự nổi tiếng, do đó cũng làm tăng địa vị xã hội của người bắn súng, việc giảm mức độ phủ sóng trên phương tiện truyền thông tổng thể có thể giảm thiểu khả năng bắt chước sau một sự kiện bắn súng hàng loạt.

          Chiến lược thứ tư có thể là hạn chế việc sử dụng các sự kiện báo chí trực tiếp ngay sau một vụ nổ súng hàng loạt. Mặc dù có nhu cầu cao về thông tin ngay sau vụ nổ súng hàng loạt, nhưng thông tin này không nhất thiết phải được cung cấp trong sự kiện trực tiếp, điều này có thể làm tăng mức độ & # x0201cexcitement & # x0201d chung quanh sự kiện. Thay vào đó, thông tin có thể được phát hành thông qua các bản cập nhật bằng văn bản. Not only would this minimize perceived reward, it might actually serve to decrease overall interest in the event, which might further curb imitation.

          Similarly, it is important that new outlets present only the facts of a mass shooting rather than attempting to produce entertaining or dramatic digital re-creations of the event. There should be a clear attempt on the part of the media to reduce the frenetic energy or emotion of a 𠇋reaking news story.” Instead, the bare facts of the event should be conveyed in a straightforward or even dull manner to minimize interest in the event. Sensationalism should be avoided.

          Finally, media reports should avoid providing detailed accounts of the actions of a mass shooter before, during, or after the event. Describing the shooter’s actions in extensive detail, or through graphical presentations, may provide additional information regarding the behaviors that might further prompt imitation. Instead, only the details necessary to describe the event should be provided. The less the behavior is described, the less likely it is to be imitated.


          How Probability Distributions Work

          Perhaps the most common probability distribution is the normal distribution, or "bell curve," although several distributions exist that are commonly used. Typically, the data generating process of some phenomenon will dictate its probability distribution. This process is called the probability density function.

          Probability distributions can also be used to create cumulative distribution functions (CDFs), which adds up the probability of occurrences cumulatively and will always start at zero and end at 100%.

          Academics, financial analysts and fund managers alike may determine a particular stock's probability distribution to evaluate the possible expected returns that the stock may yield in the future. The stock's history of returns, which can be measured from any time interval, will likely be composed of only a fraction of the stock's returns, which will subject the analysis to sampling error. By increasing the sample size, this error can be dramatically reduced.

          Bài học rút ra chính

          • A probability distribution depicts the expected outcomes of possible values for a given data generating process.
          • Probability distributions come in many shapes with different characteristics, as defined by the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis.
          • Investors use probability distributions to anticipate returns on assets such as stocks over time and to hedge their risk.

          Type II Error

          In statistical hypothesis testing, a type II error is a situation wherein a hypothesis test fails to reject the null hypothesis that is false. In other words, it causes the user to erroneously not reject the false null hypothesis because the test lacks the statistical power to detect sufficient evidence for the alternative hypothesis. The type II error is also known as a false negative.

          The type II error has an inverse relationship with the power of a statistical test. This means that the higher power of a statistical test, the lower the probability of committing a type II error. The rate of a type II error (i.e., the probability of a type II error) is measured by beta (&beta) Beta The beta (&beta) of an investment security (i.e. a stock) is a measurement of its volatility of returns relative to the entire market. It is used as a measure of risk and is an integral part of the Capital Asset Pricing Model (CAPM). A company with a higher beta has greater risk and also greater expected returns. while the statistical power is measured by 1- &beta.

          How to Avoid the Type II Error?

          Similar to the type I error, it is not possible to completely eliminate the type II error from a hypothesis test Hypothesis Testing Hypothesis Testing is a method of statistical inference. It is used to test if a statement regarding a population parameter is correct. Hypothesis testing . The only available option is to minimize the probability of committing this type of statistical error. Since a type II error is closely related to the power of a statistical test, the probability of the occurrence of the error can be minimized by increasing the power of the test.

          1. Increase the sample size

          One of the simplest methods to increase the power of the test is to increase the sample size used in a test. The sample size primarily determines the amount of sampling error, which translates into the ability to detect the differences in a hypothesis test. A larger sample size increases the chances to capture the differences in the statistical tests, as well as increasing the power of a test.

          2. Increase the significance level

          Another method is to choose a higher level of significance. For instance, a researcher may choose a significance level of 0.10 instead of the commonly acceptable 0.05 level. The higher significance level implies a higher probability of rejecting the null hypothesis when it is true.

          The larger probability of rejecting the null hypothesis decreases the probability of committing a type II error while the probability of committing a type I error increases. Thus, the user should always assess the impact of type I and type II errors on their decision and determine the appropriate level of statistical significance.

          Thí dụ

          Sam is a financial analyst What Does a Financial Analyst Do What does a financial analyst do? Gather data, organize information, analyze results, make forecasts and projections, recommendations, Excel models, reports . He runs a hypothesis test to discover whether there is a difference in the average price changes for large-cap and small-cap stocks Russell 2000 The Russell 2000 is a stock market index that tracks the performance of 2,000 US small-cap stocks from the Russell 3000 index. The Russell 2000 index is widely quoted as a benchmark for mutual funds that consist primarily of small-cap stocks. .

          In the test, Sam assumes as the null hypothesis that there is no difference in the average price changes between large-cap and small-cap stocks. Thus, his alternative hypothesis states that a difference between the average price changes does exist.

          For the significance level, Sam chooses 5%. This means that there is a 5% probability that his test will reject the null hypothesis when it is actually true.

          If Sam&rsquos test incurs a type II error, then the results of the test will indicate that there is no difference in the average price changes between large-cap and small-cap stocks. However, in reality, a difference in the average price changes does exist.

          Nhiêu tai nguyên hơn

          CFI is the official provider of the global Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)&trade Become a Certified Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)® CFI's Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)® certification will help you gain the confidence you need in your finance career. Enroll today! certification program, designed to help anyone become a world-class financial analyst. To keep learning and advancing your career, the additional CFI resources below will be useful:

          • Type I Error Type I Error In statistical hypothesis testing, a type I error is essentially the rejection of the true null hypothesis. The type I error is also known as the false
          • Conditional Probability Conditional Probability Conditional probability is the probability of an event occurring given that another event has already occurred. The concept is one of the quintessential
          • Framing Bias Framing Bias Framing bias occurs when people make a decision based on the way the information is presented, as opposed to just on the facts themselves. The same facts presented in two different ways can lead to different judgments or decisions from people.
          • Mutually Exclusive Events Mutually Exclusive Events In statistics and probability theory, two events are mutually exclusive if they cannot occur at the same time. The simplest example of mutually exclusive

          Financial Analyst Certification

          Become a certified Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)® Become a Certified Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)® CFI's Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)® certification will help you gain the confidence you need in your finance career. Enroll today! bằng cách hoàn thành các lớp học và chương trình đào tạo mô hình tài chính trực tuyến CFI & rsquos!


          Xem video: Im breaking up with you. . Sad Bakugou. tododeku. mean uraraka. bnhamha. My AU SHOUTOUT (Tháng Sáu 2022).