소수 법칙은 무엇입니까?

십진 정리라고도 하는 타르수의 법칙은 아모스 테보스키와 다니엘 카네만이 그들의 연구에서' 도박꾼 오류' 를 요약한 것이다.

소수법칙은 인간의 행동 자체가 항상 이성적인 것은 아니라고 생각한다. 불확실성 하에서, 인간의 사고 과정은 이성적인 법칙에서 체계적으로 벗어나 지름길로 갈 것이다. 인간의 사고 방식, 이미지 사고, 외부 환경 등은 모두 체계적인 편차를 일으켜 비이성적 행동을 취한다. 불확실한 사건의 확률을 판단할 때, 대부분의 사람들은 확률론에서 많은 수의 법칙을 어기고, 자기도 모르게 소수법칙을 사용한다. 즉' 전형적인 사건' 을 남용하고' 기본 확률' 을 잊는다.

소수 법칙은 사람들이 큰 샘플의 결론을 작은 견본에 잘못 이식하는 경향이 있다는 것이다. 예를 들어, 동전을 던질 확률은 양쪽에 각각 50% 가 있다는 것을 알고 있기 때문에, 그들은 연속 다섯 머리를 던진 후 다음 반전의 기회가 더 크다는 것을 판단하는 경향이 있다. 이 점은 이미 증권시장의 대량의 실험과 허위 예측에 의해 증명되었다.

소수 법칙의 내용:

사람들은 보통 경제학과 확률 추리의 관점에서 환경을 전체적으로 엄격하게 분석할 능력이 없다. 사람들의 추론은 종종 어떤 깨달음이나 경험에 의존하기 때문에 종종 체계적인 편차로 이어질 수 있다.

기본적인 편차는 사람들이 항상 소수 법칙을 사용하는 경향이 있으며, 작은 샘플과 큰 샘플의 경험 평균이 동일한 확률 분포를 가지고 있다고 생각하는 것은 실제로 확률론에서 많은 수의 원리를 위반한다는 것이다. 예를 들어, 한 유명한 실험에서 참가자들은 특정 시간에 큰 병원에서 태어난 아기의 60% 가 소년이라고 생각하는데, 그렇다면 작은 병원에서도 마찬가지일 것이다. 일반적으로 무작위 변수 샘플 평균의 분산이 샘플 양이 증가함에 따라 얼마나 빨리 감소하는지 모르는 것 같습니다.

더 정확히 말하자면, 통계학에서 많은 수의 법칙에 따라 무작위 변수의 큰 샘플을 독립적으로 관찰하는데, 그 평균의 확률 분포는 이 무작위 변수의 기대치를 반영한다. 견본량이 커지면서 견본 평균의 분산이 0 에 가까워졌다.

그러나 인간 심리학의 십진법에 따르면 무작위 변수의 예상 분포도 작은 샘플의 샘플 평균에 반영될 것이라고 확신한다. 이로 인해 짧은 시퀀스에 대한 독립적 관측에 대한 과도한 추론이 발생합니다.