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不确定性,学习和理性期望
持续关注的问题是,过度关注正式的建模和统计数据可能导致忽视实践问题,并在形式上的结果中过度自信...分析解释取决于关于如何将现实映射到模型的上下文判断,以及如何将形式分析结果映射到现实中。 […]
来源:Lars P Syll持续关注的问题是,过度关注正式的建模和统计数据可能会导致对实际问题的忽视,并在形式结果中过度自信……分析解释取决于上下文判断如何将现实映射到模型中,以及如何将形式分析结果映射到现实中。但是,只有在大量劳动推理推理时,才能期望正式产出过度自信。首先,有必要认为劳动是合理的,而这样做的一种方法是相信正式的扣除会产生重要的结论。其次,似乎人类对不确定性存在普遍的厌恶,减少不确定性感觉的一种方法是将信心投入推论,作为充分的真理指南。不幸的是,这种信仰在逻辑上像任何宗教信条一样不合理,因为仅当其对现实世界的假设的假设是确定的……不幸的是,假设不确定性降低了推论和统计计算的状态,从而在假设推理中进行了推论和统计计算的状态 - 他们可以从特定的问题中推断出最佳的问题(他们才能确定这些问题(这些问题)(他们才能提出了特定问题),这是因为这些问题的特定问题,而不是为了提出特定的问题,而不是为了确定的问题,而这些问题是为了确定的。然而,更不幸的是,这种练习在忽略或歪曲的可用信息的程度上具有欺骗性,并且使隐藏的假设不受数据的支持……尽管假设不确定性,但建模者通常只表达其建模假设中的不确定性,有时是灾难性的后果。计量经济学提供了戏剧性的警告示例,其中复杂的建模在重要应用中惨败了……应该花费大量时间来解释实际假设的统计模型和算法的全部细节,强调其输出相对于完整(和因此未识别的)因果模型的极为假设的性质,用于数据生效机构。教学