Teorema de Bayes:
Probabilidad de 2 sucesos S1 S2 según la relación entre ellos: Si son mutuamente excluyentes Si son dependientes Si son independientes.
Teorema de bayes:
Conceptos básicos: Probabilidad a priori de la Hipótesis Diagnosticidad del Dato Hipótesis alternativas Probabilidad conjunta de 2 sucesos dependientes Probabilidad condicional inversa.
El razonamiento probabilístico humano generalmente.. no es extensional es extensional.
Heurístico de representatividad:
La insensibilidad a las probabilidades a priori.. también ha sido demostrada con participantes expertos no afecta a los participantes expertos.
Heurístico de representatividad:
La insensibilidad a las probabilidades a priori El promedio de aciertos correctos se incrementó del 16% en formato probabilístico al 46% en formato de frecuencias El promedio de aciertos correctos se incrementó del 16% en formato frecuencias al 46% en formato de probabilístico.
Heurístico de representatividad:
La insensibilidad a la capacidad predictiva del dato La predicción y la evaluación coincidirían si la eficacia predictiva fuera perfecta No hace falta que la eficacia predictiva sea perfecta para que coincidan con exactitud la predicción y la evaluación.
Heurístico de representatividad:
La insensibilidad a la capacidad predictiva del dato La predicción basada en la "impresión" responde al concepto de "ilusión de validez" La predicción basada en la "impresión" responde al concepto de "ilusión de impresión".
Heurístico de representatividad:
Concepciones estadísticas inexactas La regresión estadística o a la media es la tendenca a situarse más próxima a la media en una segunda medición La regresión estadística o a la media es la tendenca a situarse más alejado a la media en una segunda medición.
Heurístico de representatividad:
Concepciones estadísticas inexactas:
Falacia del jugador Es la insensibilidad al tamaño de la muestra (excesiva fiabilidad a resultados obtenidos con muestras pequeñas) Es la insensibilidad al tamaño de la muestra (poca fiabilidad a resultados obtenidos con muestras grandes).
Heurístico de representatividad:
Falacia de la conjunción Una conjunción no puede ser nunca más probable que cada uno de sus constituyentes (sean o no independientes) Una conjunción puede ser más probable que cada uno de sus constituyentes (solo si son dependientes).
Heurístico de representatividad:
Falacia de la conjunción Al elegir como "mas probable" la conjunción no se viola el principio extensional solo no se estaría evaluando la probabilidad matemática Al elegir como "mas probable" la conjunción se violaría el principio extensional por no estar evaluando la probabilidad matemática.
Heurísticos de accesibilidad Sesgo debido a la facilidad de recuperación Sesgo debido a la facilidad en la construcción de ejemplos Sesgo de facilidad para imaginar situaciones Correlación ilusoria e ilusión de control.
Heurísticos del prototipo:
Doble proceso de sustitución: La categoría se sustituye por su ejemplar prototípico, y un atributo de la categoría se sustituye por una propiedad del prototipo La categoría se sustituye por un atributo de la categoría, y su ejemplar prototípico se sustituye por una propiedad del prototipo.
En la evaluación retrospectiva de las experiencias con valor afectivo los sujetos basan la intensidad con un promedio entre la media del pico más saliente y el pico más próximo al final de la experiencia los sujetos basan la intensidad con un promedio entre la media de los picos más salientes los sujetos basan la intensidad en el pico más próximo al final de la experiencia.
Heurístico de anclaje y ajuste
Experimento de Tversky tenía 2 fases Fase de juicio comparativo Fase de juicio absoluto.
Heurístico de anclaje y ajuste
(2 falsas) No hay anclaje si el ancla es incompatible con el juicio final El tiempo del juicio comparativo es inverso al del absoluto* Hay un efecto asimétrico en el sesgo del anclaje (sesgo superior para valores elevados) Sigue habiendo anclaje aunque el ancla sea incompatible con el juicio final No hay un efecto asimétrico en el sesgo del anclaje.
Teoria del apoyo
(2 falsas) El "efecto de desempaquetado" es el principio explicativo de la teoría: en el juicio probabilístico humano "el todo es menor que la suma de sus partes" Es subaditiva para disyunciones implícitas (para algo concreto), y aditiva para disyunciones explícitas (para algo impreciso) El grado de subaditividad es el "factor de desempaquetado" Explica que descripciones más detalladas den juicios evaluativos más extremos No explica que descripciones más detalladas den juicios evaluativos más extremos El grado de aditividad es el "factor de desempaquetado".
Teoria de los modelos mentales
Una conclusión es.. posible probable necesaria.
Teoria de los modelos mentales
se basa en varios principios: Principio de verdad Principio de equiprobabilidad Principio de proporcionalidad Principio numérico Principio del subconjunto.
Teoria de los modelos mentales
Hipótesis de los conjuntos anidados: los errores y sesgos de inferencia bayesiana se reducen cuando se facilita la representación de las relaciones inclusivas los errores y sesgos de inferencia bayesiana aumentan cuando se facilita la representación de las relaciones inclusivas.
Teoria de los modelos mentales La subaditividad explicaría la violación de la regla de disyunción, y los heuristicos de representatividad y accesibilidad la de conjunción los heuristicos de representatividad y accesibilidad explicarían la violación de la regla de conjunción, y la subaditividad la de disyunción.
Juicio probabilístico y calibración* Efecto de sobreconfianza Efecto fácil-difícil.
2 teorías para explicar el sesgo de sobreconfianza y el efecto "fácil-difícil" Enfoque de los modelos mentales probabilísticos Modelo "Fuerza-Peso" de la confianza en la evidencia.
Enfoque de los modelos mentales probabilísticos El sesgo de sobreconfianza es más acusado cuanto mayor es la eficacia de las respuestas de los sujetos El sesgo de sobreconfianza es menos acusado cuanto mayor es la eficacia de las respuestas de los sujetos.
Modelo "Fuerza-Peso" de la confianza en la evidencia Aumenta la sobreconfianza si la Fuerza es elevada y el peso bajo (y viceversa con la subconfianza) Aumenta la sobreconfianza si la Fuerza es baja y el peso elevado (y viceversa con la subconfianza).
Calibración en el juicio de los expertos Desatienden probabilidades a priori y la capacidad predictiva del dato Atienden probabilidades a priori y la capacidad predictiva del dato.
Calibración en el juicio de los expertos Muestran subconfianza cuando la probabilidad a priori como la discriminalidad son elevadas (y sobreconfianza cuando son bajas) Muestran sobreconfianza cuando la probabilidad a priori como la discriminalidad son elevadas (y subconfianza cuando son bajas).
Sesgo Predictivo y Sesgo Retrospectivo Sesgo Predictivo Sesgo Retrospectivo*.
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