論文の概要: More Causes Less Effect: Destructive Interference in Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13320v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 13:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-04 19:41:01.111644
- Title: More Causes Less Effect: Destructive Interference in Decision Making
- Title(参考訳): さらなる影響: 意思決定における破壊的干渉
- Authors: Irina Basieva, Vijitashwa Pandey, Polina Khrennikova
- Abstract要約: 本研究は,製品故障の条件付き確率の顧客推定における破壊的干渉を示す新しい実験である。
組み合わせると、この2つの原因が反対の効果をもたらすことが示される。
このような2つ以上の理由の負の干渉は、顧客の心の中で起こっている認知プロセスのモデリングを改善するために利用されるかもしれない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new experiment demonstrating destructive interference in
customers' estimates of conditional probabilities of product failure. We take
the perspective of a manufacturer of consumer products, and consider two
situations of cause and effect. Whereas individually the effect of the causes
is similar, it is observed that when combined, the two causes produce the
opposite effect. Such negative interference of two or more reasons may be
exploited for better modeling the cognitive processes taking place in the
customers' mind. Doing so can enhance the likelihood that a manufacturer will
be able to design a better product, or a feature within it. Quantum probability
has been used to explain some commonly observed deviations such as question
order and response replicability effects, as well as in explaining paradoxes
such as violations of the sure-thing principle, and Machina and Ellsberg
paradoxes. In this work, we present results from a survey conducted regarding
the effect of multiple observed symptoms on the drivability of a vehicle. We
demonstrate that the set of responses cannot be explained using classical
probability, but quantum formulation easily models it, as it allows for both
positive and negative "interference" between events. Since quantum formulism
also accounts for classical probability's predictions, it serves as a richer
paradigm for modeling decision making behavior in engineering design and
behavioral economics.
- Abstract(参考訳): 製品故障の条件付き確率の顧客推定における破壊的干渉を示す新しい実験を行った。
消費者製品のメーカーの視点から、原因と効果の2つの状況を考察する。
個々の原因の影響は似ているが、結合すると2つの原因が反対の効果を生み出すことが観察される。
このような2つ以上の理由に対する否定的な干渉は、顧客の心の中で起こる認知過程をよりよくモデル化するために利用することができる。
そうすることで、製造業者がより良い製品やその中の機能の設計ができる可能性を高めることができる。
量子確率は、疑問順序や応答の再現性効果などのよく見られる偏差や、確実な原理違反やマキナとエルスベルクのパラドックスなどパラドックスを説明するために用いられる。
本研究では,複数の症状が車両の乾燥性に及ぼす影響について調査した結果を報告する。
応答の集合は古典的確率では説明できないが、量子定式化はイベント間の正と負の両方の「干渉」を可能にするので、容易にそれをモデル化できる。
量子ホルマリズムは古典確率の予測にも関係しているため、工学設計や行動経済学における意思決定の振る舞いをモデル化するよりリッチなパラダイムとして機能する。
関連論文リスト
- Linking a predictive model to causal effect estimation [21.869233469885856]
本稿では、まず、ある事例における結果に対する特徴(治療としての)の因果効果を推定する挑戦に取り組む。
理論的結果は、予測モデルを因果効果推定に自然に関連付け、予測モデルが因果的解釈可能であることを示唆する。
本稿では, 種々の予測モデルを用いて, 条件を満たす場合, 特徴の因果効果を, 最先端の因果効果推定法と同じくらい正確に推定できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T13:08:16Z) - Active Bayesian Causal Inference [72.70593653185078]
因果発見と推論を統合するための完全ベイズ能動学習フレームワークであるアクティブベイズ因果推論(ABCI)を提案する。
ABCIは因果関係のモデルと関心のクエリを共同で推論する。
我々のアプローチは、完全な因果グラフの学習のみに焦点を当てた、いくつかのベースラインよりも、よりデータ効率が高いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T22:38:57Z) - Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards
Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。
正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。
人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T22:15:56Z) - Observing Interventions: A logic for thinking about experiments [62.997667081978825]
本稿では,実験から学ぶ論理への第一歩について述べる。
我々のアプローチにとって重要なことは、介入の概念が(現実的または仮説的な)実験の形式的表現として使用できるという考えである。
提案された全ての論理系に対して、健全で完全な公理化を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T09:26:45Z) - Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian
Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
因果機構は構造因果モデルによって記述できる。
最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T14:52:58Z) - Experimentally adjudicating between different causal accounts of Bell
inequality violations via statistical model selection [0.0]
ベルの不等式は、ベル実験の因果モデルを提供する方法に関する、一見自然な仮定の集合から従う。
これらの仮定の一部を修正した2種類の因果モデルが提案されている。
われわれはこれらの選択肢を予測力に基づいて判断する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T19:33:02Z) - Order Effects in Bayesian Updates [0.0]
順序効果は、情報列が与えられた仮説の確率に関する判断が、情報が逆転されたときに同じ仮説の確率と等しくない場合に生じる。
我々は,各質問を,回答者が信念を反映したミニ実験と考えることができる順序効果のベイズ更新モデルを提案した。
その結果,2つの質問が相関しているという,応答者の事前の信念という,単純な認知的説明が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-16T05:24:04Z) - A Negation Quantum Decision Model to Predict the Interference Effect in
Categorization [3.997680012976965]
干渉効果は、場合によっては総確率原理を破る分類によって引き起こされる。
本稿では、干渉を予測するために、否定量子モデル(NQモデル)を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T05:30:00Z) - Causal influence in operational probabilistic theories [0.0]
可逆進化の入力系と出力系との因果関係について検討する。
1つはシグナリングに基づく概念であり、もう1つは量子セルオートマトンにおけるセルの近傍を定義するために使われる概念である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-30T16:10:57Z) - A Critical View of the Structural Causal Model [89.43277111586258]
相互作用を全く考慮せずに原因と効果を識別できることが示される。
本稿では,因果モデルの絡み合った構造を模倣する新たな逆行訓練法を提案する。
我々の多次元手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 文献的手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T22:52:28Z) - Quantum-like modeling of the order effect in decision making: POVM
viewpoint on the Wang-Busemeyer QQ-equality [77.34726150561087]
Wang と Busemeyer は量子モデルとアプローチ、および非パラメトリック平等(いわゆる QQ-equality)を発明した。
このことは、数学的に正の演算子値測度で表される質問を考慮し、ワン=ブーゼマイアモデルを拡張する可能性をテストすることである。
しかし, 原理的には, 質問の文脈を拡大することで, 元の Wang-Busemeyer モデルに拡張モデルを還元できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2018-10-31T18:11:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。