JUICIO BAJO INCERTIDUMBRE: HEURÍSTICA Y SESGOS

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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
MARKETING Y NEGOCIACIÓN COMERCIAL

MATERIA

ADMINISTRACION FINANCIERA II

INTEGRANTES:

• Rodríguez Quinde Evelyn
• Milton Goyes Becerra
• Maicol Zamora Paz

GRUPO#6

JUICIOS EN SITUACIÓN DE INCERTIDUMBRE

DOCENTE

ING. HERNANDEZ LUDEÑA KAREN CAROLINA

CURSO

6-1

2019-2020 CICLO II

TRADUCCION DEL ARTICULO

JUICIO BAJO INCERTIDUMBRE: HEURÍSTICA Y SESGOS

Muchas decisiones se basan en creencias sobre la probabilidad de eventos inciertos, como el resultado de una elección, la culpabilidad de un acusado o el valor futuro del dólar. Estas creencias generalmente se expresan en declaraciones tales como "Creo que "las posibilidades son infinitas como improbable que y así sucesivamente. Ocasionalmente, las creencias sobre eventos inciertos se expresan en forma numérica como probabilidades o probabilidades subjetivas.

• ¿Qué determina tales creencias?
• ¿Cómo evalúa la gente la probabilidad de un evento incierto o el valor de una cantidad incierta?

 Este artículo muestra que las personas confían en un número limitado de principios heurísticos que reducen las tareas complejas de evaluar las probabilidades y predecir valores para operaciones de juicio más simples. En general, estas heurísticas son bastante útiles, pero a veces conducen a errores graves y sistemáticos. La evaluación subjetiva de probabilidad se asemeja a la evaluación subjetiva de cantidades físicas como la distancia o el tamaño. Todos estos juicios se basan en datos de validez limitada, que se procesan de acuerdo con reglas heurísticas. Por ejemplo, la distancia aparente de un objeto está determinada en parte por su claridad. Cuanto más nítido se ve el objeto, más cerca parece estar. Esta regla tiene cierta validez, encausto: en cualquier escena los objetos más distantes se ven con menos nitidez que los objetos más cercanos. Sin embargo, la dependencia de esta regla conduce a errores sistemáticos en la estimación de la distancia. Específicamente, las distancias a menudo se sobreestiman cuando la visibilidad es pobre porque los contornos de los objetos son borrosos. Por otro lado, las distancias son a menudo subestimadas

Se juntas cuando la visibilidad es buena porque los objetos se ven claramente. Por lo tanto, la confianza en la claridad como una indicación de la distancia conduce a sesgos comunes. Tales sesgos también se encuentran en el juicio intuitivo de probabilidad. Este artículo describe tres heurísticas que se emplean para evaluar probabilidades y predecir valores. Se enumeran los sesgos a los que conducen estas heurísticas, y se discuten las implicaciones aplicadas y teóricas de estas observaciones.

REPRESENTATIVIDAD

Muchas de las preguntas probabilísticas que conciernen a las personas pertenecen a uno de los siguientes tipos: ¿Cuál es la probabilidad de que el objeto A pertenezca a la clase B? ¿Cuál es la probabilidad de que el evento A se origine en el proceso B? ¿Cuál es la probabilidad de que el proceso R genere el evento A? Al contestar tales preguntas, las personas generalmente confían en la heurística de representatividad, en la que las probabilidades se evalúan por el grado en que A es representativo de B, es decir, por el grado en que A se asemeja a B. Por ejemplo, cuando A  altamente representativo de B, la probabilidad de que A se origine en B se considera alta. Por otro lado, si A no es similar a B, la probabilidad de que A se origine en B se considera baja. Para una ilustración del juicio por representatividad, considere a un individuo que ha sido descrito por un ex vecino de la siguiente manera: "Steve es muy tímido y retraído, invariablemente útil, pero con poco interés en las personas o en el mundo de la realidad. A alma mansa y ordenada, tiene una necesidad de orden y estructura, y una pasión por los detalles ".

 ¿Cómo evalúa la gente la probabilidad de que Steve se involucre en un tema en particular?

Ocupación de una lista de posibilidades (por ejemplo, agricultor, vendedor, piloto de línea aérea, bibliotecario o médico)

¿Cómo ordenan las personas estas ocupaciones de mayor a menor probabilidad? 

En los representativos heurísticos, la probabilidad de que Steve sea un bibliotecario, por ejemplo, se evalúa por el grado en el que es representativo o similar al estereotipo de un bibliotecario. De hecho, la investigación con problemas de este tipo ha demostrado que las personas ordenan las ocupaciones por probabilidad y por similitud exactamente de la misma manera (I). Este enfoque de la probabilidad que conduce a errores serios, porque la similitud o la representatividad no se ven influidas por varios factores que deberían afectar los juicios de probabilidad. A la probabilidad previa de outcomer. Uno de los factores que no tiene ningún efecto sobre la representatividad pero que debería tener un efecto importante sobre la probabilidad es la probabilidad previa, o frecuencia de tasa base, de los resultados. En el caso de Steve, por ejemplo, el hecho de que haya muchos más agricultores que bibliotecarios en la población debería incluir una estimación razonable de la probabilidad de que Steve sea un bibliotecario en lugar de un agricultor. Sin embargo, las consideraciones de frecuencia base no afectan la similitud de Steve con los estereotipos de bibliotecarios y agricultores. Si las personas evalúan la probabilidad por representatividad, por lo tanto, las probabilidades anteriores serán descuidadas.

Esta hipótesis se probó en un experimento donde se manipularon las probabilidades anteriores. A los sujetos se les mostraron breves descripciones de personalidad de varios individuos, supuestamente muestreados al azar de un grupo de 100 profesionales-ingenieros y abogados. Se pidió a los sujetos que evaluaran, para cada descripción, la probabilidad de que perteneciera a un ingeniero más que a un abogado. En una condición experimental, se les dijo a los sujetos que el grupo del cual se habían extraído las descripciones consistía en 70 ingenieros y 30 abogados. En otra condición, se les dijo a los sujetos que el grupo estaba formado por 30 ingenieros y 70 abogados. Las probabilidades de que una descripción particular pertenezca a un ingeniero en lugar de a un abogado deberían ser mayores en la primera condición, donde hay una mayoría de ingenieros, que, en la segunda condición, donde hay una mayoría de abogados.

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