Niepewność - Uncertainty

Często pojawiają się sytuacje, w których decyzja musi zostać podjęta, gdy wyniki każdego możliwego wyboru są niepewne.

Niepewność odnosi się do sytuacji epistemicznych obejmujących niedoskonałe lub nieznane informacje . Odnosi się do przewidywań przyszłych wydarzeń, do już wykonanych pomiarów fizycznych lub do nieznanych. Niepewność powstaje w środowiskach częściowo obserwowalnych lub stochastycznych , a także z powodu ignorancji , lenistwa lub obu tych czynników . Powstaje w wielu dziedzinach, m.in. ubezpieczeniach , filozofii , fizyce , statystyce , ekonomii , finansach , medycynie , psychologii , socjologii , inżynierii , metrologii , meteorologii , ekologii i informatyce .

Koncepcje

Chociaż terminy te są używane na różne sposoby wśród ogółu społeczeństwa, wielu specjalistów w dziedzinie teorii decyzji , statystyki i innych dziedzin ilościowych zdefiniowało niepewność, ryzyko i ich pomiar jako:

Niepewność

Brak pewności , stan ograniczonej wiedzy, w którym niemożliwe jest dokładne opisanie stanu istniejącego, przyszłego wyniku lub więcej niż jednego możliwego wyniku.

Pomiar niepewności

Zbiór możliwych stanów lub wyników, w których prawdopodobieństwa są przypisane do każdego możliwego stanu lub wyniku — obejmuje to również zastosowanie funkcji gęstości prawdopodobieństwa do zmiennych ciągłych.

Niepewność drugiego rzędu

W statystyce i ekonomii niepewność drugiego rzędu jest reprezentowana w funkcjach gęstości prawdopodobieństwa względem prawdopodobieństw (pierwszego rzędu).

Opinie w logice subiektywnej niosą ze sobą ten rodzaj niepewności.

Ryzyko

Stan niepewności, w którym niektóre możliwe wyniki mają niepożądany skutek lub znaczną stratę.

Pomiar ryzyka

Zestaw zmierzonych niepewności, w których niektóre możliwe wyniki są stratami, oraz wielkości tych strat – obejmuje to również funkcje straty nad zmiennymi ciągłymi.

Niepewność a zmienność

Istnieje różnica między niepewnością a zmiennością. Niepewność jest określana ilościowo przez rozkład prawdopodobieństwa, który zależy od naszego stanu informacji o prawdopodobieństwie tego, jaka jest pojedyncza, prawdziwa wartość niepewnej wielkości. Zmienność jest określana ilościowo przez rozkład częstości wielu wystąpień wielkości, wyprowadzonych z obserwowanych danych.

Rycerska niepewność

W ekonomii w 1921 r. Frank Knight odróżnił niepewność od ryzyka, przy czym niepewność oznacza brak wiedzy, która jest niemierzalna i niemożliwa do obliczenia; jest to obecnie określane jako niepewność rycerska .

Niepewność należy traktować w sensie radykalnie odmiennym od znanego pojęcia ryzyka, od którego nigdy nie zostało ono właściwie oddzielone.... Zasadniczym faktem jest to, że „ryzyko” oznacza w niektórych przypadkach wielkość możliwą do zmierzenia, podczas gdy w innych jest to coś wyraźnie innego niż ten charakter; i istnieją daleko idące i kluczowe różnice w łożyskach zjawisk, w zależności od tego, które z nich jest rzeczywiście obecne i działające.... Wygląda na to, że mierzalna niepewność lub właściwe „ryzyko”, jak będziemy używać terminu , jest tak dalece odmienny od niemierzalnego, że w rzeczywistości wcale nie jest niepewnością.

—  Frank Knight (1885-1972), Ryzyko, niepewność i zysk (1921), University of Chicago .

Nie możesz być pewien niepewności.

—  Frank Knight

Inne taksonomie niepewności i decyzji obejmują szersze poczucie niepewności i sposób, w jaki należy do niego podejść z perspektywy etycznej:

Taksonomia niepewności

Na przykład, jeśli nie wiadomo, czy jutro będzie padać deszcz, czy nie, to jest stan niepewności. Jeśli prawdopodobieństwa zastosuje się do możliwych wyników za pomocą prognoz pogody lub nawet skalibrowanej oceny prawdopodobieństwa , niepewność została określona ilościowo. Załóżmy, że jest to określone ilościowo jako 90% szansy na nasłonecznienie. Jeśli na jutro planowana jest duża, kosztowna impreza plenerowa, istnieje ryzyko, ponieważ istnieje 10% szans na deszcz, a deszcz byłby niepożądany. Co więcej, jeśli jest to wydarzenie biznesowe i 100 000 USD zostałoby utracone w przypadku deszczu, ryzyko zostało określone ilościowo ( 10% szansa na utratę 100 000 USD). Sytuacje te można jeszcze bardziej urealnić, określając ilościowo lekki deszcz w porównaniu z ulewnym deszczem, koszt opóźnień w porównaniu z całkowitym anulowaniem itp.

Niektóre mogą przedstawiać ryzyko w tym przykładzie jako „oczekiwaną stratę sposobności” (EOL) lub szansę na stratę pomnożoną przez kwotę straty (10% × 100 000 USD = 10 000 USD). Jest to przydatne, jeśli organizator imprezy jest „neutralny pod względem ryzyka”, a większość ludzi nie jest. Większość byłaby skłonna zapłacić premię, aby uniknąć straty. Na przykład firma ubezpieczeniowa obliczyłaby EOL jako minimum dla każdej ochrony ubezpieczeniowej, a następnie dodałaby do tego inne koszty operacyjne i zysk. Ponieważ wiele osób jest skłonnych do zakupu ubezpieczenia z wielu powodów, oczywiste jest, że sam EOL nie jest postrzeganą wartością unikania ryzyka.

Ilościowe zastosowania terminów niepewność i ryzyko są dość spójne w takich dziedzinach, jak teoria prawdopodobieństwa , nauka aktuarialna i teoria informacji . Niektórzy tworzą również nowe terminy bez zasadniczej zmiany definicji niepewności lub ryzyka. Na przykład zaskoczenie to odmiana niepewności stosowana czasami w teorii informacji . Ale poza bardziej matematycznymi zastosowaniami tego terminu, użycie może się znacznie różnić. W psychologii poznawczej niepewność może być rzeczywista lub tylko kwestią percepcji, takiej jak oczekiwania , zagrożenia itp.

Niejasność jest formą niepewności, w której analityk nie jest w stanie wyraźnie odróżnić dwóch różnych klas, takich jak „osoba średniego wzrostu”. i „wysoka osoba”. Ta forma niejasności mogą być modelowane przez jakąś wariacją na Zadeh jest logika rozmyta lub prywatną logika .

Niejednoznaczność to forma niepewności, w której nawet możliwe wyniki mają niejasne znaczenia i interpretacje. Stwierdzenie „Wraca z banku” jest niejednoznaczne, ponieważ jego interpretacja zależy od tego, czy słowo „bank” oznacza „nad rzeki” czy „instytucję finansową” . Niejednoznaczność pojawia się zwykle w sytuacjach, w których wielu analityków lub obserwatorów ma różne interpretacje tych samych stwierdzeń.

Niepewność może być konsekwencją nieznajomości możliwych do uzyskania faktów. Oznacza to, że może istnieć niepewność co do tego, czy nowy projekt rakiety będzie działał, ale tę niepewność można usunąć za pomocą dalszych analiz i eksperymentów.

Na poziomie subatomowym niepewność może być podstawową i nieuniknioną właściwością wszechświata. W mechanice kwantowej , że Heisenberga zasada nieoznaczoności stawia limity na ile obserwator może w ogóle wiedzieć o położeniu i prędkości cząstki. Może to być nie tylko nieznajomość potencjalnie możliwych do uzyskania faktów, ale fakt, że nie można znaleźć żadnego faktu. Istnieją pewne kontrowersje w fizyce dotyczące tego, czy taka niepewność jest nieredukowalną właściwością natury, czy też istnieją „ukryte zmienne”, które opisałyby stan cząstki nawet dokładniej, niż pozwala na to zasada nieoznaczoności Heisenberga.

Pomiary

Najczęściej stosowana procedura obliczania niepewności pomiaru jest opisana w „Przewodniku wyrażania niepewności pomiaru” (GUM) opublikowanym przez ISO . Praca pochodna to na przykład nota techniczna 1297 Narodowego Instytutu Standardów i Technologii (NIST), „Wytyczne dotyczące oceny i wyrażania niepewności wyników pomiarów NIST” oraz publikacja Eurachem/Citac „Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement”. Niepewność wyniku pomiaru generalnie składa się z kilku składników. Składniki są traktowane jako zmienne losowe i mogą być pogrupowane w dwie kategorie zgodnie z metodą zastosowaną do oszacowania ich wartości liczbowych:

• Typ A, oceniane metodami statystycznymi
• Typ B, oceniane innymi sposobami, np. przez przypisanie rozkładu prawdopodobieństwa

Propagując wariancje składników przez funkcję odnoszącą składniki do wyniku pomiaru, połączona niepewność pomiaru jest podawana jako pierwiastek kwadratowy z wariancji wynikowej. Najprostszą formą jest odchylenie standardowe powtórzonej obserwacji.

W metrologii , fizyce i inżynierii niepewność lub margines błędu pomiaru, gdy jest to wyraźnie określone, jest podawana przez zakres wartości, które mogą zawierać wartość prawdziwą. Może to być oznaczone słupkami błędów na wykresie lub następującymi zapisami:

• wartość mierzona ± niepewność
• zmierzona wartość ^{+niepewność}
  _{−niepewność}
• wartość mierzona ( niepewność )

W ostatnim zapisie nawiasy są zwięzłym zapisem dla notacji ±. Na przykład, stosując 10 1 ⁄ 2 metry w aplikacji naukowej lub inżynierskiej, można napisać10,5 m lub10.50 m , zgodnie z przyjętą konwencją oznacza dokładnością w obrębie jednej dziesiątej licznika lub jednej setnej. Dokładność jest symetryczna wokół ostatniej cyfry. W tym przypadku pół dziesiątej w górę i pół dziesiątej w dół, więc 10,5 oznacza między 10,45 a 10,55. Rozumie się zatem, że 10,5 oznacza10,5 ± 0,05 i 10,50 oznacza10,50 ± 0,005 , również napisane10.50(5) i10500 (5) odpowiednio. Ale jeśli dokładność mieści się w zakresie dwóch dziesiątych, niepewność wynosi ± jedna dziesiąta i musi być wyraźna:10,5 ± 0,1 i10,50 ± 0,01 lub10.5(1) i10.50(1) . Liczby w nawiasach odnoszą się do cyfry po lewej stronie i nie są częścią tej liczby, ale częścią zapisu niepewności. Dotyczą one najmniej znaczących cyfr . Na przykład,1.007 94 (7) oznacza1,007 94 ± 0,000 07 , podczas gdy1.007 94 (72) oznacza1,007 94 ± 0,000 72 . Ta notacja zwięzły stosuje się na przykład przez IUPAC w podając masę atomową z elementów .

Notacja środkowa jest używana, gdy błąd nie jest symetryczny względem wartości – na przykład 3.4+0,3
−0,2. Może się to zdarzyć na przykład podczas korzystania ze skali logarytmicznej.

Niepewność pomiaru można określić, powtarzając pomiar, aby uzyskać oszacowanie odchylenia standardowego wartości. Wtedy każda pojedyncza wartość ma niepewność równą odchyleniu standardowemu. Jeżeli jednak wartości są uśredniane, to średnia wartość pomiaru ma znacznie mniejszą niepewność, równą standardowemu błędowi średniej, czyli odchyleniu standardowemu podzielonemu przez pierwiastek kwadratowy liczby pomiarów. Procedura ta jednak pomija błędy systematyczne .

Gdy niepewność reprezentuje błąd standardowy pomiaru, to przez około 68,3% czasu rzeczywista wartość mierzonej wielkości mieści się w podanym zakresie niepewności. Na przykład jest prawdopodobne, że dla 31,7% wartości mas atomowych podanych na liście pierwiastków według masy atomowej , prawdziwa wartość leży poza podanym zakresem. Jeśli szerokość przedziału jest podwojona, to prawdopodobnie tylko 4,6% prawdziwych wartości leży poza podwojonym przedziałem, a jeśli szerokość jest potrojona, prawdopodobnie tylko 0,3% leży poza przedziałem. Wartości te wynikają z własności rozkładu normalnego i mają zastosowanie tylko wtedy, gdy proces pomiaru generuje błędy o rozkładzie normalnym. W takim przypadku cytowane błędy standardowe można łatwo przekonwertować na przedziały ufności 68,3% („jeden sigma ”), 95,4% („dwa sigma”) lub 99,7% („trzy sigma”) .

W tym kontekście niepewność zależy zarówno od dokładności, jak i precyzji przyrządu pomiarowego. Im niższa dokładność i precyzja przyrządu, tym większa niepewność pomiaru. Precyzja jest często określana jako odchylenie standardowe powtarzanych pomiarów danej wartości, a mianowicie przy użyciu tej samej metody opisanej powyżej do oceny niepewności pomiaru. Jednak ta metoda jest poprawna tylko wtedy, gdy instrument jest dokładny. Gdy jest niedokładna, niepewność jest większa niż odchylenie standardowe powtarzanych pomiarów i wydaje się oczywiste, że niepewność nie zależy tylko od dokładności przyrządu.

W mediach

Niepewność w nauce i nauce w ogóle może być różnie interpretowana w sferze publicznej niż w środowisku naukowym. Wynika to po części z różnorodności odbiorców publicznych i tendencji naukowców do niezrozumienia odbiorców świeckich, a zatem nie komunikowania idei w jasny i skuteczny sposób. Jeden przykład wyjaśnia model deficytu informacyjnego . Ponadto w sferze publicznej często pojawia się wiele głosów naukowych wnoszących wkład w jeden temat. Na przykład, w zależności od tego, jak problem jest zgłaszany w sferze publicznej, rozbieżności między wynikami wielu badań naukowych spowodowane różnicami metodologicznymi mogą być interpretowane przez opinię publiczną jako brak konsensusu w sytuacji, gdy konsensus faktycznie istnieje. Ta interpretacja mogła być nawet celowo promowana, ponieważ niepewność naukową można osiągnąć, aby osiągnąć pewne cele. Na przykład, negujący zmiany klimatyczne, skorzystali z rady Franka Luntza, by potraktować globalne ocieplenie jako kwestię niepewności naukowej, która była prekursorem ramy konfliktu używanej przez dziennikarzy podczas zgłaszania tego problemu.

„Nieokreśloność można luźno powiedzieć, że odnosi się do sytuacji, w których nie wszystkie parametry systemu i ich interakcje są w pełni znane, podczas gdy ignorancja odnosi się do sytuacji, w których nie wiadomo, czego nie wiadomo”. Te niewiadome, nieokreśloność i ignorancja, które istnieją w nauce, są często „przekształcane” w niepewność, gdy są zgłaszane opinii publicznej w celu ułatwienia zarządzania problemami, ponieważ naukowa nieokreśloność i ignorancja są pojęciami trudnymi do przekazania przez naukowców bez utraty wiarygodności. I odwrotnie, niepewność jest często interpretowana przez społeczeństwo jako ignorancja. Przekształcenie nieokreśloności i ignorancji w niepewność może być związane z błędną interpretacją niepewności przez społeczeństwo jako ignorancję.

Dziennikarze mogą wyolbrzymiać niepewność (sprawiając, że nauka wydaje się bardziej niepewna, niż jest w rzeczywistości) lub bagatelizować niepewność (sprawiając, że nauka wydaje się bardziej pewna, niż jest w rzeczywistości). Jednym ze sposobów, w jaki dziennikarze podsycają niepewność, jest opisywanie nowych badań, które zaprzeczają dotychczasowym badaniom, bez podawania kontekstu dla zmiany. Dziennikarze mogą przypisywać naukowcom z poglądami mniejszości taką samą wagę jak naukowcom o poglądach większości, bez odpowiedniego opisywania lub wyjaśniania stanu konsensusu naukowego w tej kwestii. W tym samym duchu dziennikarze mogą poświęcać nienaukowcom taką samą uwagę i wagę, jak naukowcom.

Dziennikarze mogą bagatelizować niepewność, eliminując „starannie dobrane przez naukowców niepewne sformułowania, a tracąc te zastrzeżenia, informacje są wypaczane i przedstawiane jako bardziej pewne i rozstrzygające niż w rzeczywistości”. Również historie z jednego źródła lub bez kontekstu wcześniejszych badań oznaczają, że dany temat jest przedstawiany jako bardziej definitywny i pewny niż jest w rzeczywistości. W dziennikarstwie naukowym często stosuje się podejście „produkt ponad proces”, które również pomaga w bagatelizowania niepewności. Wreszcie, co jest szczególnie ważne w tym dochodzeniu, kiedy nauka jest przedstawiana przez dziennikarzy jako triumfalne poszukiwanie, niepewność jest błędnie określana jako „redukowalna i rozwiązywalna”.

Niektóre rutyny medialne i czynniki organizacyjne wpływają na przesadę niepewności; inne zwyczaje medialne i czynniki organizacyjne pomagają zwiększyć pewność problemu. Ponieważ opinia publiczna (w Stanach Zjednoczonych) generalnie ufa naukowcom, gdy artykuły naukowe są omawiane bez niepokojących sygnałów ze strony organizacji specjalnego zainteresowania (grup religijnych, organizacji ekologicznych, frakcji politycznych itp.), często są one omawiane w sensie biznesowym , w ramach rozwoju gospodarczego lub postępu społecznego. Istotą tych ram jest bagatelizowanie lub eliminowanie niepewności, więc gdy ekonomiczne i naukowe obietnice skupiają się na wczesnym etapie cyklu wydawniczego, jak to miało miejsce w przypadku biotechnologii i nanotechnologii roślin w Stanach Zjednoczonych, sprawa wydaje się bardziej definitywna i pewny.

Czasami akcjonariusze, właściciele lub reklama wywierają presję na organizację medialną, aby promowała biznesowe aspekty zagadnienia naukowego, a zatem wszelkie twierdzenia dotyczące niepewności, które mogą zagrozić interesom biznesowym, są bagatelizowane lub eliminowane.

Aplikacje

• Niepewność dotyczy gier , zwłaszcza hazardowych , w których kluczową rolę odgrywa szansa .
• W modelowaniu naukowym , w którym przewidywanie przyszłych zdarzeń należy rozumieć jako mające szereg wartości oczekiwanych
• W optymalizacji , niepewność pozwala opisać sytuacje , w których użytkownik nie ma pełnej kontroli nad końcowym wynikiem procedury optymalizacyjnej , patrz optymalizacja scenariuszy i optymalizacja stochastyczna .
  • W prognozowaniu pogody powszechne jest obecnie uwzględnianie danych o stopniu niepewności w prognozie pogody .
• W notacji naukowej i inżynierskiej stosuje się niepewność lub błąd . Wartości liczbowe należy podawać tylko w tych cyfrach, które mają znaczenie fizyczne, które są określane jako cyfry znaczące . Niepewność jest związana z każdym pomiarem, takim jak pomiar odległości, temperatury itp., w stopniu zależnym od przyrządu lub techniki użytej do wykonania pomiaru. Podobnie niepewność jest propagowana przez obliczenia, tak że obliczona wartość ma pewien stopień niepewności zależny od niepewności zmierzonych wartości i równania użytego w obliczeniach.
• W fizyce zasada nieoznaczoności Heisenberga stanowi podstawę współczesnej mechaniki kwantowej .
• W metrologii , niepewność pomiaru jest centralnym pojęciem ilościowego jednego dyspersja może rozsądnie atrybut do wyniku pomiaru. Taką niepewność można również nazwać błędem pomiaru . W życiu codziennym niepewność pomiaru jest często ukryta („On ma 6 stóp wzrostu” daje lub bierze kilka cali), podczas gdy w przypadku każdego poważnego użytku konieczne jest wyraźne stwierdzenie niepewności pomiaru. Oczekiwana niepewność pomiaru wielu przyrządów pomiarowych (wagi, oscyloskopów, siłomierzy, linijek, termometrów itp.) jest często podana w specyfikacjach producentów.
• W inżynierii niepewność można wykorzystać w kontekście walidacji i weryfikacji modelowania materiałów.
• Niepewność jest częstym tematem w sztuce, zarówno jako środek tematyczny (patrz na przykład niezdecydowanie Hamleta ), jak i jako dylemat dla artysty (tak jak trudność Martina Creeda z podjęciem decyzji o tym, co zrobić).
• Niepewność jest ważnym czynnikiem w ekonomii . Według ekonomisty Franka Knighta różni się to od ryzyka , gdzie do każdego wyniku przypisane jest określone prawdopodobieństwo (jak przy rzucaniu uczciwą monetą). Rycerska niepewność wiąże się z sytuacją o nieznanym prawdopodobieństwie.
• Inwestowanie na rynkach finansowych, takich jak giełda, wiąże się z rycerską niepewnością, gdy nie jest znane prawdopodobieństwo rzadkiego, ale katastrofalnego zdarzenia.

Filozofia

W zachodniej filozofii pierwszy filozof niepewności uścisk był Pirron Powstały w helleńskiego filozofii z pyrronizmu i sceptycyzm Akademickiego , pierwszy szkołach filozoficznego sceptycyzmu . Aporia i akatalipsy to kluczowe pojęcia starożytnej filozofii greckiej dotyczące niepewności.

Zobacz też

Bibliografia

Dalsza lektura

• Lindley, Dennis V. (2006-09-11). Zrozumienie niepewności . Wiley-Interscience . Numer ISBN 978-0-470-04383-7.
• Gilboa, Itzhak (2009). Teoria decyzji w warunkach niepewności . Cambridge: Wydawnictwo Uniwersytetu Cambridge . Numer ISBN 9780521517324.
• Halpern, Józef (2005-09-01). Rozumowanie o niepewności . MIT Naciśnij . Numer ISBN 9780521517324.
• Smithson, Michael (1989). Niewiedza i niepewność . Nowy Jork: Springer-Verlag . Numer ISBN 978-0-387-96945-9.

Zewnętrzne linki

• Niepewności pomiarowe w nauce i technice, Springer 2005
• Propozycja nowego rachunku błędów
• Szacowanie niepewności pomiaru — alternatywa dla przewodnika ISO
• Bibliografia artykułów dotyczących niepewności pomiaru
• Wytyczne dotyczące oceny i wyrażania niepewności wyników pomiarów NIST
• Inżynieria strategiczna: projektowanie systemów i produktów w warunkach niepewności (Grupa Badawcza MIT)
• Zrozumienie strony niepewności z programu Winton firmy Cambridge
• Bowley, Roger (2009). „∆ – Niepewność” . Sześćdziesiąt symboli . Brady Haran dla Uniwersytetu w Nottingham .