大数の法則で拓く!意思決定と損失の新常識【ChatGPT統計解析】
意思決定の機会が少ない場合でも、大数の法則を利用することで損失の期待値が意味を持つようになる。例えば、損害保険は加入者一人ひとりにとって事故の機会は少ないが、多くの加入者を集めることで保険会社にとっては事故の機会が増え、一定割合で事故が発生するため成立する。同様に、全体の損失の期待値を減らす考え方は、大規模な集団に対して意味があるが、個人レベルでの安全感には直接つながらないことがあり、統計学の範囲を超える問題もある。
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意思決定の機会を多くする:大数の法則
損失の期待値を最小にする行動の決め方を選ぶというのは、本当によい方法なのでしょうか。
損失の期待値とは、その状況に何度も直面する機会があるとき、いつもその行動の決め方を選んだときの毎回の損失の平均でしかありません。
しかし、実際には、意思決定の機会はそう多いとは限りません。
では、期待値を考えることにはまったく意味はないのでしょうか?
そうではありません。
期待値が意味をもつようにするには、機会を多くする方法を考えればよいわけです。
つまり、「大数の法則」です。
損失の期待値が意味をもつようにする
損害保険のしくみがなりたつのは、各加入者にとっては事故の機会はめったにないが、加入者をたくさん集めたとすれば、保険会社の立場からみれば、事故にあう機会は十分に多く、加入者のうちほぼ一定の割合の人が確実に事故にあうからである。
と説明することができます。
同じように考えると、新型インフルエンザの問題では、日本にやってくるたくさんの入国者全体を考えると、損失の期待値を減らすことを考えるのは意味があります。
しかし、一人ひとりの人にとって、損失の期待値が小さいから安全だという考えを受け入れられるでしょうか。
街に出たらウイルスに感染する確率よりも、交通事故にあう確率のほうが大きいから、インフルエンザの心配をするぐらいなら、交通事故に気をつけて街に出たほうがいいという説得を、国民一人ひとりが受け入れるかどうかは、もはや統計学の力のおよぶところではありません。
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