点と分散と分布形状

点の認識と分散の認識と分布形状の認識がある

選択肢AとBがあってどちらが良いか考えている時

• 点の認識ではそれぞれの選択肢を数直線上の一点であるかのように認識する
• 分散の認識が行われているとこの図みたいになる
  • 
    • よくある図
  • AとBを期待値で比較すると点の認識に戻る
  • 期待値での比較は唯一の真理ではない
  • 「95%確実に得られるもので比較しよう」とすると大小関係が逆転したりする
    • 
  • 期待値という点での認識をしてる人にとって、期待値を変えずに分散を減らす選択肢は「意味がわからない」
    • 
    • たとえばリバランス

この分散の認識の上に分布形状の認識がある

• 分布形状の認識がない世界は、分布が対称な正規分布
  • 期待値と中央値が一致する
  • 期待値を超える確率が50%

• @tokoroten: ちなみに、私はこの会社は成功するなんてことは言ってなくて、VCは10件に1件の上振れを狙ってベンチャー投資しているんだから、上振れ側をちゃんと考えようね、という話

  • これが伝わらない人が多そうだなと思った
  • これは「期待値を超える確率が10%しかないようなものに対して投資する合理性」の話をしている
    • 「9割失敗するとわかっているものにお金を出すことが合理的であるケースがある」と言い換えることもできる
  • 最頻値が0のケースもある
    • 「もっとも確率が高いのは紙クズになることですね」という投資対象であっても、投資することが合理的なケースがある
    •