kotopes: (mm2)

Один из наиболее часто упоминаемых авторами «WNF» кейсов – Ногалес, разделенный пополам город на американо-мексиканской границе. Сравнивая два Ногалеса, авторы делают вывод, что различия обусловлены тем, что американский Ногалес живет в пространстве превосходящих американских инклюзивных институтов, а мексиканский – в пространстве худших экстрактивных институтов.
Но Аджемоглу и Робинсон говорят о современном Ногалесе. А в 1950 году американский Ногалес был использован для съемок фильма «Оклахома!» как натура бедной сельской Америки, да не 1950-го, а 1900 года: в такой беспробудной нищете и отсталости жил городок. Американские институты больше столетия почему-то не действовали на Ногалес, взлет которого начался намного позже, да и сейчас город по душевому доходу значительно ниже среднеамериканского уровня. В Ногалесе XXI века действует совсем другой институт, который крупный исследователь американо-мексиканского пограничья Джеймс Гербер так и назвал – «институт границы». Составляющие большую часть экономики американского Ногалеса фабрики-макиладоры прибыльны благодаря сочетанию льготного таможенного режима и низкооплачиваемой рабочей силы; упоминая их, книга не использует слово NAFTA, благодаря которому с 1994 года макиладоры и существуют. Бизнес Ногалеса – классический пример пограничной ренты, которая, по терминологии Аджемоглу и Робинсона, – «экстрактивный институт». А кто же крупнейший работодатель американских жителей Ногалеса? По переписи 2010 года, это Министерство внутренней безопасности США, в чьем ведении находится пограничная служба; за ним следует полиция. Это тоже институты, но не инклюзивные: они берут на работу лишь граждан США. Обо всем этом книга умалчивает.
kotopes: (mm2)
Я ступил: слишком часто в текстах приводится пример когнитивной ошибки, когда люди не понимают что между независимыми событиями нет связи, а в примере Каненама события зависимы, соответственно расчет экономиста правилен. Правильный ответ действительно будет 41%.
Совсем уж тупо: если зеленых такси 0%, а свидетель сказал, что такси было синее, то вероятность, что свидетель не ошибся будет не 80%, а все 100%.


Даниел Канеман (англ. Daniel Kahneman, ивр. ‏דניאל כהנמן‏‎, родился 5 марта 1934, Тель-Авив) — израильско-американский психолог. Один из основоположников поведенческой экономики.
16. Причины побеждают статистику


Рассмотрите описание и дайте интуитивный ответ на следующий вопрос:

Ночью таксист совершил наезд и скрылся с места происшествия.

В городе работают две компании такси, «Зеленая» и «Синяя».

Вам представили следующие данные:

• 85% городских такси – из «Зеленой» компании, а 15% – из «Синей».

• Свидетель опознал такси как «Синее». Судебная экспертиза проверила надежность свидетеля в ночных условиях и заключила, что свидетель правильно опознает каждый из двух цветов в 80% случаев и неправильно – в 20% случаев.

Какова вероятность того, ч то такси, совершившее наезд, было «Синим», а не «Зеленым»?

Это – стандартная задача байесовского вывода. В ней есть два пункта информации: априорная вероятность и не вполне надежные свидетельские показания. В отсутствие свидетеля вероятность того, что такси-виновник «Синее», – 15%, то есть это априорная вероятность такого исхода. Если бы компании такси были одинаково крупными, априорная вероятность стала бы неинформативной. В таком случае вы, рассматривая только надежность свидетеля, пришли бы к выводу, что вероятность составляет 80%. Два источника информации можно объединить по формуле Байеса. Правильный ответ – 41%. Впрочем, вы наверняка догадываетесь, что при решении этой задачи испытуемые игнорируют априорную вероятность и выбирают свидетеля. Самый частый ответ – 80%.

Profile

kotopes: (Default)
catdog

June 2025

S M T W T F S
1234 56 7
89 1011121314
15161718192021
22232425262728
2930     

Syndicate

RSS Atom

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Jun. 17th, 2025 05:16 am
Powered by Dreamwidth Studios