replika telefon ve psikoloji bilsileri33

replika telefon ve psikoloji bilsileri33 evet arkadaslar bugün replika telefon sizlere güzel yazıları yazarken replika telefonlar diyorki Las Vegas’ta kumar oynadığınızı farz edin A) dün gece bir kumar makinesinden 1000 YTL kazandınız. Yarın genelde yaptığınızdan daha fazla bahse girer inisiniz? B) dün gece tasarruf hesabınızda düşündüğünüzden 1000 YTL daha fazla para olduğunu fark ettiniz. Yarın genelde yaptığınızdan daha fazla bahse girer misiniz?
A) bir dükkâna radyo almak için girdiniz Radyo 50 YTL'dir. Aynı ürünün on blok ötedeki bir dükkanda 25 YTL olduğunu gösteren bir ilânı fark ettiniz. B) bir dükkana 2545 YTL olan bir bilgisayarı almak için girdiniz Aynı bilgisayarı on blok ötedeki dükkândan 2520 YTL’ye alabilirsiniz Diğer dükkâna gitmek için zahmete girer misiniz?
Cevaplar bu bölümün sonundadır
Dufünme / Kzvmm Olufcurma. Mantık vc Karar Vemr
dıftını duçunun. Hanalıkla mücadele etmek için ıkı alternatif proçjram önerildi. Program sonuçlarının kesin bilimsel olasılıklarının aşağıdaki gibi olduğunu farz edin.
Eğer A programı uygulanırsa, 2CX) kışı korunacak (% 72).
Eğer B programı uygulanırsa, üçte bir olasılık olarak 600 kışı korunacak ve üçte ıkı olasılık olarak 600 kışının hepsi ölecek (% 28)
İki programdan hangisini tercih edersiniz?
Katılımcıların sadec^%28’ı problemde verilen seçeneklerden B programını seçerken katılımcıların çoğunluğu (%72) A programını seçmiştir. 200 kışının komnması olasılığı, daha riskli seçeneğe göre daha cazip bulunmuştur. Ancak istatistiksel olarak, alternatifler aynı sayıda kişiyi koruyacaktır. Diğer
katılımcı gruba aynı problem, farklı bir biçimde verilmiştir.
Problem 2 (N * 155): Eğer A programı uygulanırsa 200 kışının korunacağını (% 72) hatırlayın. Eğer C programı uygulanırsa üçte bir olasılık olarak hiç kimse ölmeyecek ve üçte ıkı olasılık olarak 600 kışının hepsi ölecek (% 78). Ikı programdan hangisini tercih edersiniz?
Bu çerçevede çoğunluk, risk alan yöntemi seçmiştir: Yani 400 kışının kesin öleceği olasılığı, 600 kişinin üçte iki olasılıkta ölecek olmasından daha az kabul edilir. Bu problemlerde olasılıklar aynı olsa bile, soru çerçevelerinin farklı seçimler yapılmasında olduğu görülüyor. Genelde, kzızanım içeren seçimler sıklıkla riskten kaçmak olarak görülür. Aksine, kayıp içeren seçimler ise risk almak olarak algılanır. Şimdi de az önce tartışılandan belki daha gerçekçi bir problem çerçevesi örneğini inceleyelim:
Problem A (N = 183): Giriş ücreti 10 YTL olan bir oyunu izlemeye karar verdiğinizi düşünün. Tiyatroya girerken 10 YTL kaybettiğinizi fark ediyorsunuz.
Hâlâ oyun için bilete 10 YTL öder misiniz?
Olumlu cevap verenlerin toplamı, % 88’dir.
Problem B (N* 200): Bir oyun izlemeye karar verdiğinizi ve giriş ücreti için 10 YTL ödediğinizi düşünün. Tiyatroya girerken bileti kaybettiğinizi fark ettiniz. Koltuklar numaralı değildir ve kaybettiğiniz bilet için size yeni bir bilet verilememektedir. Başka bir bilet için 10 YTL öder miydiniz?
Bu şekilde sorulmuş soruya evet cevabı verenlerin toplamı, % 46*dır. Her »ki örnekte 10 YTL zarardasınız. Kaybedilen para miktarı aynı olmasına rağmen, böyle bir durumla karşılaşıldığında ilk örnekteki
Bir olayın olasılık tahminleri sadece olayın ulaşılabilirliğinden dejj kendi populâsyonunun temel özelliklerine ne kadar bcnredığındçjj**' olayı ne kadar temsil edici olduğundan da etkilenir, kalmern^ıj^ Tvcrsky’nın (1972) bir çalışmasından aşağıdaki örneği inceleyin. '
Bir oyunun her turunda 20 bilye 5 çocuk arasında seçkısız bir dağıtılır (Alan, Ben, Cari, Dan ve Ed). Aşağıdaki dağılımı ıncelcy
Oyunun pek çok turunda I. Tip mi yoksa II. Tip sonuçlar mı daha fazla olacaktır? Cevabınız nedir? Tip I’i seçtiyseniz cevabınız bu deneydeki katı-lımcıların çoğunluğuyla aynı ve elbette yanlıştır. Katılımcılar seçkisiz söıcu' ğünü okuduklarında, açıkça dağıtımın oldukça kaotik ve karmaşık olacağı-nı düşünmüşler ve I. ve II. tip dağıtımı değerlendirmeleri istendiğinde II, tıp dağıtımın seçkisiz olamayacak kadar düzenli olduğunu düşünmüşlerdir. Aynı tıp hata önceden bahsedilen kız ve erkek doğum sırasında da gözlenmiştir.
Diğer oldukça karışık bulgu, olasılıkları tahmin ederken insanların örnek-lemın büyüklüğünü ihmal etme eğiliminde olmalarıdır. Örneğin, 1000 çocuğun bulunduğu bir örneklemde 600 erkeğin olmasının, 100 çocuğun bulunduğu bir örneklemde 60 erkeğin bulunmasıyla aynı olup olmadığı sorulduğunda, katılımcılar her ıkı örneklemın yaklaşık olarak eşit olduğunu ifade ettiler. Aslında (eğer cinsiyetlerin eşit bir dağılımının olduğunu varsayarsak) ilk istatistik, ikinci istatistikten daha az olasıdır.
‘ Bir sorunun çerçevesini, ifadesini değiştirmek aynı zamanda istenilen cevabı almak için de kulla-nıIabıUr CÖmegın, genç rahip adayı Gregory, manastırda kalmaya başlayalı birkaç gun olmuştu. Gayet masum b.rbas rahibe. ±|iHn»>n<fe sigara .çıp içemeyeceğini sonJu. Elbette cevap "hayıt-dı. Bit
hafta sonra genç rahip sJ«^^^Sjra ıçetken dua edebilir mıyım.’" diye sordu.
Dujunme / Kavwn CHuşturma, Mantık ve Karar Verme
Bayes'in Teoremi ve Karar Verme
Ycıti veya farklı bılj^ı aldıklarında insanların olasılık tahmınlennı tekrar gözden gezdirdiklerim gördük. Bir sinemaya veya bir konsere gitme gibi c^ıt derecede cazip iki seçenekle karşılaşıldığında, eğer konser biletlerinin ^5 YTL olduğunu öğrenirsek sinemadan yana bir karar verebiliriz. Bir 18. yy. matematikçisi olan Thomas Bayes tarafından bulunan Bayes Teoremi, olasılık değerlerinin değiştirilmesiyle ilgili hipotezlerin değerlendirilmesi için bir yöntem sağlayan matematiksel hır modeldir. Bu teoremin nasıl kullanıldığı, aşağıdaki bir karar verme senaryosunda gösterilmiştir.
Sevgilinizle aranızdaki uzun, romantik ve duygusal ilişkinin bir daha o kişiyi asla görmeyeceğinize yemin ettiğiniz kötü bir kavgayla sonlandığını farz edin. Eski sevgilinizi kazara görebileceğiniz ortamlardan aylarca kaçtınız. Ortak bir arkadaşınız sızı buyuk bir partiye davet eder. Gidip gitmeme kararınız eski sevgilinizin partiye katılma olasılığına bağlıdır. Bu durumu gözden geçirdikten sonra, ortak arkadaşınızın ikinizi birden partiye davet edecek kadar duyarsız olmayacağına dair bir karara varırsınız. Ayrıca benzer durumlarla ilgili geçmiş deneyimlerinizden yola çıkarak, eski sevgilinize rastlama olasılığınızın aşağı yukarı 20 de 1 olasılık olduğunu tahmin edebilirsiniz. Bu hipotez matematiksel olarak aşağıdaki gibi ifade edilebilir; replika telefon sundu.