IDP课程-L10 犹豫不决？学会在复杂的情境下做理性决策

L9为实操课，简单实操摘要：

小记录

一、如何在复杂的情境下做判断决策

1、贝叶斯定理

最初是用来计算随机事件A和B的条件概率的，即计算在新事件B发生的情况下事件A发生的可能性。

我们把这种“大胆假设，小心求证，不断调整，快速迭代”的思维模式就称为贝叶斯思维。

贝叶斯思维

贝叶斯思维的高妙之处在于，它强调先行动起来，用动态调整的方法，让我们能够跟上现实的变化速度，并做出准确的预测。

此外，贝叶斯公式能够帮我们推导出一件事的成功概率，帮助我们做出决策，它的简化公式是：

公式 先验概率 调整因子 后验概率 两个因素

举例：

背景

对于上述问题，我们不妨这么思考，先估计：读MBA有助于在本公司晋升（大胆假设），然后着手准备MBA考试，在准备考试的过程中搜集信息（小心求证）。

根据这些信息，你可以不断调整你的估计。

例如：在准备考试过程中，你发现同事A在读了MBA后得到了升迁。这时，你对“读MBA有助于在本公司晋升”的的假设概率就提高了。

每当有新的有效信息出现，你可以再度调整优化（快速迭代），以便接近你最终想要找寻的答案。

例如：后来，你发现同事A升迁的原因是因为他是董事长的亲戚。这时，你对“读MBA有助于晋升”的假设概率就会降低，或许在这家公司人脉关系才是晋升的关键。

这些，都是你最终做“我是否要花时间和钱读MBA以更好地晋升”决策的有力依据，但如果不开始行动，在过程中搜集有效信息，你将会一直陷入纠结。

我们把这种“大胆假设，小心求证，不断调整，快速迭代”的思维模式就称为贝叶斯思维。

在我们举棋不定时，先大胆估计“读MBA能帮助自己在本公司晋升”的概率有50%，并基于这个预估开始行动。这就是先验概率。

你搜集到的“同事A读了MBA后升迁”以及“同事A升迁的真实原因是他是董事长的亲戚”这些信息，就是你做决策的调整因子。

最后，通过信息搜集，你发现，在这家公司晋升的人大多是靠和领导的关系，最后你对“读MBA能帮助自己在本公司晋升”的概率降低到30%。这就是后验概率。

在读MBA的例子中，最后你发现要在本公司晋升不必读MBA，而是需要圆滑地和领导搞好关系，这让你放弃了读MBA的念头。这就是贝叶斯模型在决策中的应用。

2、在运用贝叶斯思维做决策时，需注意？

第一，先验概率很重要，如果先验概率越准确，我们后续的调整就会越少，我们就越容易得到接近真实的后验概率。

第二，信息收集很重要，只要有新信息，我们就可以修正，但是没有新信息，我们就没法修正。

3、简单总结：

简单总结

二、如何增加决策的准确性和可靠性？

1、理性决策模型：适合是A还是B的问题

非理性决策的原因：

原因

理性决策模型主要分为五个步骤：

5个步骤

理性分析模型

这个理性分析模型也太棒了吧，目前正纠结于是否回老家的问题，这个模型正好可以运用上诶~

我的问题、现状、信念，可以从这3部分先抛出问题。

遇到问题，思考的过程也可以记录下来，避免漫无目的的思考。

2、如何在团队中识别靠谱的人

可信度加权

它的核心理念是指对那些能力更强的决策者的观点赋予更大的权重，给予更多的重视，用来解决传统的团队决策中一人一票制所产生的弊端。

在运用可信度加权时，我们需要注意以下三个原则：

原则

总结：

总结

最后总结：

本章总结 结尾也太有情怀了吧

看着别人的故事，沉淀出科学的方法论，互动式课程，真的太适合打工人啦。

结尾的流星+音乐+许愿，太有诗意和情怀啦，学完课程，内心也是暖暖的。