2/3. Продолжение. Начало 👆

Ещё пару моделей:

📍 Marshmallow Test (тест с зефиркой):
Ребёнку:
📍 один зефир сейчас
📍 или два через 15 минут
→ Тут включается сомнение, будет ли награда. Добавим вероятность:

  V(t) = (V₀ · p(t)) / (1 + k·t)

где p(t) — субъективная вероятность, что награду действительно дадут.

🎲 А если добавим риск, получим классическую ожидаемую полезность:

  EU = Σ pᵢ · u(xᵢ)

где:
— pᵢ — вероятность исхода i
— xᵢ — результат
— u(xᵢ) — его полезность (часто берут логарифм или корень)

🌀 А в Prospect Theory (Канеман и Тверски):

  V = Σ π(pᵢ) · v(xᵢ)

где:
xᵢ — возможный исход (например, +$100 или –$50)
v(xᵢ) — субъективная полезность этого исхода (выгоды воспринимаются логарифмически - меньше радости с каждым долларом, потери воспринимаются сильнее, чем выигрыши той же величины (loss aversion).
π(pᵢ) — субъективное восприятие вероятности (люди переоценивают малые вероятности и недооценивают большие)

📌 Всё это важно, потому что поведение людей — не идеально рациональное, но его можно описывать математически, если подбирать правильные функции: не только время, но и доверие, страх, риски, надежду. Но это очень сложно! Однако если вы поставите много-много лайков, то мы продолжим эту тему и расскажем при чём же тут нейросети 😂

@easy_about_complex

#MathModeling #Psychology