अभ्यस्त करें ऑड्स और प्रॉबैबिलिटी
सार: ऑड्स और प्रॉबैबिलिटी को मास्टर करें, आधार रेट्स पर आधारित रहें, बायस से लड़ने के लिए संदर्भ वर्ग का उपयोग करें, और हर फीडबैक रिवील का अध्ययन करें। नियमित खेल तेज और सही प्रॉबैबिलिटी की कल्पना का निर्माण करता है।
आप क्या प्रशिक्षित कर रहे हैं
ऑड्स और प्रॉबैबिलिटी मेमोराइज़ करना या सही प्रतिशतों की गणना करना नहीं है। यह दैनिक संभावनाओं के लिए तेज और सही कल्पना का निर्माण करना है। हर राउंड में, आप एक छोटा सceanrio पढ़ेंगे जो दो संभावनाओं को बताता है और अधिक संभावना वाले को चुनेंगे। फिर गेम सटीक ऑड्स दिखाएगा ताकि आपकी कल्पना अपडेट हो जाए।
यह कौशल प्रत्यक्ष रूप से वास्तविक जीवन में स्थानांतरित होता है। हर दिन आप संभावनाओं पर आधारित निर्णय लेते हैं: बारिश की संभावना, अपने कनेक्टिंग फ्लाइट पकड़ने की ऑड्स, एक मेडिकल टेस्ट रिजल्ट की विश्वसनीयता, एक वित्तीय स्टेप की जोखिम महसूस करना। अधिकांश लोगों की प्रॉबैबिलिटी की कल्पना गलत है - हालिया कहानियों से प्रभावित होकर नहीं, वास्तविक आवृत्तियों से। गेम का सिस्टमेटिक फीडबैक धीरे-धीरे इस डिफ़ॉल्ट को पुनःप्रोग्राम करता है।
सikl है सरल: पढ़ें, प्रतिबद्ध हों, सटीक ऑड्स देखें, अपनी मेंटल मॉडल अपडेट करें। यह हजारों बार दोहराएं और आपकी कल्पना वास्तव में बदल जाती है।
एक राउंड कैसे काम करता है
हर राउंड एक छोटा सceanrio पेश करता है जिसमें केवल दो विकल्प होते हैं। आपकी कार्यवाही यह चुनना है कि कौन-सी अधिक संभावना वाली है। सceanrio दो दैनिक घटनाओं को तुलना करता है - जैसे एक यादृच्छिक रूप से चुने हुए व्यक्ति के पिछले सप्ताह में किया गया दो भिन्न काम - और पूछता है कि कौन-सी परिणाम अधिक सामान्य है।
अपनी च्वाई के बाद, गेम सटीक ऑड्स या संबंधित आवृत्तियों को दिखाएगा, साथ ही क्यों एक परिणाम दूसरे से अधिक महत्वपूर्ण है। यह फीडबैक प्रशिक्षण का केंद्र है। यह दिखाता है कि कौन-सा जवाब सही था, लेकिन वास्तव में ऑड्स कितनी दूर थे - यह एक करीबी तुलना थी या एक असंतुलित तुलना।
तेजी मायने रखती है लेकिन सटीकता मायने ज्यादा रखती है। सceanrio को पढ़ें, उसे सोचें, और अपनी जजमेंट को प्रतिबद्ध करें पहले क्लिक करें। वास्तव में सोचने के बजाय अंदाजा लगाने से फीडबैक आपको तेजी से प्रशिक्षित करता है।
मुख्य त我明白了
आधार रेट्स पर आधारित रहें
प्रॉबैबिलिटी में सबसे विश्वसनीय आदत आधार रेट्स - वास्तविक दुनिया में कुछ का अंतर्निहित आवृत्ति - सोचना है। अधिकांश लोग आधार रेट्स को नजरअंदाज करते हैं और instead हालिया कहानियों या हेडलाइन्स पर केंद्रित रहते हैं।
जब आप एक सceanrio देखते हैं, पूछें: “यह वास्तविक दुनिया में कितना सामान्य है?” यदि आप दो दैनिक गतिविधियों को तुलना कर रहे हैं, तो प्रत्येक परिणाम के लिए सामान्य रूप से जानें। एक बहुत सामान्य गतिविधि एक दुर्लभ को हरती है, भले ही दुर्लभ एक रोचक हो।
आधार रेट्स पहले: दो विकल्पों को तुलना करने से पहले, खुद से पूछें कि प्रत्येक परिणाम वास्तविक दुनिया में कितना सामान्य है। यह एक आदत गलतियों को मिटाती है और सटीक प्रॉबैबिलिटी सोचने की नींव है।
संदर्भ वर्ग का उपयोग करें
अगर आप अनिश्चित हैं, सceanrio को एक व्यापक वर्ग में रखें जिसे आप बेहतर समझते हैं। यदि आप दो परिणामों को तुलना करने के लिए एक क्षेत्र के बारे में कुछ भी नहीं जानते हैं, तो संदर्भ वर्ग सोचें: “मैं इस सामान्य क्षेत्र में परिणामों के बारे में क्या जानता हूँ?” फिर उस वर्ग के भीतर सोचें बजाय सceanrio को एकीकृत करने के। यह प्रतिनिधित्व बायस से बचाता है, जहां एक रंगीन विवरण कुछ को अधिक संभावना वाला महसूस करता है जितना वास्तव में है। एक सceanrio के साथ रंगीन विवरण शामिल होते हैं, तो जान-बूझकर एक कदम पीछे जाएँ और सामान्य वर्ग को सोचें। संदर्भ वर्ग आपको जमीन पर रखता है।
टिप: जब एक सceanrio में विशिष्ट विवरण शामिल होते हैं जो एक परिणाम को रंगीन या यादगार महसूस करते हैं, तो जान-बूझकर एक कदम पीछे जाएँ और सामान्य वर्ग को सोचें। रंगीन विवरण वास्तविक संभावनाओं को नहीं बदलते।
मात्रा तुलना करें, नहीं सटीकता
आपको सटीक ऑड्स की आवश्यकता नहीं है। आपको बस जानना चाहिए कि कौन-सी दिशा अधिक संभावना वाली है और लगभग कितनी। एक परिणाम दूसरा से दो गुना अधिक सामान्य है? दस गुना अधिक सामान्य है? इस आदमगणितिक संवेदना ही प्रॉबैबिलिटी की कल्पना का प्र Practical रूप है जो गेम प्रशिक्षित करता है।
मात्रा संवेदना: सीखें कि कौन-सा परिणाम थोड़ा अधिक संभावना वाला है, बहुत अधिक संभावना वाला है, या अत्यधिक संभावना वाला है। गलत सटीकता से ज्यादा गलत मापन उपयोगी है, और गेम ठीक यही प्रशिक्षित करता है।
विपरीत तुलनाएं अध्ययन करें
कुछ सceanrio आपको चौंकाएंगे। आपका गुता एक दिशा में जाएगा, लेकिन फीडबैक दिखाएगा कि आपका गलत था। ये मॉमेंट प्रशिक्षण के लिए सबसे अधिक मूल्य का डेटा गेम में हैं। ये आपके इंट्यूशन में गलत स्थानों को उजागर करते हैं।
विपरीत तुलनाओं पर ध्यान दें और पैटर्न खोजें। शायद आप एक क्षेत्र में कुछ की आवृत्ति को कम मापते हैं या एक अन्य में अधिक मापते हैं। एक बार जब आप एक पुनरावर्ती पैटर्न को देखते हैं, तो उस हिस्से को अपनी मेंटल मॉडल को जान-बूझकर बदलें।
चौंकाने वाली विपरीत तुलनाएं: जब आपका जवाब सटीक ऑड्स से முரझा हो, तो रोकें और समझें कि क्यों पहले आगे बढ़ें। ये मॉमेंट आपके इंट्यूशन को तेजी से पुनःप्रोग्राम करते हैं - गेम द्वारा प्रदान किए गए उच्च-मानक फीडबैक हैं।
आम गलतियां
उपलब्धता बायस - हालिया घटनाओं या यादगार कहानियों को अधिक मायने देते हैं। यदि आप हाल ही में कुछ דרामेटिक को पढ़ा है, तो आप इसे अधिक सामान्य माना सकता है जितना वास्तव में है। गेम का फीडबैक इस पैटर्न को उजागर करेगा। जब आप एक सceanrio के बाद गलत पाए जाते हैं जब एक रंगीन हालिया स्मृति को उकसाता है, तो उपलब्धता बायस शायद गलत है।
स्टेटेड कांटेक्स्ट को नजरअंदाज करना - सceanrio कभी-कभी जनसंख्या आकार या सेटिंग के लिए प्रासंगिक कांटेक्स्ट क्ल्यू शामिल होते हैं। ध्यान से पढ़ें। कांटेक्स्ट आधार रेट को बदलता है और एक परिणाम को अधिक संभावना वाला बना सकता है।
करीबी तुलनाओं को अतिशोधित करना - कभी-कभी एक परिणाम दूसरे से अत्यधिक सामान्य है और जवाब सीधा है। अतिशोधित समस्याएं नहीं बनाएं। यदि आधार रेट एक ऑप्शन को अत्यधिक पसंद करता है, तो उस पर भरोसा करें।
टिप: अपने मेंटल नोट में उन श्रेणियों को नोट करें जहां आप सबसे अधिक अक्सर गलत होते हैं। एक डोमेन में पुनरावर्ती त्रुटियां आपके उस क्षेत्र के आधार रेट की जानकारी के लिए एक खाली स्थान को संकेत करती हैं, नहीं just एक भाग्य की बुरी लकीर।
समय के साथ कौशल का निर्माण
गलत जवाबों से सीखें
हर गलत जवाब डेटा है। जब आप कम संभावना वाले ऑप्शन को चुनते हैं, तो खुद से पूछें कि क्यों। विभिन्न गलतियां विभिन्न उपायों की आवश्यकता होती हैं। अनजान आधार रेट्स को व्यापक सामान्य ज्ञान से बेहतर बनाया जा सकता है। रंगीन विवरणों को अनदेखा करना सीखने के लिए जान-बूझकर एक कदम पीछे जाएँ की आदत को प्रशिक्षित करना आवश्यक है। एक डोमेन में संदर्भ वर्गों की मोटाई को बढ़ाने के लिए गेम में उस क्षेत्र में फीडबैक की पुनरावृत्ति आवश्यक है। गेम सभी को तेजी से करता है अगर आप प्रत्येक गलत जवाब को एक प्रश्न के रूप में देखें, नहीं just एक स्कोर हिट।
टिप: जब आप एक प्रश्न को गलत करते हैं, तो केवल क्लिक करके नहीं जाएँ। फीडबैक स्पष्टीकरण को पूरी तरह पढ़ें। सटीक ऑड्स क्या हैं, उन्हें समझना सीखने को मजबूत रूप से अंतर्निहित करता है, केवल सही जवाब देखने से ज्यादा।
तीव्रता से मायने ज्यादा रखती है
कुछ राउंडें हर दिन - անգամ पांच या दस मिनट - फीडबैक लूप को सक्रिय रखते हैं और आपकी मेंटल मॉडल को ताज़ा रखते हैं। एक तीव्र प्रारंभिक चरण के बाद, एक हफ्ते में कुछ सेशन पर्याप्त है जो आपकी कल्पना को सटीक रखता है।
तीव्रता जीतती है: हर दिन कुछ राउंडें एक हफ्ते में एक बार की एक लंबी सेशन से बेहतर हैं। फीडबैक लूप को बदलने के लिए नियमित पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है, नहीं just अकसर के बुलबुले।
गेम के बाहर इसका उपयोग कैसे करें
गोला गेम के भीतर स्कोर करना नहीं है - यह वास्तविक जीवन में संभावनाओं के बारे में सोचने का तरीका बदलना है। जब आप संभावनाओं के निर्णय लेते हैं: यह रूट ट्रैफिक होगा? यह डील बहुत अच्छी है कि नहीं हो सकती? इस प्रोजेक्ट का समय पर समाप्ति होगा? - उसी आदत का उपयोग करें: आधार रेट्स को पहले सोचें, अपने संदर्भ वर्ग को पहचानें, और रंगीन विवरणों को संभावनाओं को बढ़ावा देने से बचें। समय के साथ, एक कदम पीछे जाने की आदत स्वचालित हो जाती है और आप खुद को उपलब्धता बायस या प्रतिनिधित्व बायस से बचाते हैं।
रेलिटी ट्रांसफर: कौशल केवल तब उपयोगी है जब यह गेम के बाहर सोचने का तरीका बदलता है। प्रॉबैबिलिटी निर्णय स्वास्थ्य, वित्त, करियर, और दैनिक योजना में दिखाई देते हैं - वही सटीक सोच लागू होती है।
रंगीन विवरणों को गलत लेना: एक रंगीन या भावनात्मक रूप से लोडेड सceanrio एक परिणाम को संभावना वाला महसूस करता है, लेकिन वास्तविक ऑड्स को नहीं बदलता। रंगीन विवरणों को वास्तविक आधार रेट्स से अलग करना सीखें।
ऑड्स और प्रॉबैबिलिटी एक कौशल प्रशिक्षित करता है जो जीवन के लिए उपयोगी है। बेहतर प्रॉबैबिलिटी की कल्पना का अर्थ है बेहतर निर्णय असमंजस में - जोखिम मूल्यांकन, वित्तीय निर्णय, स्वास्थ्य के निर्णय, और दैनिक योजना में। नियमित खेलें, फीडबैक का अध्ययन करें, और कौशल बढ़ता है।
ऑड्स और संभावना
एक परिदृश्य पढ़ें और अधिक संभावित परिणाम चुनें · रोजमर्रा के जोखिम के लिए तेजी से संभावना अंतर्ज्ञान को प्रशिक्षित करें
अभी खेलें - यह मुफ़्त हैकिसी खाते की ज़रूरत नहीं। किसी भी डिवाइस पर काम करता है।
