불확실성

Uncertainty
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각각의 가능한 선택 결과가 불확실할 때 결정을 내려야 하는 상황이 종종 발생한다.

불확실성은 불완전하거나 알려지지 않은 정보를 포함하는 인식론적 상황을 말한다.이는 미래 사건의 예측, 이미 수행된 물리적 측정 또는 미지의 사건에 적용된다.불확실성은 부분적으로 관측되거나 확률적인 환경뿐만 아니라 무지, 게으름 또는 둘 [1]다로 인해 발생한다.보험, 철학, 물리학, 통계, 경제, 금융, 의학, 심리학, 사회학, 공학, 도량형학, 기상학, 생태학 및 정보 과학을 포함한 모든 분야에서 발생합니다.

개념

이 용어는 일반 대중들 사이에서 다양한 방식으로 사용되지만, 의사결정 이론, 통계 및 기타 정량적 분야의 많은 전문가들은 불확실성, 위험 및 측정을 다음과 같이 정의했다.

불확실성

확실성의 결여, 현재의 상태, 미래의 결과 또는 둘 이상의 가능한 [2]결과를 정확하게 설명할 수 없는 제한된 지식 상태.

불확도 측정
가능성이 각각의 가능한 상태 또는 결과에 할당되는 가능한 상태 또는 결과의 집합. 여기에는 [3]연속 변수에 대한 확률 밀도 함수의 적용도 포함됩니다.
이차 불확도
통계학 및 경제학에서 2차 불확실성은 (1차) [4][5]확률에 대한 확률 밀도 함수에서 나타난다.
주관적[6] 논리에서의 의견은 이런 유형의 불확실성을 지니고 있다.
위험.
일부 가능한 결과가 바람직하지 않은 영향이나 유의한 손실을 갖는 불확실성 상태.
리스크 측정
일부 가능한 결과가 손실인 경우 측정된 불확실성의 집합과 그러한 손실의 크기 – 여기에는 연속 [7][8][9][10]변수에 대한 손실 함수도 포함된다.

불확실성과 변동성

불확실성과 변동성 사이에는 차이가 있다.불확실성은 불확실성의 단일 참 값이 얼마나 되는지에 대한 우리의 정보 상태에 따라 달라지는 확률 분포에 의해 수량화된다.변동성은 관측된 데이터에서 [11]도출된 수량의 여러 인스턴스 빈도 분포에 의해 정량화된다.

나이트의 불확도

경제학에서, 1921년에 프랭크 나이트는 불확실성과 위험성을 구별했고, 불확실성은 측정할 수 없고 계산할 수 없는 지식의 부족이었다.사람들이 불확실성에 직면하는 대부분의 경제 결정에서 명확하게 정의된 통계가 없기 때문에, 그는 그러한 경우 확률을 측정할 수 없다고 믿었다. 이것은 현재 나이트 불확실성이라고 불린다.

불확실성은 지금까지 제대로 분리되지 않았던 익숙한 위험의 개념과는 근본적으로 다른 의미로 받아들여져야 합니다.본질적인 사실은 '위험'이 어떤 경우에는 측정하기 쉬운 양을 의미하고, 어떤 경우에는 분명히 이러한 성질의 것이 아니라는 것이다. 그리고 두 가지 중 실제로 존재하고 작동하는 것에 따라 현상의 방향에는 광범위하고 결정적인 차이가 있다.측정 가능한 불확실성 또는 적절한 '위험'은 측정 불가능한 불확실성과는 크게 달라서 사실상 불확실성이 전혀 아닌 것으로 보일 것이다.

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알려진 위험을 감수하는 보상과 가치 자체가 알려지지 않은 위험을 가정하는 보상 사이에는 근본적인 차이가 있다.이것은 매우 근본적인 것이기 때문에… 알려진 위험은 보상이나 특별 지급으로 이어지지 않습니다.

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나이트는 알려진 위험의 좋지 않은 결과는 명확하게 정의된 예상 확률 분포를 가지고 있기 때문에 의사결정 과정에서 보험에 들 수 있다고 지적했다.알려지지 않은 리스크는 알려진 예상 확률 분포가 없기 때문에 회사의 결정이 매우 위험할 수 있습니다.

불확실성과 의사결정의 다른 분류법에는 더 넓은 불확실성과 윤리적인 [13]관점에서 접근해야 하는 방법이 포함된다.

불확실성의 분류법

당신이 진실이라고 알고 있는 것과 거짓이라고 알고 있는 것이 있다. 그러나 당신이 알고 있는 광범위한 지식에도 불구하고, 진실이나 거짓이 당신에게 알려지지 않은 많은 것들이 남아 있다.우리는 당신이 그들에 대해 불확실하다고 말한다.당신은 미래의 모든 것에 대해 다양한 정도로 불확실하다. 과거의 많은 부분이 당신에게서 숨겨져 있다. 그리고 당신이 완전한 정보를 가지고 있지 않은 현재도 많다.불확실성은 어디에나 있고 당신은 그것으로부터 벗어날 수 없다.

Dennis Lindley, Understanding Uncertainty (2006)

예를 들어, 내일 비가 올지 안 올지 알 수 없다면, 불확실한 상태입니다.일기예보 또는 보정된 확률 평가를 사용하여 가능한 결과에 확률을 적용하는 경우, 불확실성을 정량화하였다.90%의 일조 확률로 정량화된다고 가정합니다.만약 내일 대규모 야외행사가 계획되어 있다면 10%의 비가 올 가능성이 있기 때문에 비가 오는 것은 바람직하지 않습니다.또한 이것이 비즈니스 이벤트이고 비가 오면 10만 달러가 손실될 경우 위험이 계량화되었습니다(10만 달러가 손실될 확률은 10%).이러한 상황은 약한 비 대 폭우, 지연 비용 대 완전 취소 등을 [citation needed]수치화함으로써 더욱 현실화될 수 있다.

일부는 이 사례에서 위험을 "기대 기회 손실"(EOL) 또는 손실 금액에 손실을 곱한 확률(10% × 100,000달러 = 10,000달러)로 나타낼 수 있다.그것은 대부분의 사람들이 아닌 "위험 중립" 행사 주최자가 있다면 유용하다.대부분의 사람들은 손실을 피하기 위해 기꺼이 보험료를 지불할 것이다.예를 들어, 보험 회사는 모든 보험 적용에 대한 최소 EOL을 계산한 다음, 다른 운영 비용과 이익을 더합니다.많은 사람들이 여러 가지 이유로 보험에 가입할 의향이 있기 때문에 EOL만으로는 위험을 회피하는 인식된 가치가 아닙니다.

불확실성과 위험이라는 용어의 양적 사용은 확률론, 보험수리학, 정보 이론과 같은 분야에서 상당히 일치한다.또한 일부에서는 불확실성이나 위험의 정의를 실질적으로 변경하지 않고 새로운 용어를 작성한다.예를 들어, 서프라이즈살은 정보 이론에서 가끔 사용되는 불확실성의 변형이다.그러나 이 용어의 수학적 용도를 제외하면 용도는 매우 다양할 수 있다.인지 심리학에서 불확실성은 현실일 수도 있고 기대, 위협 등과 같은 인식의 문제일 수도 있다.

모호성은 분석가가 '평균 키의 사람'과 '키 큰 사람'과 같은 두 가지 다른 계층을 명확하게 구별할 수 없는 불확실성의 한 형태이다.이 애매함의 형태는 자데의 애매한 논리나 주관적인 논리상의 변이에 의해 모델링될 수 있다.

모호성은 불확실성의 한 형태이며, 가능한 결과조차 불확실한 의미와 해석을 가지고 있다.그는 은행에서 돌아온다는 말은 '은행'이 '강변'인지 '금융기관'인지에 따라 해석이 달라 애매하다.모호성은 일반적으로 여러 분석가 또는 관찰자가 동일한 [citation needed]진술에 대해 서로 다른 해석을 하는 상황에서 발생한다.

불확실성은 얻을 수 있는 사실에 대한 지식 부족의 결과일 수 있다.즉, 새로운 로켓 설계가 작동할지에 대한 불확실성이 있을 수 있지만, 추가 분석과 실험을 통해 이 불확실성을 제거할 수 있다.

아원자 수준에서, 불확실성은 우주의 기본적이고 피할 수 없는 특성일 수 있다.양자역학에서, 하이젠베르크 불확도 원리는 관찰자가 입자의 위치와 속도에 대해 얼마나 많이 알 수 있는지에 한계를 둔다.이것은 잠재적으로 얻을 수 있는 사실에 대한 무지일 뿐 아니라 찾을 수 있는 사실이 없다는 것일 수도 있다.그러한 불확실성이 자연의 환원 불가능한 특성인지 아니면 하이젠베르크의 불확도 원리가 [citation needed]허용하는 것보다 더 정확하게 입자의 상태를 묘사하는 "숨겨진 변수"가 있는지에 대해서는 물리학에서 약간의 논란이 있다.

측정값

주요 기사:측정 불확도
다음 항목도 참조하십시오.불확도 정량화 및 불확도 전파

측정 불확도 계산에 가장 일반적으로 사용되는 절차는 ISO가 발행하는 "측정 불확도 표현 지침" (GUM)에 설명되어 있다.파생된 연구로는 국립표준기술연구소(NIST) 테크니컬 노트 1297, "NIST 측정 결과의 불확실성 평가 및 표현 지침" 및 Eurachem/Citac 간행물 "분석 측정의 불확실성 정량화"가 있다.측정 결과의 불확실성은 일반적으로 몇 가지 요소로 구성된다.구성요소는 랜덤 변수로 간주되며 수치 추정에 사용되는 방법에 따라 두 가지 범주로 분류될 수 있습니다.

  • A형, 통계적 방법에 의해 평가된 것
  • B형, 예를 들어 확률 분포를 할당하여 다른 방법으로 평가된 유형

측정결과에 관련된 함수를 통해 성분의 분산을 전파함으로써 합성된 측정불확도를 결과 분산의 제곱근으로 한다.가장 간단한 형태는 반복 관측치의 표준 편차입니다.

도량형, 물리학 및 공학에서 측정의 불확실성 또는 오차 한계는 명시적으로 언급되었을 때 실제 값을 포함할 가능성이 있는 값의 범위로 주어진다.이것은 그래프상의 에러바 또는 다음의 [citation needed]표기로 나타낼 수 있습니다.

  • 측정값 ± 불확실성
  • 측정치 +외부
    -제대로
  • 측정값(표준)

마지막 표기법에서 괄호는 ± 표기법에 대한 간결한 표기법입니다.예를 들어 10 적용과학 또는 공학 분야에서는 10.5m 또는 10.50m로 표기할 수 있으며, 이는 10분의 1 또는 100분의 1 이내에서 정확함을 의미한다.정밀도는 마지막 자릿수를 중심으로 대칭입니다.이 경우 위 1/10과 아래 1/10이므로 10.5는 10.45에서 10.55 사이입니다.따라서 10.5는 10.5±0.05를 의미하고 10.50은 10.50±0.005를 의미하며, 각각 10.50(5)과 10.500(5)으로 표기된다.그러나 정확도가 10분의 2 이내일 경우, 불확실성은 ± 1/10이 되며, 10.5±0.1과 10.5±0.01 또는 10.5(1)과 10.50(1)이 명시되어야 한다.괄호 안의 숫자는 왼쪽 숫자에 적용되며, 해당 숫자의 일부가 아니라 불확실성 표기법의 일부입니다.이들은 최하위 자리수에도 적용됩니다.예를 들어 1.00794(7)는 1.00794±0.00007을 나타내고 1.00794(72)는 1.00794±0.[14]00072를 나타냅니다.이 간결한 표기법은 예를 들어 IUPAC에 의해 원소의 원자질량을 나타낼 때 사용됩니다.

중간 표기법은 오류가 값에 대해 대칭적이지 않은 경우(예: 3.4
+0.3-0.2) 사용됩니다.예를 들어 로그 척도를 사용할 때 이러한 현상이 발생할 수 있습니다.

값의 표준편차 추정치에 도달하는 측정을 반복함으로써 측정의 불확실성을 판정할 수 있다.그러면 모든 단일 값은 표준 편차와 동일한 불확실성을 가집니다.그러나 값이 평균화된 경우 평균 측정 값은 측정 횟수의 제곱근으로 나눈 표준 편차인 평균의 표준 오차보다 훨씬 작은 불확실성을 가집니다.단,[citation needed] 이 절차에서는 시스템오류가 무시됩니다.

불확실성이 측정의 표준 오차를 나타내며, 그 때 약 68.3%가 측정 수량의 실제 값은 명시된 불확실성 범위 내에 포함된다.예를 들어 원자질량별 원소 목록에 주어진 원자질량 값의 31.7%에 대해 실제 값은 명시된 범위 밖에 있을 수 있다.간격의 폭이 두 배일 경우 참값의 4.6%만이 두 배 간격 밖에 있지 않을 수 있으며 폭이 세 배일 경우 0.3%만이 외부에 있을 수 있습니다.이러한 값은 정규 분포의 속성에 따라 다르며 측정 공정에서 정규 분포 오차를 생성하는 경우에만 적용됩니다.이 경우 인용된 표준 오차는 68.3%("1 시그마", 95.4%("2 시그마") 또는 99.7%("3 시그마") 신뢰 [citation needed]구간으로 쉽게 변환됩니다.

이러한 맥락에서 불확실성은 측정 기기의 정확도와 정밀도 모두에 따라 달라집니다.계측기의 정확도와 정밀도가 낮을수록 측정의 불확도는 커진다.정밀도는 종종 특정 값의 반복 측정의 표준 편차로 결정된다. 즉, 측정 불확실성을 평가하기 위해 위에서 설명한 방법을 사용한다.그러나 이 방법은 계측기가 정확할 때만 정확합니다.정확하지 않을 경우, 반복 측정의 표준 편차보다 불확실성이 크며, 불확실성은 기기 정밀도에만 의존하지 않는 것이 분명하다.

미디어에서

과학, 그리고 과학 전반의 불확실성은 과학계와 [15]공공 영역에서 다르게 해석될 수 있다.이것은 부분적으로 대중 관객의 다양성과 과학자들이 일반 관객들을 오해하고 따라서 명확하고 [15]효과적으로 아이디어를 전달하지 못하는 경향 때문이다.한 가지 예는 정보 부족 모델로 설명됩니다.또한, 공공 영역에서는 종종 한 [15]가지 주제에 대해 의견을 주는 많은 과학자들의 목소리가 있다.예를 들어 공공 영역에서 이슈를 보고하는 방법에 따라 방법론적 차이로 인한 여러 과학 연구의 결과 간의 불일치는 사실상 [15]합의가 존재하는 상황에서 대중이 합의의 결여로 해석할 수 있다.과학적 불확실성이 특정 목표에 도달하도록 관리될 수 있기 때문에 이러한 해석은 의도적으로 추진되었을 수도 있다.예를 들어, 기후변화 부정론자들은 지구온난화를 과학적 불확실성의 문제로 규정하라는 프랭크 룬츠의 조언을 받아들였는데, 이는 언론인들이 이 [16]문제를 보도할 때 사용한 갈등 프레임의 전조였다.

"불확정성은 시스템의 모든 매개 변수와 그 상호작용이 완전히 알려지지 않은 상황에 적용된다고 대략적으로 말할 수 있는 반면, 무지는 [17]알려지지 않은 상황을 말한다."과학적 불확정성과 무지는 과학자들이 신빙성을 [15]잃지 않고 전달하기 어려운 개념이기 때문에 과학에 존재하는 이러한 미지의 것, 즉 불확실성과 무지는 종종 대중에게 보고될 때 불확실성으로 "변환"된다.반대로, 불확실성은 대중들에 의해 종종 [18]무지로 해석된다.불확실성과 무지를 불확실성으로 바꾸는 것은 불확실성을 무지로 오해하는 대중과 관련이 있을 수 있다.

저널리스트들은 불확실성을 부풀리거나 불확실성을 과소평가할 수 있다.[19]언론인들이 불확실성을 부풀리는 한 가지 방법은 변화에 [19]대한 맥락을 제시하지 않고 과거의 연구와 모순되는 새로운 연구를 기술하는 것이다.저널리스트들은 이 [19]문제에 대한 과학적 합의의 상태를 적절히 설명하거나 설명하지 않고 소수의 관점을 가진 과학자들에게 다수의 관점을 가진 과학자들과 같은 무게감을 줄 수 있다.같은 맥락에서, 저널리스트들은 비과학자들에게 [19]과학자들과 같은 정도의 관심과 중요성을 줄 수 있다.

저널리스트는 "과학자들의 신중하게 선택된 잠정적인 표현을 제거함으로써 불확실성을 과소평가할 수 있다. 그리고 이러한 경고들을 잃어버림으로써 정보는 왜곡되고 실제보다 더 확실하고 결정적인 것으로 제시된다."[19]또한, 하나의 출처가 있거나 이전의 연구의 맥락이 없는 이야기는 실제보다 [19]더 확실하고 확실한 주제를 제시한다는 것을 의미한다.과학 저널리즘에는 종종 불확실성의 [19]경시에도 도움이 되는 "프로덕트 오버 프로세스" 접근법이 있다.마지막으로, 그리고 가장 주목할 만한 것은 과학이 기자에 의해 승리적 탐구로 모함될 때, 불확실성은 "축소 가능하고 해결 가능한"[19] 것으로 잘못 모함된다.

일부 미디어 루틴과 조직 요인은 불확실성의 과대 표현에 영향을 미치고, 다른 미디어 루틴과 조직 요소는 문제의 확실성을 부풀리는 데 도움이 됩니다.일반 대중(미국)은 일반적으로 과학자를 신뢰하기 때문에, 과학 이야기가 특수 이익 단체(종교 단체, 환경 단체, 정파 등)의 경각심을 불러일으키는 단서 없이 다루어지면, 그들은 종종 비즈니스와 관련된 의미, 경제 개발 프레임 또는 사회 전문가로 다루어진다.그레스 [20]프레임이러한 프레임의 성질은 불확실성을 경시하거나 제거하는 것이기 때문에 미국의 식물 생명공학 및 나노테크놀로지에 대한 보도에서와 같이 경제 및 과학적 약속이 발행 사이클 초기에 집중되면 문제의 문제는 더 명확하고 [20]확실해 보인다.

때때로 주주, 소유자 또는 광고가 미디어 조직에 과학적 이슈의 비즈니스 측면을 홍보하도록 압력을 가할 수 있으며, 따라서 비즈니스 이익을 저해할 수 있는 불확실성 주장은 무시되거나 제거됩니다.[19]

적용들

  • 불확실성은 게임, 특히 도박에 있어 가장 중요한 것은 기회가 핵심인 게임으로 설계되어 있습니다.
  • 미래 사건의 예측이 기대치의 범위를 갖는 것으로 이해되어야 하는 과학적 모델링에서
  • 최적화에서 불확실성은 사용자가 최적화 절차의 최종 결과에 대한 완전한 통제력을 갖지 못하는 상황을 설명할 수 있게 한다. 시나리오 최적화와 확률적 최적화를 참조한다.
    • 일기예보에서 불확실성의 정도에 대한 데이터를 일기예보에 포함하는 것은 이제 흔한 일이다.
  • 불확도 또는 오차는 과학과 공학 표기법에 사용된다.수치는 유의한 수치라고 하는 물리적으로 의미가 있는 숫자로만 표현해야 합니다.거리, 온도 등을 측정하는 등 모든 측정에는 불확실성이 수반되며 측정에 사용되는 기기 또는 기술에 따라 정도가 달라집니다.마찬가지로 계산을 통해 불확실성을 전파하여 계산한 값과 [21]계산에 사용된 방정식의 불확실성에 따라 어느 정도의 불확실성을 갖는다.
  • 물리학에서 하이젠베르크 불확도 원리는 현대 양자 역학의 기초를 형성한다.
  • 도량형학에서 측정 불확도는 측정 결과에 합리적으로 기인할 수 있는 분산을 수량화하는 중심 개념이다.이러한 불확실성은 측정 오차라고도 할 수 있다.일상 생활에서 측정 불확실성은 종종 암묵적인("He he south 6피트" give or take 몇 인치")이지만, 심각한 사용에는 측정 불확실성에 대한 명시적인 진술이 필요하다.많은 측정 기기(스케일, 오실로스코프, 힘 게이지, 눈금자, 온도계 등)의 예상 측정 불확도는 종종 제조업체 사양에 명시되어 있습니다.
  • 공학에서 불확실성은 재료 [22]모델링의 검증 및 검증의 맥락에서 사용될 수 있습니다.
  • 불확실성은 예술에서 주제적인 장치로서 그리고 예술가에게 궁지에 몰린 것 둘 다로서 공통적인 주제였다.
  • 불확실성은 경제학에서 중요한 요소이다.경제학자 프랭크 나이트에 따르면, 그것은 각 결과에 특정한 확률이 할당되는 위험과는 다르다.나이트의 불확실성은 알 수 없는 가능성을 가진 상황을 포함한다.
  • 주식 시장과 같은 금융 시장에 투자하는 것은 드물지만 재앙적인 사건의 확률을 알 수 없을 때 나이티안 불확실성을 수반한다.

철학

주요 기사:철학 회의론

서양 철학에서 불확실성을 수용한 최초의 철학자는 피로니즘과[23] 철학 회의론의 첫 번째 학파인 피로니즘과 학술 회의론의 헬레니즘 철학을 낳았다.아포리아와 산술은 불확실성에 관한 고대 그리스 철학의 핵심 개념을 나타낸다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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추가 정보

외부 링크

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