
- •A. Определенная Модель
- •9 В Секунду. Iic, мы кратко обсуждаем определение заказа шагов.
- •10 Модель также относится к выбору между двумя произвольными действиями, где V и c - различия в ценностях и в затратах.
- •12 Определенно, более высокая точность p поднимает вероятность историй, которые приводят правильный каскад.
- •14 Монотонная собственность отношения вероятности - стандартное предположение в моделях в какие выводы должны быть оттянуты из шумного сигнала. Milgrom (1981) обеспечивает presen- tation и заявления.
- •17 Как Ли (1991) шоу, с континуумом действий, поведение в общем сходится к правильному действию.
- •III. Действительно ли каскады хрупки?
- •22 Мы следуем за ломающим связь предположением о Секунде. Твердый черный, что, когда безразличный indi- vidual принимает.
- •IV. Примеры
- •27 Другой пример - использование врачами пиявок до девятнадцатого века.
- •29 Akerlof (1976) обеспечивает модель клейма, основанного на остракизме.
- •V. Причуды
- •VI. Заключение Замечаний
- •34 Мы предугадываем, что другие типы шума или шоков, таких как несовершенное наблюдение за действиями или невежество предпочтения, могут также переместить каскады и вызвать причуды.
- •Решение об Отдельном 1 без Выпуска Общественной информации
- •Безоговорочная Вероятность (1)
- •Математическое ожидание (2)
- •Решение об Отдельных 2 без Выпуска Общественной информации
14 Монотонная собственность отношения вероятности - стандартное предположение в моделях в какие выводы должны быть оттянуты из шумного сигнала. Milgrom (1981) обеспечивает presen- tation и заявления.
15 Это - умеренное предположение. Если v2 против и C оттянуты беспорядочно от любого
неатомная мера по вероятности, посылка 2 удовлетворена вероятностью один. Это предположение предотвращает асимптотическое безразличие, но не является ломающим связь соглашением.
16 Доказательство суждения 1 основано на идее что много наблюдений за informa- действия tive привели бы с высокой вероятностью к почти прекрасному знанию имеющему значение. Таким образом с высокой вероятностью каскад должен запуститься в или перед таким пунктом, но этим каскад часто будет неправильным, который начался намного ранее. Как рис. 1 в Секунду. 11a шоу, вероятность неправильного каскада в определенной модели может быть близко к.5 если сигнал является достаточно шумным.
пример с двоичными сигналами и униформой, предшествующей на истинном значении, валлийский язык (1992) показал, что каскады запустятся и могут часто быть неправильными. Banerjee (в прессе) сделал тот же самый вывод, принимающий непрерывное однородное предшествующее распределение на правильном действии; однако, неправильные каскады в его урегулировании происходят из выродившейся функции 17 выплаты
C. Лидеры моды
Мы теперь рассматриваем сценарий, в котором у людей есть различная точность сигнала (точность). В частности рассмотрите случай двоичного сигнала таблицы 1, где более высокая точность человека, я - сигнал, обращается к более высокой ценности p {. Мы предполагаем что Pr (V = 1) = Pr (V = 0) = V2.
Результат 1. Предположите, что случай двоичного сигнала получает. (1), Если C = lk и если человек с самой высокой точностью решает сначала, то решение первого человека сопровождается всеми более поздними людьми. (2) Предполагают, что все люди n> 1 наблюдают сигналы идентичной точности. Тогда все люди n> 2 более обеспечены, если точность первого человека немного ниже, а не немного выше чем их.
Доказательство. (1) второй человек выводит сигнал первого человека и так игнорирует его собственную информацию, начиная каскад. (2), Если точность первого человека немного выше, второй человек подчиняется первому человеку; если это немного ниже, второй человек принимает свое собственное решение. Таким образом последний случай приводит к большей информации для более поздних людей. Q.E.D.
Результат 1 иллюстрирует, что небольшие различия в точности могут быть очень важными и могут привести к каскадам, которые еще менее информативны (и, таким образом, потенциально еще более хрупкий) чем тогда, когда люди тождественно распределили сигналы. В то время как заказ является внешним в модели, вероятно, что человек самой высокой точности решает сначала. Рассмотрите более общее урегулирование, в котором у всех людей есть выбор решить или задержаться, но есть стоимость задерживающегося решения. У всех людей есть стимул ждать в надежде на свободную поездку на первом, чтобы решить. Однако, другие равные вещи, стоимость решения рано является самой низкой для человека с самой высокой точностью.
Модель лидера моды относится к ситуациям, в которых ветеран выполняет задачу с новичками. Если опытный человек действует сначала, другие часто подражают. Предсказание, что человек низкой точности подражает предшественнику более высокой точности, совместимо с доказательствами многочисленных психологических экспериментов, демонстрирующих, что предыдущий отказ предмета в задаче поднимает вероятность это в далее