例えば、あなたが家庭教師のアルバイトに採用され、以下の2つの給与条件を提示されたとします。
・時給1000円が支払われる。
・時給は600円だが、担当の生徒が合格したら特別ボーナスが得られ、合計の給料は上の2倍になる。
さあ、あなたはどちらを選ぶでしょうか?
担当する生徒の合格・不合格に関係なく一定の時給が得られる場合は「確実な」状況にあると言えます。一方、担当している生徒の合格可能性により、得られる給与が「確率を伴って」変わるような場合を「不確実な」状況であると言います。
もう少し詳しく考えてみましょう。
この場合、時給とボーナス額は提示されているので、「合格率」が分かれば、期待値が計算できます。「期待値」が計算できれば、不確実な状況であっても、選択肢同士を比較することができます。
サイコロやトランプを用いたゲームや賭けであれば、確率がはっきりしているので、期待値を計算することができます。しかし、先の「合格率」のような場合は、正確な確率を把握することは難しく、このような場合は確率が判っていて期待値が計算できる場合よりもさらに「不確実性が高い」状況にあります。
さらに、得られる額すら算定できない場合もあります。例えば地球温暖化が進むと、様々な被害があると考えられていますが、それぞれの被害について「正確な被害額はどのくらいか」「どのくらいの確率で発生するのか」の二つを推定することはとても困難です。このような場合は先の時給の問題よりもさらに不確実性が高いと言えます。
・時給1000円が支払われる。
・時給は600円だが、担当の生徒が合格したら特別ボーナスが得られ、合計の給料は上の2倍になる。
さあ、あなたはどちらを選ぶでしょうか?
担当する生徒の合格・不合格に関係なく一定の時給が得られる場合は「確実な」状況にあると言えます。一方、担当している生徒の合格可能性により、得られる給与が「確率を伴って」変わるような場合を「不確実な」状況であると言います。
もう少し詳しく考えてみましょう。
この場合、時給とボーナス額は提示されているので、「合格率」が分かれば、期待値が計算できます。「期待値」が計算できれば、不確実な状況であっても、選択肢同士を比較することができます。
サイコロやトランプを用いたゲームや賭けであれば、確率がはっきりしているので、期待値を計算することができます。しかし、先の「合格率」のような場合は、正確な確率を把握することは難しく、このような場合は確率が判っていて期待値が計算できる場合よりもさらに「不確実性が高い」状況にあります。
さらに、得られる額すら算定できない場合もあります。例えば地球温暖化が進むと、様々な被害があると考えられていますが、それぞれの被害について「正確な被害額はどのくらいか」「どのくらいの確率で発生するのか」の二つを推定することはとても困難です。このような場合は先の時給の問題よりもさらに不確実性が高いと言えます。