Maledizione dell’ottimizzatore

La maledizione dell’ottimizzatore è il fenomeno che porta un agente che ottimizza un insieme di opzioni dal valore incerto a sovrastimare sistematicamente il valore dell’opzione scelta.

Illustrazione

Gli autori dell’articolo che ha originariamente introdotto la maledizione dell’ottimizzatore forniscono una semplice illustrazione del fenomeno:⁠1

Supponiamo di valutare tre alternative che hanno tutte un valore reale $mu_i$ esattamente pari a zero. Il valore di ciascuna alternativa viene stimato e le stime $V_i$ sono indipendenti e normalmente distribuite con una media pari al vero valore di zero (sono condizionatamente non distorti) e una deviazione standard di uno. Selezionare la stima del valore più alto equivale quindi a selezionare il massimo di tre estrazioni da una distribuzione normale standard. La distribuzione di questo valore massimo stimato è facilmente determinabile mediante simulazione o utilizzando i risultati della statistica ordinale ed è mostrata nella Figura 1. La media di questa distribuzione è 0,85, quindi in questo caso l’aspettativa di delusione, $E[V_{i*}-\mu_{i*}]$ , è 0,85.

L'immagine mostra due curve di distribuzione normale sovrapposte. Quella più ampia e più bassa indica la “Distribuzione di ciascuna stima di valore (SV = 0)”, mentre quella più stretta e più alta corrisponde alla “Distribuzione della stima di valore massimo (SV = 0,85)”. Entrambe sono tracciate su un asse orizzontale che va da -3 a 3. — **Figura 1:** La maledizione dell’ottimizzatore: scetticismo e sorpresa post-decisione nell’analisi decisionale.⁠2

Ulteriori letture

Luke Muehlhauser (2011) The optimizer’s curse and how to beat it, LessWrong, 15 di settembre.

James E. Smith & Robert L. Winkler (2006) The optimizer’s curse: skepticism and postdecision surprise in decision analysis, Management Science, vol. 52, pp. 311–322.

Voci correlate

valore atteso • maledizione dell’unilateralista

Illustrazione

Gli autori dell’articolo che ha originariamente introdotto la maledizione dell’ottimizzatore forniscono una semplice illustrazione del fenomeno:⁠1

Supponiamo di valutare tre alternative che hanno tutte un valore reale $mu_i$ esattamente pari a zero. Il valore di ciascuna alternativa viene stimato e le stime $V_i$ sono indipendenti e normalmente distribuite con una media pari al vero valore di zero (sono condizionatamente non distorti) e una deviazione standard di uno. Selezionare la stima del valore più alto equivale quindi a selezionare il massimo di tre estrazioni da una distribuzione normale standard. La distribuzione di questo valore massimo stimato è facilmente determinabile mediante simulazione o utilizzando i risultati della statistica ordinale ed è mostrata nella Figura 1. La media di questa distribuzione è 0,85, quindi in questo caso l’aspettativa di delusione, $E[V_{i*}-\mu_{i*}]$ , è 0,85.

Figura 1: La maledizione dell’ottimizzatore: scetticismo e sorpresa post-decisione nell’analisi decisionale.⁠2