পছন্দসই সেটটি প্রসারিত করে কি মচিনা প্যারাডক্স সমাধান করা যেতে পারে?

Question

অন্য একটি প্রশ্নে , মাচিনা প্যারাডক্সটি প্রত্যাশিত ইউটিলিটি মডেলের একটি সম্ভাব্য কাউন্টারেক্সেক্সেল হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে:

প্যারাডক্সের তালিকায় যুক্ত করে মাচিনার প্যারাডক্স বিবেচনা করুন। এটি মাস-কোলেল, হুইনস্টন এবং গ্রিনের মাইক্রোঅকোনমিক থিওরিতে বর্ণিত হয়েছে।

কোনও ব্যক্তি প্যারিস সম্পর্কে কোনও টেলিভিশন প্রোগ্রাম দেখার জন্য প্যারিসে ভ্রমণ পছন্দ করে।

জুয়াবল 1: প্যারিসে 99% সময়, টেলিভিশন প্রোগ্রামের 1% সময় ভ্রমণে জয়ী হন।

গাম্বল ২: প্যারিসে 99% সময় বেড়াতে যান, সময়ের 1% কিছুই নয়।

ধারণা করা যুক্তিসঙ্গত যে আইটেমগুলির চেয়ে পছন্দগুলি দেওয়া থাকলে, দ্বিতীয় জুয়ালে প্রথমটিকে পছন্দ করা যেতে পারে। প্যারিসের যাত্রা হারানো কেউ হয়তো এতটাই হতাশ হয়েছেন যে তারা কতটা দুর্দান্ত তা নিয়ে কোনও প্রোগ্রাম দেখার জন্য দাঁড়াতে পারবেন না।

তবে, আমার কাছে মনে হচ্ছে সম্ভবত সিদ্ধান্তের জায়গাটি রাষ্ট্রীয় নির্ভর ইউটিলিটির জন্য অ্যাকাউন্টে প্রসারিত করে সমাধান করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুটি সময়কাল, এবং সহ একটি মডেল বিবেচনা করুন । প্রথমটি প্যারিসের ট্রিপকে জেতার আশেপাশের অনিশ্চয়তার সমাধানের আগে প্রতিনিধিত্ব করে। দ্বিতীয় বার সময়কাল জুয়ার সমাধানের পরে is এখন, এই সম্ভাব্য ফলাফলগুলি নিম্নরূপে মডেল করুন: যেখানে ফলাফলের সাথে মিলিত হয় যেখানে আপনি প্যারিসের ট্রিপকে জিতেন (এবং তারপরে আপনি তার পরে যা করেন তা বিবেচনা করে না), ফলাফলটি যেখানে আপনি ট্রিপটি জিতেন না এবং আপনি পরে টিভি দেখুন, এবংt = 1 $t=0$$t=1$ এবিসিএবি

$$\begin{align} A &= \{P, \emptyset\} \\ B &= \{P^C, T\} \\ C &= \{P^C, N\}, \end{align}$$ $A$$B$$C$আপনি কে জিতবেন না এবং এরপরে আপনি কিছুই করেন না। তারপর, আপনি এক সময় পর্বের মধ্যে কিছুই শেষ টিভি উপর প্যারিস পছন্দ করতে পারেন যদিও (...?), যখন আপনি পছন্দ (complementarities কিছু বাছাই কারণে) সময়ের সাথে একসঙ্গে বিবেচিত ওভার ওভার ।$A$$B$$C$

আমার প্রশ্ন এই। এই প্যারাডক্সটি সমাধান করার জন্য এটি কি যুক্তিসঙ্গত উপায়? কী কী উপায়ে লোকেরা এটি সমাধান করার চেষ্টা করেছে?

Comments

যুক্তিযুক্ত বলে মনে হচ্ছে, যদিও আমি মনে করি এটি আসলে কী অনুমানগুলি ব্যবহৃত হচ্ছে তা একটি প্রশ্ন। "প্যারিসের যাত্রা হারানো কেউ হয়তো এতটাই হতাশ হয়েছেন যে তারা কতটা দুর্দান্ত তা নিয়ে কোনও প্রোগ্রাম দেখার জন্য দাঁড়াতে পারবেন না।" এটি এমন একটি অনুমান যা একটি লুকানো পরিবর্তনশীল যা আফসোস। ধরে নিই যে ভোক্তার ট্রিপটি হারাতে হবে তার জন্য আফসোস রয়েছে তার / সে মুভিটি দিয়ে ভ্রমণের কথা মনে করিয়ে দিতে চাইবে না। এখন আফসোস ভেরিয়েবলকে ওজন বা কিছু হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করা বুদ্ধিমানের কাজ হবে। তবে আমরা কীভাবে এটি পরিমাপ করব? আমার দৃষ্টিতে এটি গ্রাহক পছন্দগুলিতে নির্ভর করে।

— কোবা

উপান্ত্য অনুচ্ছেদের শেষ লাইনের শেষে, আপনি কি বলতে চান না "পছন্দ করা ওভার ওভার " এর পরিবর্তে এর "পছন্দ" ওভার ওভার "বা আমি কিছু অনুপস্থিত করছি?সি বি এ বি $A$$C$$B$$A$$B$$C$

— মার্টিন ভ্যান ডার Linden,

Answer 1

না, আমি এটি বলব না যে এটি ম্যাকিনা প্যারাডক্সটিকে সমাধান করে, কারণ এটি ম্যাকিনা প্যারাডক্সের মতো একই: প্যারাডক্সটি অবশ্যই আপনাকে তিনটি সম্ভাব্য ফলাফল দেখার জন্য প্রয়োজন। এমসি / ডাব্লু / জি বইয়ে কেবল এবং ফলাফলগুলি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে কারণ সেখানে সেখানে প্যারাডক্সটি স্বাধীনতার অক্ষের লঙ্ঘন ঘটতে পারে কিনা সেদিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। $B$$C$

কিন্তু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, মেশিন হয়নি না তর্ক সব মানুষ অগ্রাধিকার ক্রম থাকবে । তিনি যুক্তি দেখান যে এটা যুক্তিযুক্ত, স্পষ্ট মানসিক কারণের জন্য, আশা যে কিছু মানুষ পারে ... সুতরাং কিছু অন্যদের ক্রম থাকবে , যা প্রত্যাশিত ইউটিলিটি ফ্রেমওয়ার্ক সাথে সামঞ্জস্য নেই।এ > বি > $A>C>B$$A>B>C$

প্রথমটি বলবে "ট্রিপ হারানোর পরে আমি প্যারিস সম্পর্কে কোনও সিনেমা দেখতে পারি না - আমি টিভিটি ভেঙে দেব!" দ্বিতীয়টি বলবে "ভাল, শক্ত ভাগ্য। কমপক্ষে আমি এটি পর্দায় দেখতে পাবো এবং এটির সম্পর্কে স্বপ্ন দেখতে থাকব"। উভয়ই এমন আচরণের মতো বলে মনে হয় যা "স্বাভাবিক" মানুষ দ্বারা প্রত্যাশিত হতে পারে।

এই প্যারাডক্সটির মূল বিন্দুটি দেখাতে হবে না যে প্রত্যাশিত ইউটিলিটি (ইইউ) সমস্ত লোকের জন্যই অবৈধ ly কেবল যুক্তিসঙ্গত পরিস্থিতিতে এটি লঙ্ঘন হতে পারে, অর্থাৎ এমন পরিস্থিতিতে যা অনেক লোককে চিহ্নিত করতে পারে এবং প্রায়শই ঘটতে পারে।

এই পরীক্ষাটি কীভাবে বিবেচনা করে এবং বিবেচনা করে তা বিবেচনা করে, ইইউ এমন একটি ডিগ্রি যা কিছু অর্থে যথেষ্ট পরিমাণে "সংখ্যাগরিষ্ঠ" মানুষকে উপস্থাপন করে এবং তাই এটি অর্থনৈতিক মডেলগুলির মূল তাত্ত্বিক অনুমান হিসাবে বৈধ / কার্যকর / না-বিভ্রান্তিকর কিনা not এবং এটি ডিগ্রির বিষয় , একটি পরিমাণগত বিষয়। এটি সামাজিক বিজ্ঞানের তাত্ত্বিক মডেলগুলির প্রায় সমস্ত অনুমানের জন্য সত্য।

Comments

সামাজিক বিজ্ঞানের বেশিরভাগ প্যারাডক্সের বিষয়টি এই নয় যে পরিস্থিতিটি ব্যাখ্যা করা যায় না, তবে ব্যাখ্যাটি একটি অনুগত অভিজ্ঞতাতে বড় এবং অযৌক্তিক হতে পারে। বাস্তবে একজন ব্যক্তির জন্য আমাদের কতটি রাষ্ট্রের প্রয়োজন? কী পরিস্থিতিতে তারা বাস্তবে রাষ্ট্র পরিবর্তন করে? অভ্যাসের ক্ষেত্রে অগ্রাধিকারের আদেশগুলি পর্যবেক্ষণযোগ্য, বা বেশিরভাগ রাজ্যগুলি একটি জটিল মুহুর্ত পর্যন্ত অবাস্তব বসে আছে, আমাদের কাজকে ধূলায় ফেলে? প্যারাডক্স সহজ তবে চিকিত্সা হয় না।

— ফরওয়ার্ড

Answer 2

আমি মনে করি আপনি সঠিক বলেছেন যে এটি ম্যাকিনা প্যারাডক্সকে সমাধান করে তবে আমি নিশ্চিত নই যে আমি আপনার মডেলটির সংস্কারকে রাষ্ট্র নির্ভর ইউটিলিটির ধারণার সাথে যুক্ত করব।

রাজ্য-নির্ভর ইউটিলিটি প্রত্যাশিত ইউটিলিটি মডেলের ফলাফলের সেটকে কেবল সম্প্রসারণ বা পরিবর্তনের চেয়ে বেশি। রাষ্ট্র নির্ভর নির্ভরযোগ্যতা বোঝার জন্য, আপনার রাজ্য এবং ফলাফলের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য থাকা দরকার। রাষ্ট্রনির্ভর ইউটিলিটি মডেলগুলিতে, এজেন্টের মতো তালিকার উপর অগ্রাধিকার থাকে যেখানে প্রতিটি জোড়া হয় ।এক্স আই ( ও ইউ টি সি ও এম ই , এস টি এ টি ই $( x_1, x_2, \dots , x_S)$$x_i$$(outcome, state)$

আপনার উদাহরণে, আমি বিভিন্ন রাজ্য কী তা স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছি না। আমার বোধগম্যতা হ'ল কেবল একটিই আছে এবং বিভিন্ন রাষ্ট্রের উপর নির্ভর না করে of from থেকে outcome এ ফলাফলের সেটটি পরিবর্তন করে প্যারাডক্সটি সমাধান করা হয় । এটি যদি সঠিক হয় তবে রাষ্ট্র-নির্ভরতা উল্লেখ করার দরকার নেই। ফলাফল সেটটি সংস্কার করা যথেষ্ট বলে মনে হচ্ছে।{ একটি , বি , সি $\{P,T\}$$\{ A,B,C \}$

রাষ্ট্র-নির্ভর ইউটিলিটি এবং ভিএনএম মডেলের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আরও জানতে আমি গণিত.এসইতে একবার এটি সম্পর্কে একটি উত্তর লিখেছিলাম । মাস-কোলেল, হুইনস্টন এবং গ্রিনের সম্পর্কিত বিভাগটিও দেখুন।