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Quantum Probability & Entscheidungen

Quantum Probability und Entscheidungen: Prädiktive Qualität für die Vorhersage „nicht rationalen“ Entscheidungsverhaltens 

Entscheidungen und die Beschreibung von Entscheidungen beruhen sehr stark auf der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es gibt jedoch irrationales, paradoxes und irrtümliches Verhalten, wenn Modelle wie Rational Choice Theory oder Expected Utility Theory angewandt werden. Diese Modelle beruhen auf der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie (gegründet auf den Axiomen von Kolomogorov). Quantum Probability ist ein alternativer Weg Ereignissen Wahrscheinlichkeiten zuzuordnen. Jüngste Arbeiten (siehe Überblick in Ashtiani 2015) zeigen Fortschritte im Bereich Cognition, Decision Making und Judgment and Reasoning durch Tests, ob Quantum Proability Modelle paradoxes und irrtümliches Verhalten besser erklären können als klassische Wahrscheinlichkeit. Unserer Kenntnis nach wurde nur die Anpassungsgüte evaluiert, out-of-sample Vorhersagegüte wurde nicht getestet. Wir wollten untersuchen, ob es mit Quantum Probability Modellen Vorhersagen zu rechnen um die in-sample und out-of-sample Vorhersagegüte anhand eines bestimmten Datensatzes bewerten zu können. Einige der Ergebnisse deuten darauf hin, dass Quantum Modelle besser sind und dass weitere Untersuchungen notwendig sind. Um dies zu tun, werden wir ein neues Modell basierend auf Quantum Probability entwickeln und anhand der Choice Prediction Competition 2015 evaluieren.