Unklarheit ist ein Begriff, der auf subtil verschiedene Weisen in mehreren Feldern, einschließlich Physik, Philosophie, Statistik, Volkswirtschaft, Finanz, Versicherung, Psychologie, Soziologie, Technik und Informationswissenschaft gebraucht ist. Es gilt für Vorhersagen von zukünftigen Ereignissen, für physische Maße bereits gemacht, oder zum unbekannten.

Konzepte

Obwohl die Begriffe auf verschiedene Weisen unter der breiten Öffentlichkeit gebraucht werden, haben viele Fachmänner in der Entscheidungstheorie, der Statistik und den anderen quantitativen Feldern Unklarheit, Gefahr und ihr Maß als definiert:

1. Unklarheit: Der Mangel an der Gewissheit, Ein Staat, Kenntnisse beschränkt zu haben, wo es unmöglich ist, den vorhandenen Staat, ein zukünftiges Ergebnis oder das mehr als ein mögliche Ergebnis genau zu beschreiben.
2. Maß der Unklarheit: Eine Reihe möglicher Staaten oder Ergebnisse, wo Wahrscheinlichkeiten jedem möglichen Staat oder Ergebnis - das auch zugeteilt werden, schließen die Anwendung einer Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktion zu dauernden Variablen ein
3. Gefahr: Ein Staat der Unklarheit, wo einige mögliche Ergebnisse eine unerwünschte Wirkung oder bedeutenden Verlust haben.
4. Maß der Gefahr: Eine Reihe gemessener Unklarheiten, wo einige mögliche Ergebnisse Verluste und die Umfänge jener Verluste - das auch sind, schließt Verlust-Funktionen über dauernde Variablen ein.

Unklarheit von Knightian.

In seiner Samenarbeitsgefahr haben Unklarheit und Gewinnuniversität des Chikagoer Wirtschaftswissenschaftlers Frank Knight (1921) die wichtige Unterscheidung zwischen Gefahr und Unklarheit gegründet:

Es gibt anderen taxonomies von Unklarheiten und Entscheidungen, die einen breiteren Sinn der Unklarheit einschließen, und wie ihm von einer Ethik-Perspektive genähert werden sollte:

Zum Beispiel, wenn Sie nicht wissen, ob es Morgen regnen wird, dann haben Sie einen Staat der Unklarheit. Wenn Sie Wahrscheinlichkeiten auf die möglichen Ergebnisse mit Wetterberichten oder sogar gerade einer kalibrierten Wahrscheinlichkeitsbewertung anwenden, haben Sie die Unklarheit gemessen. Nehmen Sie an, dass Sie Ihre Unklarheit als eine 90-%-Chance des Sonnenscheins messen. Wenn Sie ein kostspieliges Haupt-, Außenereignis für Morgen dann planen, haben Sie Gefahr, da es eine 10-%-Chance des Regens gibt und Regen unerwünscht sein würde. Außerdem, wenn das ein Geschäftsereignis ist und Sie 100,000 $ verlieren würden, wenn es regnet, dann haben Sie die Gefahr (eine 10-%-Chance gemessen, 100,000 $ zu verlieren). Diese Situationen können noch realistischer durch die Quantitätsbestimmung leichten Regens gegen den starken Regen, die Kosten von Verzögerungen gegen die völlige Annullierung usw. gemacht werden.

Einige können die Gefahr in diesem Beispiel als der "erwartete Gelegenheitsverlust" (EOL) oder die Chance des Verlustes vertreten, der mit dem Betrag des Verlustes (10 % × 100,000 $ = 10,000 $) multipliziert ist. Das ist nützlich, wenn der Veranstalter des Ereignisses "neutrale Gefahr," ist, der die meisten Menschen nicht sind. Die meisten würden bereit sein, eine Prämie zu bezahlen, um den Verlust zu vermeiden. Eine Versicherungsgesellschaft würde zum Beispiel einen EOL als ein Minimum für jeden Versicherungseinschluss schätzen, dann dazu andere Betriebskosten und Gewinn hinzufügen. Da viele Menschen bereit sind, sich Versicherung aus vielen Gründen zu versichern, dann klar ist das EOL allein nicht der wahrgenommene Wert, die Gefahr zu vermeiden.

Der quantitative Gebrauch der Begriffe Unklarheit und Gefahr entspricht ziemlich von Feldern wie Wahrscheinlichkeitstheorie, Aktuarwissenschaft und Informationstheorie. Einige schaffen auch neue Begriffe, ohne die Definitionen der Unklarheit oder Gefahr wesentlich zu ändern. Zum Beispiel ist surprisal eine Schwankung auf der in der Informationstheorie manchmal verwendeten Unklarheit. Aber außerhalb des mathematischeren Gebrauches des Begriffes kann sich Gebrauch weit ändern. In der kognitiven Psychologie kann Unklarheit, oder gerade eine Sache der Wahrnehmung, wie Erwartungen, Drohungen usw. echt sein.

Zweideutigkeit oder Zweideutigkeit werden manchmal als die "zweite Ordnungsunklarheit," beschrieben, wo es Unklarheit sogar über die Definitionen von unsicheren Staaten oder Ergebnissen gibt. Der Unterschied hier ist, dass diese Unklarheit über die menschlichen Definitionen und Konzepte, nicht eine objektive Tatsache der Natur ist. Es ist behauptet worden, dass Zweideutigkeit immer jedoch vermeidbar ist, während Unklarheit (der "ersten Ordnung" Art) nicht notwendigerweise vermeidbar ist.

Unklarheit kann rein eine Folge einer Unwissenheit von erreichbaren Tatsachen sein. D. h. Sie können darüber unsicher sein, ob ein neues Rakete-Design arbeiten wird, aber diese Unklarheit kann mit der weiteren Analyse und dem Experimentieren entfernt werden. Am subatomaren Niveau, jedoch, kann Unklarheit ein grundsätzliches und unvermeidliches Eigentum des Weltalls sein. In der Quant-Mechanik zieht der Heisenberg Unklarheitsgrundsatz Grenzen an, wie viel ein Beobachter jemals über die Position und Geschwindigkeit einer Partikel wissen kann. Das kann nicht nur Unerfahrenheit von potenziell erreichbaren Tatsachen sein, aber dass es keine zu findende Tatsache gibt. Es gibt eine Meinungsverschiedenheit in der Physik betreffs, ob solche Unklarheit ein nicht zu vereinfachendes Eigentum der Natur ist, oder wenn es "verborgene Variablen" gibt, die den Staat einer Partikel noch mehr genau beschreiben würden, als der Unklarheitsgrundsatz von Heisenberg erlaubt.

Maße

In der Metrologie, der Physik, und der Technik, der Unklarheit oder dem Rand des Fehlers eines Maßes wird durch das Geben eines Wertbereichs festgesetzt, um wahrscheinlich den wahren Wert einzuschließen. Das kann durch Fehlerbars auf einem Graphen, oder durch die folgenden Notationen angezeigt werden:

• gemessener Wert ± Unklarheit
• gemessener Wert
• gemessener Wert (Unklarheit)

Die mittlere Notation wird verwendet, wenn der Fehler über den Wert - zum Beispiel nicht symmetrisch ist. Das kann vorkommen, wenn es eine logarithmische Skala zum Beispiel verwendet. Die letzte "kurze Notation" wird zum Beispiel durch IUPAC im Angeben der Atommasse von Elementen verwendet. Dort gilt die in der Parenthese gegebene Unklarheit für die am wenigsten bedeutende Zahl (En) der Zahl vor dem Parenthesized-Wert (d. h. von der niedrigstwertigen Ziffer bis linken zählend). Zum Beispiel, tritt ein, während eintritt.

Häufig wird die Unklarheit eines Maßes durch das Wiederholen des Maßes genug Male gefunden, um eine gute Schätzung der Standardabweichung der Werte zu bekommen. Dann hat jeder einzelne Wert eine der Standardabweichung gleiche Unklarheit. Jedoch, wenn die Werte durchschnittlich sind, dann hat der Mittelmaß-Wert eine viel kleinere Unklarheit, die dem Standardfehler des bösartigen gleich ist, das die Standardabweichung ist, die durch die Quadratwurzel der Zahl von Maßen geteilt ist.

Wenn die Unklarheit den Standardfehler des Maßes, dann ungefähr 68.2 % der Zeit, der wahre Wert der gemessenen Menge-Fälle innerhalb der festgesetzten Unklarheitsreihe vertritt. Zum Beispiel ist es wahrscheinlich, dass für 31.8 % der Atommassenwerte, die auf der Liste von Elementen durch die Atommasse gegeben sind, der wahre Wert außerhalb der festgesetzten Reihe liegt. Wenn die Breite des Zwischenraums verdoppelt wird, dann wahrscheinlich liegen nur 4.6 % der wahren Werte außerhalb des verdoppelten Zwischenraums, und wenn die Breite, wahrscheinlich nur 0.3 % Lüge draußen verdreifacht wird. Diese Werte folgen aus den Eigenschaften der Normalverteilung, und sie wenden sich nur, wenn der Maß-Prozess normalerweise verteilte Fehler erzeugt. In diesem Fall werden die angesetzten Standardfehler zu 68.3 % ("ein Sigma"), 95.4 % ("zwei Sigma"), oder 99.7 % ("drei Sigma") Vertrauensintervalle leicht umgewandelt.

In diesem Zusammenhang hängt Unklarheit sowohl von der Genauigkeit als auch von Präzision des Maß-Instrumentes ab. Je tiefer die Genauigkeit und Präzision eines Instrumentes, desto größer die Maß-Unklarheit ist. Bemerken Sie, dass Präzision häufig als die Standardabweichung der wiederholten Maßnahmen eines gegebenen Werts nämlich mit derselben Methode bestimmt wird, die oben beschrieben ist, um Maß-Unklarheit zu bewerten. Jedoch ist diese Methode nur richtig, wenn das Instrument genau ist. Wenn es ungenau ist, ist die Unklarheit größer als die Standardabweichung der wiederholten Maßnahmen, und es scheint offensichtlich, dass die Unklarheit nur von der instrumentalen Präzision nicht abhängt.

Unklarheit und die Medien

Die Unklarheit in der Wissenschaft und Wissenschaft im Allgemeinen, wird häufig viel verschieden im öffentlichen Bereich interpretiert als in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Das ist teilweise zur Ungleichheit des öffentlichen Publikums erwartet, und die Tendenz für Wissenschaftler zu missverstehen legt Zuschauer, und deshalb nicht teilen Ideen klar und effektiv mit. Ein Beispiel wird durch das Informationsdefizit-Modell erklärt. Außerdem im öffentlichen Bereich gibt es häufig viele wissenschaftliche Stimmen, die Eingang zu einem einzelnen Thema geben. Zum Beispiel je nachdem wie ein Problem im öffentlichen Bereich berichtet wird, konnten Diskrepanzen zwischen Ergebnissen von vielfachen wissenschaftlichen Studien wegen methodologischer Unterschiede vom Publikum als ein Mangel an der Einigkeit in einer Situation interpretiert werden, wo eine Einigkeit wirklich tatsächlich besteht. Diese Interpretation kann sogar gewesen absichtlich gefördert, weil wissenschaftliche Unklarheit geführt werden kann, um bestimmte Absichten zu erreichen. Zum Beispiel haben Erderwärmungsskeptiker den Rat von Frank Luntz gebracht, Erderwärmung als ein Problem der wissenschaftlichen Unklarheit einzurahmen, die ein Vorgänger zum von Journalisten verwendeten Konfliktrahmen war, als sie das Problem gemeldet hat.

"Wie man lose sagen kann, gilt Unbegrenztheit für Situationen, in denen nicht alle Rahmen des Systems und ihrer Wechselwirkungen völlig bekannt sind, wohingegen sich Unerfahrenheit auf Situationen bezieht, in denen es nicht bekannt ist, was," nicht bekannt ist. Diese unknowns, Unbegrenztheit und Unerfahrenheit, die in der Wissenschaft bestehen, werden häufig in die Unklarheit, wenn berichtet, zum Publikum "umgestaltet", um Probleme lenksamer zu machen, da wissenschaftliche Unbegrenztheit und Unerfahrenheit schwierige Konzepte für Wissenschaftler sind, um zu befördern, ohne Vertrauenswürdigkeit zu verlieren. Umgekehrt wird Unklarheit häufig vom Publikum als Unerfahrenheit interpretiert. Die Transformation der Unbegrenztheit und Unerfahrenheit in die Unklarheit kann mit der Missdeutung des Publikums der Unklarheit als Unerfahrenheit verbunden sein.

Journalisten häufig irgendein bläst Unklarheit auf (die Wissenschaft lassend, unsicherer scheinen als es ist wirklich), oder spielen Unklarheit herunter (die Wissenschaft lassend, mehr sicher scheinen, als es wirklich ist). Eine Weise, wie Journalisten Unklarheit aufblasen, ist durch das Beschreiben neuer Forschung, die voriger Forschung widerspricht, ohne Zusammenhang für die Änderung Andere Zeiten zur Verfügung zu stellen, geben Journalisten Wissenschaftlern mit dem gleichen Gewicht von Ansichten der Minderheit als Wissenschaftler mit Majoritätsansichten, ohne den Staat der wissenschaftlichen Einigkeit auf dem Problem entsprechend zu beschreiben oder zu erklären. In derselben Ader geben Journalisten häufig Nichtwissenschaftlern denselben Betrag der Aufmerksamkeit und Wichtigkeit als Wissenschaftler.

Journalisten können Unklarheit herunterspielen, indem sie "die sorgfältig gewählte versuchsweise Formulierung von Wissenschaftlern beseitigen, und indem sie diese Verwahrungen verlieren, die Information wird verdreht und als mehr sicher und abschließend präsentiert, als es wirklich ist". Außerdem bedeuten Geschichten mit einer einzelnen Quelle oder ohne jeden Zusammenhang der vorherigen Forschung, dass das Thema in der Nähe als endgültiger und sicher präsentiert wird, als es in Wirklichkeit ist. Es gibt häufig ein "Produkt über den Prozess" nähern sich dem Wissenschaftsjournalismus, der, auch, im Herunterspielen Schließlich, und am meisten namentlich für diese Untersuchung hilft, wenn Wissenschaft von Journalisten als eine triumphierende Suche eingerahmt wird, wird Unklarheit als "reduzierbar und auflösbar" falsch eingerahmt.

Einige Mediaroutinen und organisatorische Faktoren betreffen die Übertreibung der Unklarheit; andere Mediaroutinen und organisatorische Faktoren helfen, die Gewissheit eines Problems aufzublasen. Weil die breite Öffentlichkeit (in den Vereinigten Staaten) allgemein Wissenschaftlern vertraut, wenn Wissenschaftsgeschichten ohne warnungserhebende Stichwörter von speziellen Interesse-Organisationen bedeckt werden (religiöse Gruppen, Umweltorganisation, politische Splittergruppen, usw.) werden sie häufig im verwandten Sinn eines Geschäfts, in einem Wirtschaftsentwicklungsrahmen oder einem sozialen Fortschritt-Rahmen bedeckt. Die Natur dieser Rahmen soll herunterspielen oder Unklarheit so beseitigen, wenn wirtschaftliche und wissenschaftliche Versprechung früh im Problem-Zyklus konzentriert wird, wie es mit dem Einschluss der Pflanzenbiotechnologie und Nanotechnologie in den Vereinigten Staaten geschehen ist, scheint die fragliche Sache endgültiger und sicher.

Manchmal, auch, werden Aktionäre, Eigentümer oder Werbung eine Mediaorganisation unter Druck setzen, um die Geschäftsaspekte eines wissenschaftlichen Problems zu fördern, und deshalb werden irgendwelche Unklarheitsansprüche, die die Geschäftsinteressen in Verlegenheit bringen können, heruntergespielt oder beseitigt.

Anwendungen

In der Metrologie ist Maß-Unklarheit ein Hauptkonzept, das die Streuung misst, die man einem Maß-Ergebnis vernünftig zuschreiben kann. Solch eine Unklarheit kann auch einen Maß-Fehler genannt werden. Im täglichen Leben ist Maß-Unklarheit häufig implizit ("Er ist 6 Fuß hoch" geben oder nehmen einige Zoll), während für jeden ernsten Gebrauch eine ausführliche Behauptung der Maß-Unklarheit notwendig ist. Die erwartete Maß-Unklarheit von vielen Messgeräten (Skalen, Oszilloskope, Kraft-Eichmaße, Lineale, Thermometer, usw.) wird häufig in der Spezifizierung des Herstellers festgesetzt.

Das meistens verwendete Verfahren, um Maß-Unklarheit zu berechnen, wird im Handbuch zum Ausdruck der Unklarheit im Maß (häufig gekennzeichnet als "der KAUGUMMI") veröffentlicht durch ISO beschrieben. Eine abgeleitete Arbeit ist zum Beispiel das Nationale Institut für Standards und Technologie (NIST) Veröffentlichung NIST Technische Zeichen 1297 "Richtlinien, um die Unklarheit von NIST Maß-Ergebnissen" und der Eurachem/Citac Veröffentlichung "Quantitätsbestimmung der Unklarheit im Analytischen Maß" (verfügbar an der Einstiegsseite von Eurachem) Zu bewerten und Auszudrücken. Die Unklarheit des Ergebnisses eines Maßes besteht allgemein aus mehreren Bestandteilen. Die Bestandteile werden als zufällige Variablen betrachtet, und können in zwei Kategorien gemäß der Methode gruppiert werden, die verwendet ist, um ihre numerischen Werte zu schätzen:

• Typ A, diejenigen, die durch statistische Methoden bewertet sind
• Typ B, diejenigen, die durch andere Mittel, z.B, durch das Zuweisen eines Wahrscheinlichkeitsvertriebs bewertet sind

Durch das Fortpflanzen der Abweichungen der Bestandteile durch eine Funktion, die die Bestandteile mit dem Maß-Ergebnis verbindet, wird die vereinigte Maß-Unklarheit als die Quadratwurzel der resultierenden Abweichung gegeben. Die einfachste Form ist die Standardabweichung einer wiederholten Beobachtung.

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Siehe auch

• Abenteuer
• Angewandte Informationsvolkswirtschaft
• Die Chance von Buckley
• Kalibrierte Wahrscheinlichkeitsbewertung
• Gewissheit
• Theorie der unscharfen Menge

Spieltheorie

• Information
• Informationswärmegewicht
• Informationstheorie

Untersuchung

• Zwischenraum begrenztes Element
• Maß-Unklarheit
• Morphologische Analyse (Problemlösen)
• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Fortpflanzung der Unklarheit
• Quant-Mechanik
• Zufälligkeit
• Gefahr
• Die Katze von Schrödinger

Statistik

• Statistische Mechanik
• Unklarheitsgrundsatz
• Unklarheitsquantifizierung
• Unklarheitstoleranz
• Flüchtigkeit, Unklarheit, Kompliziertheit und Zweideutigkeit

Weiterführende Literatur

Links

• Maß-Unklarheiten in der Wissenschaft und der Technologie, dem Springer 2005
• Vorschlag für eine neue Fehlerrechnung

• Bewertung von Maß-Unklarheiten — eine Alternative zum ISO-Führer
• Bibliografie von Papieren bezüglich der Maß-Unklarheit
• Richtlinien, um die Unklarheit von NIST Maß-Ergebnissen zu bewerten und auszudrücken
• Strategische Technik: Das Entwerfen von Systemen und Produkten unter der Unklarheit (MIT Research Group)
• Forschungsergebnisse bezüglich Unklarheitsmodelle, Unklarheitsquantifizierung und Unklarheit, die in einer Prozession geht
• Entscheidungsbaum, um eine Unklarheitsmethode für das hydrologische und hydraulische Modellieren zu wählen, eine Unklarheitsanalyse für das Überschwemmungsmodellieren Wählend.
• Entscheidungsanalyse in der Gesundheitsfürsorge Universität von George Mason Online-Kurs-Angebotsvorträge und Werkzeuge, um Unklarheit in Gesundheitsfürsorge-Drehbüchern zu modellieren und zu lindern.
• Technologische Unklarheit - ein Beispiel
• Uri Weiss, Die Rückläufige Wirkung der Gesetzlichen Unklarheit, law.bepress.com
• NUSAP.net Bildungswebsite, die gewidmet ist, mit Unklarheit und Qualität in der Wissenschaft für die Politik für alle an der Wissenschaftspolitikschnittstelle beteiligten Schauspieler fertig zu werden.
• Das Verstehen der Unklarheitsseite aus dem Winton Programm des Cambridges