Entscheiden unter Unsicherheit: Die Bayes-Regel hilft

Die Bayes-Regel und Entscheidungsqualität

Viele Fehlentscheidungen werden getroffen, weil eine statistische Regel aus dem 18. Jahrhundert nicht berücksichtigt wird. Die Bayes-Regel ist Grundlage für Spam-Filter und künstliche Intelligenz. Ihr Grundprinzip kann jeden zu einem kompetenteren Entscheider machen.

Mit jeder Entscheidungsfindung müssen wir implizit oder explizit zwei Fragen beantworten:

  1. Welche Ziele sollen erreicht und welche Randbedingungen eingehalten werden (Klärung).
  2. Wieweit erreichen wir diese Ziele durch die einzelnen Entscheidungsalternativen (Prognose).

Nun ist bekannt, dass wir alle in der Vorhersage künftiger Entwicklungen und den Auswirkungen von Handlungen nicht sehr leistungsfähig sind. Das trifft auch auf ausgewiesene Experten zu. Deshalb der bekannte Spruch: "Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen."

Zur Herleitung einer Prognose haben wir meist zwei Informationsquellen.

  • Informationen über die konkrete, spezifische Entscheidungsalternative.
  • Informationen über die "Basisrate", die statistischen Resultate möglichst ähnlich gelagerter, empirischer Fälle.

Entscheider berücksichtigen überwiegend, oft ausschließlich, die erste Art von Informationen. Grundverteilungen werden meist ignoriert. Und so werden mit großem Optimismus Dinge beschlossen, die statistisch fast immer schief gehen.

Wie Sie die Bayes-Regel für Ihre Entscheidungen nutzen

Mit jeder Entscheidungsfindung müssen wir implizit oder explizit zwei Fragen beantworten:

  1. Welche Ziele sollen erreicht und welche Randbedingungen eingehalten werden (Klärung).
  2. Wieweit erreichen wir diese Ziele durch die einzelnen Entscheidungsalternativen (Prognose).

Nun ist bekannt, dass wir alle in der Vorhersage künftiger Entwicklungen und den Auswirkungen von Handlungen nicht sehr leistungsfähig sind. Das trifft auch auf ausgewiesene Experten zu. Deshalb der bekannte Spruch: "Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen."

Zur Herleitung einer Prognose haben wir meist zwei Informationsquellen.

  • Informationen über die konkrete, spezifische Entscheidungsalternative.
  • Informationen über die "Basisrate", die statistischen Resultate möglichst ähnlich gelagerter, empirischer Fälle.

Entscheider berücksichtigen überwiegend, oft ausschließlich, die erste Art von Informationen. Grundverteilungen werden meist ignoriert. Und so werden mit großem Optimismus Dinge beschlossen, die statistisch fast immer schief gehen.

Ein Beispiel für besseres Entscheiden mit der Bayes-Regel

Ein Geschäftskunde sprach beim Abendessen, nach einem Workshop, ein privates Entscheidungsproblem an. Er lag im Rechtstreit mit seiner Bank. Sein Ziel war, der Bank eine Fehlberatung nachzuweisen und die Verluste, die er mit sogenannten "strukturierten Anlagen" erlitten hatte, von der Bank erstattet zu bekommen.

Dazu hatte er sich einer Sammelklage angeschlossen. In der ersten Instanz wurde die Klage abgewiesen. Der vertretende Anwalt empfahl den Anlegern nun zum einem Kapitalanleger-Musterverfahren in der nächsten und letzten Instanz.

Die Kosten dieses Schritts lagen bei einigen hundert Euro. Bei Erfolg erwartete er eine Erstattung von knapp viertausend Euro. Der Anwalt hatte den Klägern auf zwei Seiten ausführlich erklärt, warum er sehr optimistisch hinsichtlich der Erfolgsaussichten war. Die Gründe bezogen sich alle auf den spezifischen Fall.

Man kann davon ausgehen, dass ca. 100% aller Anwälte die Erfolgsaussichten als hoch einschätzen, wenn sie zur Klage raten - dass aber nicht 100% aller Kapitalanleger-Musterverfahren im Sinne der Kläger entschieden werden.

Mein Rat war, zu recherchieren, ob statistische Informationen erhältlich sind, wieviel von 10 solcher Verfahren im Sinne des Klägers, und wieviele im Sinne der Bank entschieden werden.

Falls diese Information nicht verfügbar ist, wäre der nächste Schritt, einen oder einige Experten um eine Schätzung zu bitten. Allerdings nicht den vertretenden Anwalt, denn der kann in der Frage nicht objektiv sein.

Falls das nicht gelingt, oder in dem Fall zu aufwändig wäre, sollte er von einer 50%-igen Erfolgschance ausgehen und Risiko (Verlust der zusätzlichen Kosten) und Chance (Erstattung des Verlustes durch die Bank) gegenüberstellen.

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