Conditional Versus Joint Probability Assessments

Abstract

The assessment of conditional and / or joint probabilities of events that constitute scenarios is necessary for sound planning, forecasting, and decision making. The assessment process is complex and subtle, and various difficulties are encountered in the elicitation of such probabilities such as, implicit violations ofthe probability calculus and some meaningfjilness conditions. The necessary and sufficient as well as meaningfulness conditions that the elicited information on conditional and joint probabilities must satisfy are evaluated against actual assessments empirically. A high frequency of violation of these conditions was observed in assessing both conditional and joint probabilities. The consistency of the assessments is affected by factors such as the causal / diagnostic and positive / negative relationship of the events. Use of a joint probability table as a judgmental aid can significantly reduce the number of inconsistent conditional as well as joint probability assessments. The implications of assessing conditional versus joint event probabilities to obtain consistent and meaningful probabilistic input for forecasting and decision making are discussed.

Résumé

La répartition des probabilités d’événements constituant des scénarios, (que ces probabilites soient conditionnelles et / ou liées), est nécessaire à la creation d’une conception, d’une prévision et d’une décision bien fondees. Le procédé de répartition est complex et subtil, et de nombreuses difficultés peuvent se dresser devant la déduction de telles probabilités, parmi lesquelles des violations implicites du calcul des probabilités et certaines conditions sans grande signification. Les conditions, à la fois nécessaires et suffisantes, tout en etant dotées de signification, devant être remplies par l’information implicite sur les probabilités conditionnelles ou liées, sont évaluées par rapport à des répartitions réelles dans deux cadres expérimentaux contrôlés. Une haute fréquence de violation de ces conditions a pû être observée dans la répartition commune des probabilités conditionnelles et liées. La stabilité de ces répartitions est mise en cause par des facteurs divers tels que les relations causale / diagnostique et positive / négative des événements. L’utilisation d’une table de probabilité Iiée comme aide référentielle peut réduire considérablement à la fois le nombre des conditions instables et celui des répartitions de probabilités Iiées. Le debat reste ouvert sur les implications issues de la repartition contradictoire entre probabilites d’evénements conditionnels et d’événements lies dans le but d’obtenir des donnees probabilistiques consistantes et significatives pour les prévisions et les prises de décision.