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Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases [Anglais] [Broché]

Daniel Kahneman , Paul Slovic , Amos Tversky

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Description

"The papers chosen for this volume are an excellent collection, generally well-written and fascinating." Journal of Economic Literature

"The examples are lively, the style is engaging, and it is as entertaining as it is enlightening." Times Literary Supplement

"...an important and well-written book." Journal of the American Statistical Association

"...a good collection of papers on an important topic." Quarterly Journal of Experimental Psychology

"Clearly, this is an important book. Anyone who undertakes judgment and decision research should own it." Contemporary Psychology --Ce texte fait référence à une édition épuisée ou non disponible de ce titre.

Présentation de l'éditeur

The thirty-five chapters in this book describe various judgmental heuristics and the biases they produce, not only in laboratory experiments but in important social, medical, and political situations as well. Individual chapters discuss the representativeness and availability heuristics, problems in judging covariation and control, overconfidence, multistage inference, social perception, medical diagnosis, risk perception, and methods for correcting and improving judgments under uncertainty. About half of the chapters are edited versions of classic articles; the remaining chapters are newly written for this book. Most review multiple studies or entire subareas of research and application rather than describing single experimental studies. This book will be useful to a wide range of students and researchers, as well as to decision makers seeking to gain insight into their judgments and to improve them.

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Première phrase
"Suppose you have run an experiment on 20 subjects, and have obtained a significant result which confirms your theory (z = 2.23, p < .05, two-tailed). Lire la première page
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