How can you identify gambler's fallacy in everyday scenarios?

1. Look for Reliance on Past Outcomes 2. Identify the Lack of Cause-and-Effect 3. Consider Probability and Randomness By being aware of these signs and understanding the concept of randomness, you can identify the gambler's fallacy in everyday situations and make decisions based on logic and probability, not misconceptions.

La falacia de Montecarlo, es una creencia errónea de que eventos aleatorios pasados influyen en eventos futuros en situaciones independientes, como los juegos de azar. El sesgo de representatividad juega un papel crucial en esta falacia, ya que las personas tienden a asumir que pequeñas muestras deben reflejar las probabilidades generales a largo plazo. El ejemplo típico es que después de una racha de números rojos en la ruleta, un jugador puede pensar que el negro tiene más probabilidades de salir, creyendo que las secuencias deben equilibrarse a corto plazo. Este sesgo cognitivo distorsiona la percepción de la verdadera independencia de los eventos aleatorios, llevando a decisiones irracionales basadas en patrones inexistentes.

La reglas de probabilidad son la base para el cálculo y análisis de expectativas en BI y otros contextos. Para entender las reglas de probabilidad es conveniente conocer el trabajo de Andréi Kolmogórov 1903-1987. Matemático soviético que está considerado uno de los fundadores de la teoría moderna de la probabilidad. Su amplio trabajo es especialmente importante por sus contribuciones fundamentales a la teoría de la probabilidad, publicó "Fundamentos de la teoría de la probabilidad", donde estableció un marco axiomático* para la probabilidad basado en la teoría de conjuntos, que ahora se conoce como los axiomas de Kolmogórov. *Un sistema axiomático es una estructura en la cual se construyen teorías a partir de un conjunto de axiomas

Ensure the data are from a trustworthy source and adequately represent the population. Test the results with reality which means searching for anything strange or totally out of reality. This can mean a find but in the worst case the ruin.

En BI tenemos falaciaJ al asumir erróneamente que eventos aleatorios están influenciados por eventos previos. Esto lleva a trampas comunes como interpretar patrones aleatorios como tendencias reales, asumir que un rendimiento extremo continuará sin considerar la regresión a la media, creer en una dependencia inexistente en datos históricos, y tomar decisiones basadas en riesgos mal evaluados. En ML e IA, se cometen errores al entrenar modelos de aprendizaje automático con secuencias sesgadas y suponer autocorrelación en series temporales sin pruebas adecuadas. Para evitar estos errores, es crucial realizar análisis estadísticos rigurosos, utilizar técnicas de validación cruzada, y mantener una actitud crítica y escéptica ante los datos.

The common traps of gambling that should be considered are foolish notions such as luck or thinking that you can beat the system. These common fallacies are seen most in playing scratch games at the gas station. Gambling addicts never stop to think that the fact that they won big once is nothing but a coincidence. Also, those who gamble at gas stations think they can beat the system by reading the serial numbers on the backs of the cards which is also a fallacy. You can not win big that way because winning scratch games are generated by a computer at random. Gambling is playing the odds which are always against the player.

Educating others about the gambler's fallacy is difficult because gambling addicts tend to have mental disorders which cloud their minds to reason even if they are intelligent enough to know better they can not control their impulses without medication or intensive therapy. Simply teaching a gambler that gambling is toxic to their finances is not sufficient. You can tell them that their superstitions and notions of luck are misguided but they would never listen because they have to find a way to justify their sick lifestyle even if it makes no sense even to them. Mentally ill gamblers who are the norm are very paranoid and are looking for someone to blame for their bad luck.