Keywords

ALBERO DECISIONALE: uno degli strumenti più potenti che possiamo utilizzare quando dobbiamo valutare una successione di eventi incerti oppure una sequenza di decisioni (i diversi percorsi possibili sono le ramificazioni dell’albero). Utilizza la matematica elementare delle permutazioni e delle combinazioni per valutare le probabilità di ogni percorso dell’albero.

ALBERO DEI GIOCHI: schema di ragionamento da utilizzare quando le nostre decisioni generano reazioni delle altre persone e/o aziende con cui interagiamo. Le sequenze dei nodi incorporano sia le nostre “mosse” sia quelle degli altri giocatori.

ALGORITMI GENETICI: una categoria di algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) che sfruttano le dinamiche dei sistemi viventi. In particolare le dinamiche di evoluzione e adattamento tramite processi iterati di esplorazione per ottenere informazioni e di sfruttamento delle informazioni ricevute.

ANTIFRAGILE: termine introdotto da Nassim Taleb che sta ad individuare quell’insieme di strategie e comportamenti che traggono vantaggio dall’incertezza. Essere lunghi di opzioni che si apprezzano quando la volatilità aumenta, mantenere sempre margini di sicurezza elevati nelle gestione del bilancio in modo tale da poter approfittare di eventuali situazioni di difficoltà che potrebbero colpire il nostro settore, sono esempi di strategie antifragili.

AVVOCATO DEL DIAVOLO: procedura con una lunga storia negli ambienti dell’intelligence, utilizzata per evidenziare le debolezze nella valutazione prevalente o per rafforzarla ulteriormente. L’avvocato del diavolo è una persona o un team a cui è stato attribuito il compito di sfidare le assunzioni di consensus, di individuare delle mancanze nelle analisi dei colleghi e di proporre delle visioni alternative per interpretare i dati a disposizione.

BACKCASTING: si ipotizza l’accadimento di un evento futuro e si ragiona all’indietro per capire cosa possa averlo determinato. Esempi di backcasting sono la what if analysis e i premortem.

BIAS DELLA DECISIONE PIANIFICATA: tendenza a interpretare le azioni degli altri (persone o gruppi) come il risultato intenzionale di una precisa pianificazione. Le persone hanno difficoltà a riconoscere gli incidenti, le conseguenze non volute, le coincidenze, gli errori, mentre sono molto attenti nel percepire azioni coordinate, piani o cospirazioni.

BLOCKCHAIN: registro su cui vengono mappate tutte le operazioni effettuate in bitcoin e nelle altre criptovalute. La blockchain è sempre più utilizzata anche in ambito aziendale, ad esempio nella gestione della supply chain.

COLONEL BLOTTO: gioco di strategia sviluppato dal matematico Emile Borel nel 1921 nel quale il favorito ha interesse a semplificare le strategie sfruttando la propria posizione di forza; l’outsider invece è incentivato a complicare il gioco, mischiare le carte, usare strategie alternative.

COLPO SU COLPO (TIT FOR TAT): strategia da utilizzare in uno schema di interazione ripetuta che ha le caratteristiche del Dilemma del Prigioniero. Inizia la relazione cooperando e non tradisce mai per prima; è provocabile, cioè reagisce immediatamente ad un tradimento con un altro tradimento; è disposta a perdonare e a tornare a collaborare.

CONVESSITA’: è una caratteristica che si ritrova generalmente in business che hanno un alto contenuto di idee e che possono essere resi scalabili. I business convessi hanno due caratteristiche distintive: la redditività cresce più che proporzionalmente al crescere dei volumi e ci sono pochi vincoli strutturali alla crescita dei volumi. La tecnologia, attraverso la creazione di piattaforme e la dematerializzazione di moltissimi prodotti e servizi, ha moltiplicato le possibilità di generare business scalabili.

CURVA DI LAFFER: concetto sviluppato dall’economista Arthur Laffer nel 1974, evidenzia la relazione “non-lineare” tra livello di tassazione ed entrate fiscali. C’è un livello ottimale di tassazione oltre il quale la relazione tra tassazione e entrate fiscali si inverte.

DIAGNOSTICITA’ (DELLE INFORMAZIONI): nel linguaggio utilizzato dalla CIA, un’informazione è considerata diagnostica quando influenza il giudizio relativo delle diverse ipotesi che stiamo valutando. Nel caso in cui un’evidenza fosse consistente con tutte le ipotesi che stiamo analizzando, non avrebbe valore diagnostico, cioè non influirebbe sulla nostra valutazione. Non è raro riscontrare che le evidenze che supportano quella che potrebbe essere la nostra ipotesi preferita, sono consistenti anche con le altre ipotesi sul tavolo e hanno quindi zero valore. Occorre focalizzarsi quindi su quelle evidenze che hanno elevato valore diagnostico, cioè che supportano alcune ipotesi ma non altre.

DILEMMA DEL PRIGIONIERO: uno degli schemi di interazione più conosciuto in teoria dei giochi. Il dilemma è rappresentato dal fatto che in un’interazione singola, l’equilibrio che si determina è quello in cui entrambi i giocatori tradiscono la controparte quando al contrario sarebbe più vantaggioso per entrambi cooperare.

DILEMMA DELL’INNOVATORE: teoria sviluppata dal professore di Harvard Clayton Christensen secondo la quale le aziende leader, poste di fronte alla minaccia di una tecnologia disruptive che potrebbe invadere il proprio mercato, devono compiere una scelta molto difficile: decidere se abbia senso o meno, in un’ottica di lungo periodo, investire in nuove tecnologie che potrebbero addirittura cannibalizzare o decretare la fine del proprio “core business” esistente.

EFFETTO DUNNING-KRUGER: le persone incompetenti, non solo sono inefficaci nelle strategie che mettono in atto nel perseguire i propri obiettivi, ma, forse ancora peggio, non sono in grado di rendersene conto e pensano al contrario di essere meglio degli altri.

EFFETTO ILLUSORIO DELLA VERITA’: descrive la situazione in cui, quando sentiamo ripetere la stessa notizia falsa più e più volte, tendiamo gradualmente a convincerci che sia vera, anche se inizialmente pensavamo fosse falsa.

EQUILIBRIO DI NASH: scoperto dal matematico John Nash nel 1951. In teoria dei giochi è una situazione di equilibrio in cui, date le scelte di tutti gli altri giocatori, nessun giocatore ha interesse a modificare la propria. L’equilibrio di Nash non è necessariamente la scelta migliore per i giocatori. Il Dilemma del Prigioniero è il classico esempio in cui i giocatori convergono in un equilibrio di Nash che risulta subottimale.

ERRORE FONDAMENTALE DI ATTRIBUZIONE: concetto introdotto dallo psicologo Lee Ross che sta ad indicare la tendenza a sottovalutare il contesto e a dare troppa importanza alle attitudini personali quando analizziamo il comportamento delle altre persone. Questo errore ci porta a dare valutazioni errate sul carattere degli altri e a pensare che il comportamento in una determinata situazione sia predittivo del comportamento futuro perché connaturato al carattere della persona e non determinato dalle circostanze.

EVENTI DIPENDENTI: gli eventi presentano un “effetto memoria”. I risultati di un evento hanno un impatto su quello successivo (ad es. contatti sui siti web, vendite di libri, streaming musicali etc). Il fatto che gli eventi siano dipendenti può provocare fenomeni di attaccamento preferenziale.

EVENTI INDIPENDENTI: quando il risultato di un evento non ha influenza su quello successivo (ad es. lancio del dado, lancio della moneta, vincita alla roulette etc.). La condizione di indipendenza è necessaria per avere distribuzioni di probabilità a campana o normali.

FALLACIA DELL’IDENTITA’: bias identificato dallo storico David Hackett Fischer che consiste nella predisposizione a credere che vi sia una proporzionalità nelle dimensioni di causa ed effetto. In sostanza crediamo che grandi eventi debbano avere necessariamente importanti conseguenze e che al contrario piccole cause non possono avere grandi impatti.

FALLACIA NARRATIVA: la tendenza a creare o a credere in narrazioni che ricostruiscono ex-post in maniera semplice, saliente e facilmente memorizzabile gli eventi analizzati.

GERARCHIA DELLA SAGGEZZA: modello di pensiero ampiamente utilizzato nella Scienza dell’Informazione, la cui formalizzazione è da attribuirsi al teorico delle organizzazioni Russell Ackoff. La gerarchia prevede 4 livelli: il più basso è rappresentato dai dati, seguito dell’informazione, dalla conoscenza e dalla saggezza. L’informazione organizza i dati grezzi. La conoscenza interpreta l’informazione. La saggezza sceglie quale tipo di conoscenza adottare in relazione al problema analizzato.

HINDSIGHT BIAS (SENNO DEL POI): la razionalizzazione ex-post ci fa apparire gli eventi passati come molto più prevedibili di quanto lo siano stati in realtà, portandoci a giudicare quanto avvenuto come ovvio ed inevitabile.

ILLUSION OF KNOWLEDGE: l’aver raccolto un’elevata mole di informazioni su un tema ci rende troppo ottimisti circa la nostra capacità di comprensione e ci porta a sottovalutare i rischi.

ILLUSIONE DEL CONTROLLO: la tendenza a pensare di poter controllare la probabilità degli eventi e quindi a sovrastimare le possibilità di successo.

INFORMATION OVERLOAD: situazione che si genera quando un eccesso di informazioni ci confonde le idee e non ci consente focalizzarci su ciò che conta veramente.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI): sviluppatosi a partire dal 1950 sulla base degli studi di Alan Turing, è quel campo della scienza che si occupa dello sviluppo di macchine intelligenti, cioè che possano replicare il funzionamento della mente umana nello svolgimento di determinati compiti.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE DEBOLE (WEAK AI): termine coniato nel 1980 da filosofo John Searle, individua quelle macchine o algoritmi che poste di fronte ad un compito specifico sono in grado di imitare la mente umana e si comportano come se pensassero (ad esempio chatbox, assistenti virtuali, traduttori automatici e così via).

INTELLIGENZA ARTIFICIALE FORTE (STRONG AI): paradigma che prevede lo sviluppo di macchine che possano pensare e avere una mente con le stesse capacità di quella umana, come ad esempio il supercomputer HAL 9000 di “2001: Odissea nello spazio”. Fino ad oggi gli esempi di Strong AI sono limitati ai film e ai libri di fantascienza.

IQ TEST: test standardizzati per misurare il quoziente intellettivo. Sono definiti in modo da attribuire al risultato medio un valore pari a 100 ed avere una deviazione standard di 15. In sostanza se ottengo un punteggio di 130 ho avuto un risultato pari a 2 deviazioni standard superiore alla media. In termini di percentili vuol dire che ho fatto meglio del 98% delle persone che hanno fatto il test (se ottengo 115 ho fatto meglio del 68%).

LEGGE DEI PICCOLI NUMERI: bias cognitivo che porta ad estrapolare giudizi definitivi partendo da un campione di osservazione troppo piccolo.

LEGGE DI ZIPF: George Zipf, linguista di Harvard, rilevò come nel linguaggio sia scritto che parlato, si utilizzi con una frequenza molto elevata un ristretto numero di parole. Ad esempio delle sessantamila parole fondamentali della lingua inglese, solo poche centinaia costituiscono il grosso di ciò che viene utilizzato nei testi scritti, e ancora meno compaiono regolarmente nelle conversazioni.

MACHINE LEARNING: metodologia introdotta da Alan Turing che prevede delle macchine che possano imparare. Nello specifico gli algoritmi anziché agire sulla base di istruzioni fisse, sono in grado di “osservare” l’ambiente in cui operano, riconoscerne gli schemi (pattern recognition) ed estrarne dei dati da utilizzare per modificare di conseguenza il proprio programma e quindi il proprio comportamento. Queste tecniche, sono alla base degli algoritmi utilizzati per la guida automatica dei veicoli, nei motori di ricerca su Internet, o nel riconoscimento vocale.

MARTELLO DI MASLOW: metafora attribuita allo psicologo Abraham Maslow (ed uno dei cavalli di battaglia di Charlie Munger) per sottolineare i rischi a cui va incontro chi utilizza solo uno o due modelli mentali per prendere tutte le decisioni: “se tutto quello che hai è un martello, allora ogni cosa ti sembrerà un chiodo”. Il rischio in cui si cade è quello di torturare la realtà per fare in modo che possa conformarsi al tuo unico modello di pensiero, focalizzandoti solo sulle informazioni a supporto e trascurando tutte le altre evidenze.

MODELLO DI CRESCITA DI SOLOW: prende il nome da Robert Solow, premio Nobel per l’economia. L’intuizione di Solow è che l’innovazione, a differenza del lavoro e del capitale, ha un impatto più che proporzionale sulla produzione di equilibrio di un’economia o di un’azienda. Solo con l’innovazione quindi è possibile generare una crescita sostenibile di lungo periodo.

MULTI-ARMED BANDIT PROBLEM: la tensione tra esplorazione e sfruttamento (exploration vs exploitation) è stata esemplificata dai ricercatori nel campo della computer science con la metafora delle slot machines. In presenza di più di una (“multi”) slot machine (definita in termini colloquiali “one-armed bandit”), la strategia ottimale consiste nel tirare più volte le leve di tutte le slot (“esplorazione”) e successivamente focalizzarsi su quelle che sembrano potenzialmente più interessanti (“sfruttamento”).

OPZIONE: in finanza le opzioni sono contratti che danno il diritto di acquistare (“call”) o vendere (“put”) un determinato strumento finanziario ad un prezzo predefinito (“strike price”). Se acquistate sono caratterizzate da un costo sicuro predefinito (“il premio dell’opzione” cioè il prezzo sostenuto per acquistarle) e da un guadagno eventuale potenzialmente molto alto. Al contrario se vendute, sono caratterizzate da un guadagno sicuro predefinito (incasso il premio dell’opzione che vendo) e da una perdita potenzialmente molto elevata.

OTTIMISMO DI FRONTE ALL’INCERTEZZA (OPTIMISM IN THE FACE OF UNCERTAINTY): principio che prevede di valutare con ottimismo nuove opzioni potenzialmente interessanti ma incerte, applicando il beneficio del dubbio, almeno fino a prova contraria. L’ottimismo è considerato una strategia perfettamente razionale ed il miglior antidoto per evitare il rimpianto.

OVERCONFIDENCE (ILLUSIONE DI SUPERIORITA’): le persone tendono ad avere una visione eccessivamente positiva di sé stessi. Numerosi studi hanno evidenziato la predisposizione ad attribuirsi abilità o competenze superiori alla media.

PARADOSSO DELLA TECNOLOGIA: lo sviluppo tecnologico ha incrementato in maniera esponenziale l’ammontare di dati a nostra disposizione. Allo stesso tempo ha incrementato le connessioni, le interdipendenze e quindi la complessità. Ne deriva quindi una sorta di paradosso: conosciamo più cose del mondo ma il mondo è contestualmente più complesso; abbiamo più informazioni su cosa sta succedendo ma ci è più difficile capire il perché.

PARADOSSO DI MORAVEC: tratto da un articolo del 1980 dello studioso di robotica Hans Moravec. Per un robot le cose difficili sono semplici e viceversa: è semplice insegnare alle macchine compiti complessi come giocare a scacchi o risolvere problemi di matematica avanzata mentre è enormemente più complesso sviluppare un robot in grado di muoversi, parlare o riconoscere le cose, cioè attività banali anche per un bambino piccolo.

PARADOSSO DI POLANYI: enunciato dal filosofo e fisico Michael Polanyi nel 1967, si basa sul concetto di “conoscenza tacita”: gran parte delle attività che svolgiamo si fondano su competenze intuitive, sotterranee che sono difficilmente codificabili e automatizzabili. Queste competenze sono quindi ad esclusivo utilizzo degli umani e rappresentano un vantaggio competitivo rispetto alle macchine.

PLANNING FALLACY: la tendenza a sottovalutare i tempi di realizzazione e i costi totali connessi ad un progetto.

POSTMORTEM: analisi che viene effettuata a consuntivo per capire cosa è andato bene, cosa male e quale è stato l’impatto della fortuna. E’ una metodologia di lavoro introdotta dalla CIA negli anni 50 per analizzare gli insuccessi dell’intelligence relativi alla guerra in Corea e da allora è uno strumento regolarmente utilizzato dai team di analisti. Il postmortem è un momento fondamentale per imparare dagli errori ma anche dai successi e per capire cosa si può fare in maniera diversa la volta successiva.

PREMORTEM: è un esercizio che ha l’obiettivo di individuare in anticipo tutte le possibili situazioni che possono far deragliare un progetto per poter implementare da subito le azioni correttive e di mitigazione dei rischi. Si parte con l’ipotesi che il progetto sia fallito e con i membri del team che, ciascuno separatamente, sono chiamati ad individuare una lista dei problemi, grandi o piccoli, che possano aver determinato il fallimento. Le liste vengono poi confrontate e si selezionano le situazioni di rischio che hanno maggiore probabilità o più alto impatto potenziale. Infine vengono individuate le azioni da implementare per mitigare i rischi individuati.

PRIOR E POSTERIOR PROBABILITIES: nel teorema di Bayes sono le ipotesi di partenza (prior) e le probabilità che otteniamo (posterior) dopo avere analizzato le osservazioni a nostra disposizione.

PROBABILITA’ CONDIZIONATE: le probabilità dell’evento osservato condizionate alla validità delle ipotesi di partenza. Sono i mattoncini del teorema di Bayes.

RAGIONAMENTO CONTROFATTUALE O SEMI-FATTUALE: se al posto di X avessimo avuto Y quale sarebbe stato l’impatto sugli eventi successivi?

REGOLA DEL SETTE: se in molte aziende convenzionali si fissa a sette il numero massimo di riporti per poter aver un maggiore controllo sul business, in Google sette rappresenta il numero minimo. Questa interpretazione della regola del sette favorisce strutture organizzative più piatte ed esalta la libertà di azione dei dipendenti, in quanto i manager, con così tanti riporti, non hanno tempo per occuparsi del micromanagement e sono costretti a focalizzarsi sul contesto.

REGOLA DEL 20%: per favorire la creatività e l’iniziativa dei singoli, in Google ogni dipendente può utilizzare il 20% del proprio tempo per farsi promotore di progetti nuovi, anche in segmenti completamente diversi da quelli della propria occupazione principale, coinvolgendo altri colleghi che siano disposti ad impiegare il loro 20% con lo stesso obiettivo.

REGOLA DEL 70%: formulata da Jeff Bezos, prevede che gran parte delle decisioni dovrebbero essere prese una volta che si hanno a disposizione il 70% delle informazioni che vorremmo avere. Se si aspetta fino ad arrivare al 90%, probabilmente è troppo tardi.

REGOLA DEL 70/20/10: per trovare un equilibrio nell’allocazione delle risorse tra i vari progetti, Sergey Brin, co-fondatore di Google,  ha ideato la “regola del 70/20/10”: il 70% del budget viene destinato ai business core che generano gran parte dei ricavi, il 20% ai quelli emergenti che hanno già ottenuto qualche successo e il 10% ai progetti completamente nuovi che hanno un’elevata probabilità di fallimento ma un payoff potenziale elevato. Questa regola assicura che gran parte delle risorse siano destinate ai settori che guidano la redditività dell’azienda ma salvaguarda anche il fatto che le idee “alternative” abbiano sempre un finanziamento e siano protette da eventuali tagli di budget.

REGOLA DELLA MEDIA: in fenomeni caratterizzati da una distribuzione a campana, la migliore stima del valore futuro è rappresentata dalla media.

REGOLA DELLA MOLTIPLICAZIONE: in eventi caratterizzati da una legge di potenza la miglior stima del valore futuro è ottenuta moltiplicando il valore osservato per una costante (ad esempio valore compreso tra 1 e 2). Si ipotizza quindi che l’andamento futuro sia proporzionale a quanto osservato fino a quel momento.

REGOLA DI PARETO (80/20): Vilfredo Pareto alla fine dell’800 constatò come in Italia il 20% della popolazione era proprietaria dell’80% delle terre. Questa regola fu poi generalizzata per descrivere fenomeni dove una ristretta minoranza produce gran parte dei risultati.

RETRODIZIONE: ci si muove all’indietro da un evento per capire cosa può averlo causato in modo tale da poter imparare dagli errori oppure consolidare comportamenti virtuosi. I postmortem sono un classico esempio di retrodizione.

RIDUZIONISMO: approccio scientifico introdotto da Cartesio e poi codificato da Newton secondo il quale sarebbe possibile spiegare tutti i fenomeni naturali suddividendoli in parti più piccole e più facili da interpretare. Il riduzionismo ha decretato fino a metà del ‘900 il predominio della fisica su tutte le altre discipline nella convinzione che la natura seguisse delle leggi universali spiegabili attraverso il funzionamento delle sue particelle più elementari.

SATISFICING: tecnica decisionale codificata dal premio Nobel e genio universale Herbert Simon secondo la quale quando gli individui si trovano a dover scegliere tra ipotesi alternative, si accontentano quando ne trovano una soddisfacente (satisficing è un neologismo derivante dall’unione tra il termine satisfy = soddisfazione e suffice = essere sufficiente), perché non hanno le risorse cognitive per confrontare tutte le possibili opzioni al fine di selezionare quella migliore.

SCOMMESSA DI PASCAL (PASCAL WAGER): primo esempio storico della moderna teoria delle decisioni. Nelle valutazione di eventi incerti, la considerazione delle conseguenze può essere più importante del calcolo delle probabilità.

SENNO DEL POI PROSPETTICO: se assumiamo che un evento futuro si sia sicuramente realizzato siamo in grado di individuare con maggiore efficacia le ragioni per l’accadimento rispetto a ragionare su scenari futuri semplicemente probabili.

SINDROME DELL’IMPOSTORE: le persone preparate tendono molto spesso sottovalutare la propria bravura rispetto agli altri e in alcuni casi a sembrare timorose ed insicure. Questo effetto non deriva tanto da una sottovalutazione delle proprie capacità, ma quanto da una sopravvalutazione di quelle degli altri.

SISTEMI COMPLESSI: i sistemi complessi sono caratterizzati da un network esteso di componenti individuali (formiche, cellule, neuroni, operatori di mercato, sviluppatori di siti web) che seguono semplici regole di azione, generalmente senza un controllo o un pianificatore centrale (self-organizing). Dall’interazione tra i diversi componenti emerge un comportamento collettivo complesso, difficile da prevedere e non riconducibile al comportamento dei singoli. I sistemi complessi producono e utilizzano informazioni che derivano sia dall’interno che dall’esterno e si adattano, cioè si modificano in maniera evolutiva attraverso l’apprendimento per incrementare le probabilità di sopravvivenza. In presenza di sistemi complessi si dice che il totale sia maggiore della somma delle parti.

SOSPENSIONE DEL GIUDIZIO: tecnica per favorire la creatività secondo la quale la fase di generazione delle idee viene separata da quella di valutazione, che rimane sospesa fino a quando tutte le idee sono sul tavolo. Questo approccio è contrario alla procedura standard che consiste nel valutare un’idea appena viene generata. Il processo creativo deve essere libero e non limitato da un atteggiamento critico che potrebbe troncare sul nascere nuove idee che per loro natura potrebbero apparire a prima vista strane e non convenzionali.

TEORIA DEL PIU’ SCIOCCO: adottata per spiegare comportamenti speculativi nel campo degli investimenti. E’ la situazione in cui ognuno compra senza avere idea del valore, semplicemente perché si aspetta che qualcun altro possa comprare ad un prezzo più alto (qualcuno più sciocco di lui).

TEST DELLO SPAZZOLINO: quando si tratta di sviluppare nuovi prodotti o servizi, Larry Page, co-fondatore di Google, adotta una regola molto semplice definita “test dello spazzolino” (“toothbrush test”): devono avere un impatto tale che milioni di persone siano portate ad utilizzarle almeno una o due volte al giorno (pensate a Google search, a Gmail o YouTube).

TOKENIZATION: processo attraverso il quale i governi potrebbero introdurre una valuta digitale, collegandola alla valuta tradizionale.

UPPER CONFIDENCE BOUND ALGORITHMS (UCB): in presenza di opzioni con risultati incerti, gli algoritmi UCB, suggeriscono di focalizzarsi su quelle dove il valore massimo dell’intervallo di confidenza è più alto. Questi algoritmi suggeriscono quindi di scegliere in ogni momento le opzioni a più alto potenziale e non quelle che hanno riportato i risultati migliori, sulla base delle informazioni disponibili al momento della decisione. Con questo tipo di strategia si minimizza il rimpianto perché le opzioni potenzialmente più interessanti sono sempre esplorate.

URNA DI POLYA: esempio di modello di attaccamento preferenziale. L’urna contiene due palline di colore differente. Ad ogni estrazione la pallina selezionata viene reintrodotta insieme ad un’altra dello stesso colore. Effettuando una successione di estrazioni si possono ottenere risultati completamente differenti a seconda degli esiti delle prime estrazioni.

VALORE ATTESO: calcolato attraverso il prodotto tra la probabilità e l’esito di un determinato scenario.