如何让直觉性预测更恰当有效？ | 投资哲学

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当你怀疑信息的可靠性时，可以做一件事，做概率判断时，往基础概率那方面想，别期望遵循这条原则会很容易，它需要在付出很多努力的情况下自我监督和控制。

引导人们“像统计学家那样思考”就能使人们使用基础概率信息，要注意两点：

基础概率十分重要，即使是手上的案例已有证据的情况下依然如此。

通过分析证据得到的直观印象通常都会被夸大。

我们要：

以相对合理的基础概率对结果的可能性作出判断

质疑你对证据的分析

合取谬误 让你成为概率盲

下面哪种情况可能性更大？

•琳达是银行出纳

• 琳达是银行出纳，同时她还爱好长跑

更多人会选择第二个， 通过直接比较，人们总认为两个事件（银行出纳和长跑）的联合出现比只出现一件事的可能性更大，此时就出现了合取谬误。 （著名的琳达实验中，第二个是女权主义者，改为长跑适应国情，便于理解）

再来看一个例子：

受试者被告知，有一个六面骰子，其中四个面是绿色（G），两个面是红色（R），连投20次，这三组哪种出现的可能性最大？

1 RGRRR

2 GRGRRR

3 GRRRRR

有2/3的受试者选择了第二组， 与琳达实验的受试者一样， 同样犯了合取谬误。第二组虽然出现两次G，但是这个组合只是在第一组之前加了一个G，显然出现的概率会更小。

由典型性启发法导致的合取谬误让我们成为概率盲。

所有表现都会回归平均值

关于技能训练有一条重要的原则，对良好表现的嘉奖比对错误的惩罚更有效。但是大家都更认同对错误的惩罚很有用，因为通常嘉奖后，人们的表现会变差，而惩罚后表现却会变好，其实，这不过是因为均值回归， 在运气来了，

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