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思考，快与慢
丹尼尔·卡尼曼


◆ 第17章 所有表现都会回归平均值

既然是随机波动，那就是无法避免也无法完全掌控的。但大脑对因果关系的偏好会让它产生联想的连贯性，从各种信息经验中找到看似合理的原因加以解释。就像我们实在找不到理由也会用“运气好”“人品差”这样的替代性问题来回答无法解释的现象一样。
>> “回归平均值”现象，这种现象与表现质量的随机波动相关。一般来说，只有学员的表现远远超出平均值时才能得到这位教练的表扬。但也许学员只是恰巧在那一次表现得很好，而后又变差，这与是否受到表扬毫无关系。同样，或许学员某一次非同寻常的糟糕表现招来了教练的怒吼，因此接下来的进步也和教练没什么关系。这个教练把不可避免的随机波动与因果解释联系起来了。

如果加上时间跨度，这些偶然性困局或许就会带有一定的必然倾向。
>> 那些飞行教练陷入了一个偶然性困局之中：因为当飞行学员表现差时，他们就会受到惩罚，而接下来的进步则很可能为他们带来嘉奖，事实上惩罚根本就没有发挥什么作用。

因为运气的不可预测性，这个预测的准确度得不到保证。所以人们才会在相对稳定可判断的天赋、心态上制定了一系列考核标准，筛选“可控的高天赋选手”。
>> 尽管我们会猜测第一名选手在第二天的表现还是会优于第二名选手，但是他们之间的差距会缩小。
事实上，对选手第二天的表现最准确的预测通常是最保守、最接近平均值的，而不是基于第一天分数的预测。我的学生每次听到这样的结论都很惊讶。正因为如此，这种模式被称为“回归平均值”。原始数据越极端，我们所期待的回归就越明显，因为极好的分数常常表明这一天的运气很不错。这种回归式的预测是很合理的，但是准确度却得不到保证。

两次表现直接不存在因果关系，是相对独立且受运气影响很大。这样的解释会让我们失去对事件的控制，这是我们非常不乐意见到的，可能单单看到这样的事件描述，我们心里就已经不舒服了：怎么可能完全不想干，除了运气，还有能力天赋啊，难道选手都是白练的吗？--我们总是能找到理由，只要我们自带假设，就会先画靶心再射箭。
出于对失控的厌恶和对因果关系的偏好，我们总是忽略事件间的相对独立性而得到一个解释的表现就没什么好惊讶的了。
>> 有一点我们要记住，运动员第一跳和第二跳的表现之间不存在因果关系。这只是一个数学问题，其中运气起了很大的作用。这个说法不太令人满意——我们都想得到一个有因果关系的解释——但事实的确如此。

就像系统误差，在这个群体样本当中，能够考上研究生的都会有一些共同的特质，这些特质让群体间差异变小，对成功的影响也就更多在于其他特质或者随机误差上面了
>> 学术能力评估考试成绩（SAT）和平均绩点（GPA）之间的相关系数大约是0.6。然而，研究生的潜能测试与成功之间的相关性则小得多，这在很大程度上是因为这一群体的潜能差异比较小。如果每个人都有相似的潜能，那么在衡量成功时，潜能的因素就不会占太大的比重。

相关度不高，意味着随机因素在事件中作用更大，再根据大数定理，随着实验次数增加，就会趋向于一个稳定值--平均值。
>> 只要两个数值之间的相关度不高，就会出现回归平均值的情况。

>> 我们的思维常会对因果关系的解释带有很强的偏见，而且不善于处理统计数据。当我们把注意力集中在某一事件上时，相关的记忆就开始探寻其原因——更确切地说，我们会对所有早已存在于记忆中的原因进行自动搜索。当发现有回归效应时，因果关系解释就会被激活，但事实上这些解释都是不对的，因为回归平均值虽然可以用来解释现象，却无法找出其中原因。

前面提到过，细节描述，更多信息（无论是否有用或相关）都会提高人们对该事件概率
的判断。那些巧妙的解释很可能就是瞎扯，但人们偏好因果关系，不喜欢失去把控感和无聊的统计事实，这些解释很好的满足了系统1的偏好，对应支持的行为反应也就顺理成章了。
>> 事实上，那些能够为回归效应提供巧妙解释的人往往赚得盆满钵满。

>> 我们理解“回归”概念存在很多困难，这些困难皆源自两个系统——系统1和系统2。在相当数量的案例中，即便提供了一些统计数据，若无特殊说明，“相关”与“回归”的关系还是相当模糊的。因此，系统2认为理解这种关系很难。因为从某种程度上讲，这是由于我们总是要求对事物进行因果关系解释，这也是系统1的一个特征。

>> 回归平均值是科学研究中的常见问题，有经验的科学家都会小心提防这种毫无缘由的因果推论所形成的陷阱。

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同一个造车梦：贾跃亭成魔，马斯克成神
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看法：造汽车需要大量的资金和人才、技术储备，连特斯拉都一直缺钱更何况财务如此之差的乐视。谈个人，马斯克本身是学物理的，对汽车和火箭了如指掌，贾跃亭除了造梦应该对硬件原理不懂得吧
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【资源】
1、《经济学人》以色列报道精听（is=全球恐怖活动大本营，自从我记事偶尔被看新闻联播，黎巴嫩巴以冲突就有，现在依旧，有点情节）
2、《经济学人》20170610版，uk大选不省心（学了个新词：a hung parlimen；扩展看了两篇te新闻），中国土地污染举世瞩目（4页篇幅）

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