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思考，快与慢
丹尼尔·卡尼曼


对当前信息的估测，就像是前文提到的选手已经完成的第一场比赛的表现，我们根据他的表现打分估值。
对未来的预测，就是对第二场比赛结果怎么看？正常情况下我们都是这样做决策的：他第一场比赛表现相当不错，我给出高分，他第二场比赛肯定也不差。--这就有点像替代性问题的回答，夹带因果关系，第一场好=或者→第二场好。
而事实是，第一场表现好，带有运气成分，而第二场再一次这么好运气的概率会低很多，那么更大可能是第二场运气没有第一场那么好，那么应该预测是第二场表现会比第一场差。--这是回归效应的正常推断。
>> 受试者并没有将对未来的预测和对当前信息的估测区别开来——预测与估测相匹配。这也许是我们得到的能证明替换存在的最佳证据。当人们按要求预测时，他们总会将预测替换为对所描述问题的估测，而且没有意识到他们回答的问题并不是那个被问到的问题。这个过程证明预测时会存在系统偏见；他们完全忽略了一点，即应该回归到平均值上来。

>> 按照以下4个简单步骤来做，我们就可以进行无偏见预测：
1.先估测出平均绩点的平均值。
2.根据你对证据的印象算出与之相匹配的平均绩点。
3.对你的证据和平均绩点的关联作出估计。
4.如果关联度是0.3，则从估算出的平均绩点的平均值中抽出30%，放到与之匹配的平均绩点里。
步骤1为你提供了基准线，即在你除了知道朱莉是个快毕业的大学生之外什么也不知道的情况下，预测她的平均绩点。在没有信息的情况下，你很有可能预测其为一般水平。（这一点与你对汤姆的预测相似，在对他一无所知的情况下，你便将企业管理专业毕业生的基础比率放在了他的身上。）步骤2是你的直觉性预测，这个预测将你的估计和证据进行了匹配。步骤3使你离开基准线靠向自己的直觉，但你能离开的距离取决于你对关联性的估测。在步骤4中，尽管你最终作出的预测还是受到了直觉的影响，但是这个影响力已经小很多了。
这种预测方法很常见。在你需要预测一个定量数值时，就可以运用这个方法，例如在预测平均绩点、投资效益、公司发展的业绩时，这个方法就可以派上用场。这个方法以你的直觉为基础，但是削弱了直觉的影响，使它回归到平均值上了。当你有充分的理由对自己的直觉性预测的准确性充满信心时，即证据和预测之间联系非常紧密，进行调整的余地就会很小。

>> 直觉性预测需要校正是由于它并不具有回归性，因此是带有偏见的。

>> 当我们最后将预测值与实际结果进行比较时，我们会发现，缺失回归性的直觉确实带有偏见。

>> 有些预测偏见是通过一个数值范围来表达的，例如某学生的平均绩点或某公司的收益，这些偏见与我们在判断结果的可能性的过程中所持偏见相似，而两种偏见的修正过程也十分相似：
·都包含一种基准线预测，如果你对手头这个案例的情况一无所知，便会作出这种预测。在绝对的情况下，这个基准线是基础比率；在有数字的情况下，这个基准线就是相关结果的平均值。
·都包含一种直觉预测，无论是可能性或是平均绩点，这种预测会将呈现在大脑中的数值通通表达出来。
·在上述两种情况中，你的目的都是要作出一种预测，这种预测可在基础比率和直觉性反应之间充当媒介。
·在没有什么有价值的信息的情况下，你会坚守基准线。
·在其他极端情况下，你还会坚守自己最初的预测。当然，只有在对支持自己最初预测的证据进行过严格验证之后，你才会信心十足地坚持那个预测。
·在大多数情况下，你会发现自己有理由怀疑自己的直觉判断和真理之间的关联其实并不完美，而你最终会给出介于两者之间的判断。
这个过程很接近一个恰当的统计分析可能会出现的结果。如果成功的话，这个过程就会使你作出的预测偏见越来越少，作出的可能性评估越来越合理，对各种数值作出的预测也越来越适度。前述两个过程意在解决同一种偏见，即直觉性预测总是过于自信或过于极端。

这是一个机会成本的问题。
明明白白的是系统，纠结不清的是人生。说到底还是一个平衡度的问题。
永远保持理智，意外可能性降低，可以避免伤害，但也绕开了惊喜。
还是大智若愚吧，小事犯傻，大事心明就好了。
>> 修正你的直觉性预测的偏见是系统2的任务。要想找到相关的参照物、对基准预测作出估测或者对证据的质量进行评估，往往需要付出很大的努力。只有在风险很高而你又特别渴望避免犯错误时，这种努力才显得合乎情理。此外，你应该知道纠正你的直觉也许会使你的生活变得复杂。无偏见预测的一个特征就是，只有在信息非常有效时才允许人们对罕见或极端的事件作出预测。如果你期待自己作出恰当有效的预测，那么你的预测结果就永远不会太离谱或者偏离平均值太多。而如果你的预测不存在偏见，你也就永远不会有极端事件的“愉快体验”了。

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高善文：光线是可以弯曲的
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