思考，快与慢(2)
丹尼尔 卡尼曼
####1. 启发法与偏见
对“小数定律”的盲信。大数法则才靠谱。
解决方案：只要条件允许，都应采用计算方法来确定样本规模，而不是靠直觉印象决定样本规模。
信任多于质疑的普遍性偏见 小数定律也只是“信任多与质疑”这个偏见的一种表现。
对随机性事件做因果解释必然是错误的。我们往往受小数定律的影响，对随机事件作出因果解释。譬如：投篮顺手。
#####1.1 锚定效应
锚定效应：人们在对某一未知量的特殊值进行评估之前，总会事先对这个量进行一番考察。导致这个估测结果和人们的考量的值很相近。譬如你买房需要花多少钱，受到要价的影响。
偏见：人们的判断明显受到没有任何信息价值的数字的影响。
锚定效应的原因：锚定有一种形式，即它是在进行刻意调整时发生的，这也是系统2的一种运行模式；还有一种形式，由启动效应产生的锚定，是系统1的一种自主显示结果。
系统2的锚定效应：从锚定的数字开始，然后估测它是过高还是过低，接着让大脑从锚定数值上“转移”并逐渐调整你的估值。通常会过早结束，因为当人们不再确定他们是否应该继续移动的时就会停止。
调整不足是软弱活懒惰的系统2的一种失误。
系统1的锚定。暗示就是一种锚定效应。暗示是一种启动效应。也就是说在你听到问题的时候，实际上，已经产生了锚定效应。
如何避免锚定效应？
- 集中注意力搜寻大脑记忆来抵制锚定效应。
- 将注意力集中在对方能接受的最低值活对方无法接受的费用上时，锚定效应就会削弱活消除。
- 应该假设任何一个公开谈判的数字都对你有锚定效应。
#####1.2 可得性启发法
从记忆里搜寻这类问题的实例，如果搜寻过程既轻松又顺畅，这些事的发生概率就会判断为很大。
可得性启发法：通过“实例呈现在脑中的轻松程度”来判断概率的过程。他同样涉及两个系统。也是替代的过程。偏见举例：
- 你可以轻松想起引起注意的突出事件，从而很容易夸大明星的丑闻。
- 一个大事件，会暂时提高此类事件的可得性。
- 亲身的例子更容易回想起来，导致一个与你相关的错误判决，会削弱你对司法体系的信任度。
如何避免可得行偏见？
时刻对偏见保持警惕，虽然很累，但是值得。意识到自己偏见，可以使得夫妻关系融洽。
自我评估是由事件呈现在脑海中的轻松度来衡量的。轻松的想起某件事情的体验比想起某件事的数量更重要。
判断涉及自身情况的人往往更有可能关注他们从记忆中提取的数量，对顺畅度则不大关注。
总结：事件在脑海中呈现的轻松程度体现出系统1的启发作用，然而当系统2越来越多的参与其中时，受试者关注久不再是提取记忆的轻松度，而是回忆起来若干实例的内容了。－－－－我每天的日记好像就是这个情况。
#####1.3 情绪启发
在生活的很多领域中，人们形成的观点和作出的选择直接表达出其情感和取舍的基本倾向，而这完全是在毫无意识的情况下作出的。
对风险的偏见：
- 斯洛维克：风险评估依赖测试方法的选择，而这种选择极有可能是在人们心中期望得到这样或者那样结果的情况下作出的。因此，风险评估是一种权利运作。
- 卡斯桑斯坦：降低风险而采取的风险监管和政府干预手段，应该以成本和利益的理性权衡为指导。
这两种对风险的态度有冲突。但是目前还没有定论。
效用层叠：是一连串事件，它可能开始于相对次要的事件的媒体报道，然后会引起公众的恐慌和大规模的政府行动。
概率忽略：我们大脑解决小风险的能力有一个基本限度：要么完全忽略，要么过于重视风险，没有中间地带。
概率忽视和效用层叠两种社会机制的组合必然会导致对小威胁的夸大，又是还会引发严重后果。
#####1.4 典型性启发
典型性判断代替对概率的评估。
典型性两宗罪
- 它过于喜爱预测不可能发生的（低基础比率的）事件。
- 它对证据质量不够敏感。
那么应该如何避免典型性的偏见呢？贝叶斯定理来约束直觉
贝叶斯定理：详细说明了最强烈的信念（即基础比率）应该与证据分析相结合，这样才能更接近假设儿不是偏离到其他方向上。
贝叶斯定律告诉我们：1. 基础比率十分重要，即便是在手头的案例已有证据的情况下依然如此；2. 通过分析证据得到的直观印象通常会被夸大。
在组间研究情况下做判断时，直觉会起作用，逻辑原则在综合评价中起作用。而在琳达的问题上却不是如此，直觉常会推翻逻辑，即使在综合评估中也是如此。
统计学基础比率：某一事件所属类别的事实总量，与单独事件无关。容易被忽视。
因果关系基础比率：个别事件的信息。
思维定势：人们会将自己对某个团体的看法延伸到这个团体中每一个成员的身上（团体存在某些问题，其中的成员无一例外都会有这些问题。）。
人们不愿意从普遍现象中推导出特殊性，这一点与他们愿意从特殊现象中归纳出普遍性如出一辙。
即使是具有说服力的因果关系统计数据也不会改变我们在个人经历中形成的长期坚守或是根深蒂固的信念。但是令人惊讶的个体案例影响甚大，你更有可能因为从自己的行为中发现惊人的事实而非学到知识。 这是一个很普遍的偏见。很多事情，必须本人亲身经历，才能真正更正自己的世界观，其他人说效果不够好。
#####1.5 回归效应
成功 = 天赋 + 运气 巨大的成功 ＝ 更多的天赋 ＋ 更多的运气
回归效应无处不在。运气无处不在。
运动员的第一跳与第二跳表现之间不存在因果关系，只是运气起到作用？－－－－－有待思考。不可能吧。
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。
#####1.6 如何让直觉性预测更恰当有效
预测分类
- 系统2，查找表格、精确计算以及对类似项目结果进行仔细分析得来的。
- 系统1，有两种类型 * 有些直觉主要依靠反复训练得来的技能和经验－－－火场指挥员的快速自动判断。 * 一开始难以从主观上进行区别，受启发法的影响，通常用简单的问题来替代难以回答的问题。而且即使证据很不充分，决定也不可更改，还信心十足。当然还有很多判断，受到分析和直觉的共同影响。
对直觉性预测的偏见进行修正
1. 首先估测出基准线。（估测出平均绩点的平均值） 2. 对证据的印象算出对应的值。（算出证据相匹配的平均绩点） 3. 对证据予平均绩点的关联做出估计。 4. 从步骤2中得到的值 乘以关联度，放到基准线上。例子：如果 1. 估测的基准是30。 2. 估测出证据的对应值是90. 3. 估测出的关联估计为0.2 那么实际应该为30*(1-0.2) + 90 * 0.2 = 42