今天阅读了该书第十七章和十八章内容。在这两章中,作者主要阐述了“回归平均值”现象,以及如何让直觉性预测更恰当有效。
一、相信很多人对“回归平均值”这个概念并不陌生,而且回归平均值的情况在现实生活中司空见惯,只是我们直觉中总会把这种情况当成因果关系。
举个例子:我们上学时,如果一次考试成绩特别好,老师或家长表扬后,下一次老师成绩确下降了,老师就会说我们骄傲了;如果一次考试成绩很不好,老师或父母批评后,下一次老师成绩提升了,老师就会说,他的批评得到了效果。
作者认为,上面这个例子典型说明了人们习惯于因果思维。其实,上一次成绩较好而下一次成绩有所下降,或者上一次成绩较差而下一次成绩有所提升,跟老师或父母的表扬和批评根本没有必然联系,而是“回归平均值”在起作用。
当然,回归平均值并不适用于所有事物,或者说在不同的事物上所起的作用也不尽相同。这取决于两件事情之间的关联度(也叫“相关系数”)大小。
二、由于人们在面对一些“复杂”(相对而言)问题时容易受启发法的影响,用简单的问题来替代复杂问题而造成偏见,作者在这一章节中,阐述了降低预测偏见的“四步法”,我认为比较有价值。具体为:
1.先估测出这类事件的平均值;
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度做出估计;
4.根据估计的关联度,比如,关联度是0.3,就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。