2019/2/24 Blue文 读书打卡
书名：《思考，快与慢》
作者：丹尼尔.卡曼尼
章节：第14章〈猜一下,汤姆的专业是什么?〉
书摘心得:
对相似性和概率的判断所遵守的并不是同一个逻辑规律。我们对相似性的判断可以完全不受基础比率的影响，不受可能会出现的不当描述的影响，但是在判断概率时，如果忽略基础比率和证据的可靠性的话，就注定会犯错误。
关于概率或可能性的问题，引起了思维的发散性，让人想起比较简单的问题的答案。其中一个简单的答案就是对典型（代表性）的自动评估。系统1能使人产生相似的印象，虽然他并没有刻意这样做。
尽管通过典型性做出预测的做法很普遍，但是在统计学上这一做法并不是最优选择。用典型性来判断概率有一些重要的优点，它所带来的初始印象通常比乱猜一气更为精确。
典型性的启发也会造成误导，尤其会使人们忽略基础比率信息，找错预测方向。即使启发性具有一定的真实性，但绝对依赖启发效应，就是违背统计学逻辑，是有严重“罪过”的，表现在:
1.他过于喜爱预测不可能发生的（低基础比率）事件。增强系统2的激活状态能有效提高比率问题的准确率。
2.它对证据质量不够敏感。在你没有决定立刻否定证据的情况下，你的系统1会自动将不值得信任的信息视为真实的。当你怀疑信息的可靠性时，可以做一件事:作概率判断时，往基础比率那方面想。
用贝叶斯定理来约束知觉。贝叶斯定理详细说明了基础比率应该与证据分析相结合,这样才能更接近假设而不是偏离到其他方向上。关于贝叶斯定理需要铭记的两点:
第一，"以相对合理的基础比率，对结果的可能性作出判断"。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。；
第二，"质疑你对证据的分析"。通过分析证据得到的直观印象，通常都会被夸大，眼见即为事实与联想一致的结合，易使我们相信自己编纂的故事。
