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。
