第14章 猜一下，汤姆的专业是什么
问题是这样设置的，汤姆是一所著名院校的研究生，请预测汤姆就读于以下9个专业的概率，并对专业进行排序，最有可能就读的用1表示，最不可能的用9表示。
9个专业分别是：工商管理、计算机科学、工程学、人文与教育、法学、医学、图书馆学、自然科学与生命科学、社会科学和社会工作。
在我们不了解汤姆的个人信息之前，我们对此问题的判断更多的基于各专业的招生规模，招生规模大的，录取几率就高，这便是回答这个问题的基础比率。
当问题附加一段对汤姆性格的具体描述之后，情况发生了改变，描述较长，我们暂且只记录一些关键信息：
汤姆缺乏创造力、智商高、按部就班、文字枯燥喜爱用老掉牙的双关语、待人冷淡、缺乏同情心、不愿与人接触、以自我为中心、道德观念强。
获得以上信息之后，我们对回答专业问题的判断依据除了基础比率之外，又多了典型形象这一项内容。不同的专业大部分学生具备何种主要特征，基于此，再次对专业作出的判断与之前大不相同。
给这9个专业排序是一项复杂的任务，肯定需要系统2有规则、有秩序地组织，只有这一系统才能完成这项任务。然而，关于汤姆个人特质的描述语很容易激活关于典型形象的联想，这是系统1控制下的自主活动。
依据典型性作出预测是下意识行为，系统1在我们无意识的情况下对问题进行了替换，由较难回答的概率问题，转换成了更加简单的相似性问题。
典型性启发的两宗罪
1、过于喜爱预测不可能发生的（低基础比率的）事件
汤姆的形象描述被刻意设置成了反基础比率的形式，如果我们能够做到客观谨慎的思考，我们会倾向于选择基础比率大的专业，但典型性启发影响了判断后，更多的选择了基础比率小的专业。典型性启发使这种错误常常发生。
一旦人们作出一个错误的直觉判断，系统1和系统2都脱不了干系，系统1引起了错误的直觉，系统2采纳了这个直觉。所以典型性启发引发的错误也是可以通过努力被减少或者避免的，努力的像统计学家那样思考，积极的调用系统2，可以帮助我们。
2、对证据质量不够敏感
在汤姆的问题中，激活你联想机制的是对汤姆的描述，你可能还会认为基于个人特质来判断专业也有一定的道理，并不一定要完全遵照基础比率来做判断。但是，现在请你问自己一个问题，那是谁对汤姆的描述，真的了解汤姆吗，这些描述都是客观的正确的吗？
在基于联想机制作出判断的同时，我们常常无视掉了对证据质量的二次判断。你对汤姆一无所知，你作出的抉择就不是你的初衷了，你手头上的那点信息也不能相信了。这也是为什么，你应该相信基础比率。
贝叶斯定理
1、以相对合理的基础比率对结果的可能性作出判断
2、质疑你对证据的分析
