CH17 笔记
思维的陷阱：不正确的因果推断。当解释或者预测某一事件的数值时，比如为什么高智商女往往会嫁给比其智商低的男人？为什么在比赛中，第一轮中表现好的运动员在第二轮成绩会下滑？为什么在技能训练中，奖赏比惩罚更有助与提高成绩？在回答这些问题的时候，会给出一些不相干的解释，做出错误的判断，原因是却忽略一个基本的数学统计规则——回归平均值。
Wikipedia关于回归平均值的定义非常清楚。
In statistics, regression toward (or to) the mean is the phenomenon that if a variable is extreme on its first measurement, it will tend to be closer to the average on its second measurement—and if it is extreme on its second measurement, it will tend to have been closer to the average on its first. To avoid making incorrect inferences, regression toward the mean must be considered when designing scientific experiments and interpreting data.
1. 大脑要做什么判断?
推断事件的因果关系时
2. 这一过程大脑会犯什么错?
大脑会对发生的结果给出似是而非的原因，比如，在第一轮比赛后，小A第一，小Z倒数第一，大家在评估第二轮比赛时会这么判断：小a压力大，所以表现会下降，小z无所谓了，会放下包袱，所以成绩会提高。这些原因是大脑编的貌似合理的解释。真正的原因是
3.大脑为什么会犯这个错?
System2太懒了，懒得考虑回归平均值这种事情，恰好SYSTEM1 善于把不相干的事件编出貌似因果关系合理的故事。所以，sytem2就欣然接受了systm1的故事。
4. 忽略“回归平均值”引起的问题
错误解释事件的因果关系
5. 该如何避免这种错误?
recession effect（回归平均值效应）在生活中无处不在，但是我们意识不到，比如常常混淆correlation(相关性）和causation(因果性）。实际上，correlation(相关性）和recession（回归）是同一概念，知识考虑角度不同。当两个数值有差异的时候，就存在回归。
认识到这一点，在解释两个不同数字时，一定要考虑回归效应。
