0154《决策与判断》——斯科特・普劳斯（2）
第四部分 直觉与偏差
1、大数法则：从总体中抽取的样本容量越大，该样本的平均数与总体的平均数越是接近
2、小数法则：从总体中抽取的随机样本相互之间是类似的，与总体之间的接近程度比实际的统计抽样理论所预测的要高得多。
3、不要被很细节的情境所迷惑。正是情境中的细节使得整个情境看起来更加具有代表性，但是同时也减少了其发生的可能性。一般而言，情境越是具体，其发生的可能性越低——即便这样的情境看起来能够非常好地代表最可能发生的结果。
4、只要有可能，无论什么时候都应该注意基线值。当一个事件极少发生或者是非常普通的事件时，基线值就显得尤为重要。当基线值是一个极端数值时，代表性往往成为发生可能性的误导因素。
5、记住偶然性并不具备自我修正的功能。一系列的坏运气，就是一系列的坏运气。它并不意味着相应的好运气必然会来临，也不意味着事物总是一成不变的。如果一个随机的过程存在一定的可能性产生一定的结果，那么过去的事件对将来发生的结果并不会产生影响。
6、不要错误地理解向平均数回归。即使出现了一系列的坏运气，也不一定会有一系列的好运气与之相平衡（或者相反），但是一些极端的成绩往往会跟随着一些更接近平均数的成绩。向平均数回归是非常正常的，无论结果是否受到一些随机因素的影响。即使在某些时段，这些随机因素结合在一起可能产生一些非正常的结果，但是在接下去的情境中，成绩通常会回归正常。
7、如果一个事件的结果是非常恐怖的，就会使个体产生否定感，这样对其结果的想像并不一定能够提高个体对其结果发生可能性的预期。
8、保守主义（conservatism）：不愿意改变先前概率估计的惰性。一旦人们形成了对某一事件的概率判断，那么当呈现给他新信息的时候，他改变其原先判断的速度是比较慢的。
9、保持正确的记录。记录过去发生的某些事件的发生频率，这样就有可能减少首因效应和近因效应的发生，减少可得性偏差以及其他一些由于信息呈现方式的不同而产生的偏差。
10、警惕如意算盘。在许多情况下，人们往往会高估渴望事件发生的概率，同时也会低估自己不希望发生的事件的概率。打消这种如意算盘的最好方法是
