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被要求作概率评估的人并不会感到很困惑,因为他们对概率的判断与统计学家或是哲学家的判断不同。
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—在我们理解语言时这种现象很常见。
“猫王埃尔维斯·普雷斯利(ElvisPresley)的父母曾希望他成为一名牙医”
,这一(错误的)陈述听起来有些好笑,因为我们会自动把猫王的形象与牙医联系在一起,然而这两者的形象实在相差太大。
系统1能使人产生相似的印象,虽然它并没有刻意这样做。
“她会赢得竞选,你明白她肯定会赢”
,“他学习成绩好不了,看那一身文身吧”
,听到有人这样说时,他们一定是受到了典型性启发式的影响。
如果我们通过某个下巴的轮廓或铿锵有力的演讲来判断这个职位候选人是否具有领导才能,此时我们依赖的就是典型性。
尽管通过典型性作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。
迈克尔·刘易斯(MichaelLewis)的畅销作品《魔球》(Moneyball)说的就是这种预测方式的低效性。
职业棒球球探在预测某个选手是否会成功时,他们大体上看的是球员的体格和相貌。
这本书的主角是奥克兰“运动家棒球队”
的经理比利·比恩(BillyBeane)。
他作出了一个大家都不愿接受的决定:否决球探们的建议,通过选手过去表现的统计数据来挑选球员。
“运动家棒球队”
挑选出来的选手都以低会费入队,因为其他球队都因为没有想到用数据来判断,因而拒绝了这些选手。
“运动家棒球队”
很快就以低成本达成了最佳结果。
典型性启发的两宗罪
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。
·在大多数情况下,表现得很友好的人实际上也很友好。
·又高又瘦的职业运动员很有可能是打篮球的而不是踢足球的。
·获得哲学博士学位的人比只读完高中的人更有可能订阅《纽约时报》。
·年轻的男性会比年老的女性更不要命地踩油门。
在这些例子及其他更多例子中,典型的形象特征左右着我们对典型性的判断,受这种典型性启发得到的预测有可能是对的,这样的说法在某种程度上就是事实。
然而在其他情况下这种典型形象却是错误的,因而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。
典型性的第一宗罪就是,它过于喜爱预测不可能发生的(低基础比率的)事件。
下面就是一个例子:如果你看见一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》,下面哪种情况与读报者更吻合?
她有博士学位。
她没有大学文凭。
典型性会告诉你应该选有博士学位那位,但这样做并不一定是明智的。
你应该充分考虑第二个选项,因为纽约地铁里更多的是没有大学文凭的人,而不是有博士学位的人。
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