永澄领读《思考快与慢》小数原则

2018-01-29  本文已影响116人  Lo俊彦

〇、第二篇怎么读

概念之间的关联较少,可能不用像第一篇那样做流程图。

一、小数原则

(〇)引入概率——对肾脏的研究

巴菲特自己说自己:我们每天都在做一件事情——收益×收益概率-亏损×亏损概率。如果=预期收益,我们就投资就行了。巴菲特,用自己的真金白银验证自己的决策正确性。
第二篇首先就谈到了小数原则和大数原则。
人对概率的判断很多时候是来自于样本大多少。
读的时候就在想:是不是先找一个课程学习一下概率论
如果有熟悉概率论的伙伴,一起多研发一下这第二部分的阅读。

例:一个城市的DNA测试机构的测试结果,这个孩子不是亲生的几率在87%以上。
去做亲子鉴定的人本来就是怀疑自己的孩子不是亲生的。这个例子讲的是调查的不可信度。

几类人的划分:缺乏认知的人、缺乏资源的人、有认知有资源的人。

(一)小数原则

如果是一个解释系统解释两个完全悖论的东西,说明逻辑不自洽,解释是有问题的。但是系统1习惯用因果性取代相关性,可能会对问题视而不见

对随机事件的预测:
罐子里取东西,你是无法感受到其中的因果关系的。常模会影响你对后续发生事情的判断。
大数据抽样,下一次和上一次的结果是没有相关性的。但是系统1可能会根据上一次的结果与下一次的预测产生关联,并给出“因果性”解释。彩票投注站内会有各种各样的走势图。再怎么算,在大数据情况下就是在扔钱。如果用互联网计算作为投票手段的话,投票概率还要在低一点——会有人给你使坏。

极端的结果本来就出现在小样本事件里面。越是极端的结果,越会出现在小样本中。大样本的结论比较精确,小样本的情况比较容易发生变异。

变异情况比较明显,那么首先可以不分析因果性,转而分析样本大小。
扔硬币,次数较少的时候无法分析为什么是二分之一。
大数原则下可以问概率的原因:大样本的结果比较精确。

(二)对自信的偏见压过怀疑

我们虽然是统计学家,但是我们还是会使用只觉得方式下结论。
适度的怀疑自己的统计直觉。一旦相信了自己的直觉,就可能陷入到自己的相信谬误中。
系统1负责相信, 解释自己的怀疑则需要系统2介入。
一旦外界的刺激低于你的惊讶阈值,你选择相信这件事情,那么将无法调用自己的系统2。

系统1不擅长怀疑,会压制不确定性,而且会自动构建故事,使一切看起来合理,除非这个信息被立刻否定
系统1一旦形成了刻板印象,就很难被改变,自己会不断地宣召各种连接强化去证实自己的正确
你要对他洽十分敏锐。
自洽这件事看,如果你在解释一件事情的时候可以自圆其说,说明你的解释有边界。

哥德尔:自圆其说的事情是有边界的。

即不可能存在着没有边界的自圆其说。
所有的方法原则、方法、信念都是有边界的。没有边界的话都是用来营销的。鸡汤用起来很难用,你需要去找寻它使用的边界。

如果无法发现理论的边界,我们可能需要更换观察的工具。如在宏观视角,我们无法推翻牛顿的万有引力;但在微观中,观察工具发生了改变,我们发现了万有引力的不自洽。

遇到别人的挑战的时候,谈出我的自洽系统无法自洽的事情,这时候说明自己有问题,改掉就是进步。所以承认自己错误的时候不需要勇气。

一旦知道所有的自圆其说都是有边界的,那么面对别人的质疑,自己会理智很多。

(三)原因和概率

我们其实会不自觉的通过随机现象去寻找原因。他们实际上就是随机出现的,但是我们就是会去寻找原因——由于我们邱村求存不断地去寻找因果性。
我们一旦从随机事件中找到规律,我们就会不再认同他们是随机事件。

有一部分人传教水平很低,他们这样解释为什么要相信基督:不信基督的国家穷,信基督国家富,结果聪明人发现穷的国家都在赤道周围,提出质疑后传教者无法解答。
另外他们会用“信基督的人在灾难中寸活下来”幸存者谬误来误导民众,甚至会要求信教徒扔掉一切和基督教无关的东西。
虽然大家对基督教没有偏见,但是一些传教者的做法不太OK,导致我一直很多理性人没有兴趣系统的来了解基督教的教义。

假如你相信直觉,你会误把随机事件判断为系统化的结果,我们拒绝相信我们所见到的规律性是随机的结果。
如果样本较小,那么这些样本总结出来的规律可以保持怀疑态度。


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