《预测之耻》已经介绍，具体的事件是无法进行预测的，仅有范围才可能被预测。所以，预测结果大都是一定条件下的平均值。那么，平均值是可信的吗？

一、平均值背后的风险

讨论平均值背后的风险是，可以先思考下面两个问题

• 你面前有A、B两条平均深度只有1米的河，只要渡过其中的任意一条河就可以到达目的地。为快速将一批货物运到目的地，你会怎么选择呢？
• 你要用最短的时间去一个地方，有C、D两条路可以到达找个地方，它们的路线长度完全相同的，那么，你会选择那条路呢？

两个问题的答案似乎是显而易见的，几个选项似乎没有是吗区别。

那么补充下面一些条件后，在选择一次呢？

• 问题一，A河流中间有一个深达数十米的河沟，B河流的深度差变化比较小。
• 问题二，C线路要翻过几座海拔数千米的高山，且山路险要；D线路经过的是一个平原地带，全程高速公路。

现在答案就比较明朗了，为了高效地达成目标，B和D将是最优选项。

这就是平均值陷阱带来的结果。

二、预测风险的来源

相同均值的问题，却有着不同的选择倾向，原因何在？

对比问题的两种不同的描述方式，可以发现其中的关键区别在于对偏差和极值的补充。

公司和政府的预测还存在一个显而易见的错误：他们不为预测的情形附加可能的错误率。即使不存在黑天鹅现象，这种遗漏也是错误的。
from 《黑天鹅》第十章 预测之耻

当然，不考虑预测结果的错误率，有下面几种谬误的原因。

不考虑错误率低预测显示出三种谬误，都来自同样对不确定性本质的错误理解。

• 第一种谬误：可变性问题。
• 第二种谬误在于没有考虑随着预测期限的加长，预测效力会降低。
• 第三种谬误或许是最严重的，它在于被预测变量随机性的错误认识。

所以，使用一个没有附加错误率低预测结果做"决策"，无异于是抛硬币，得到最优解完全靠运气。

三、如何可以避免平均值风险

既然我们面临着这么多可能的谬误，而且有这么高陷入风险的可能性。如何才能过避免风险能。书中给出了一个建议：基于最极端的选项做决定，而不是平均值。

不要把钱投入"中等风险"的投资（你怎么知道它是中等风险的？听某个谋求终身教职的"专家"的吗？），而应该把一定比例的钱，比如85％～90％，投入极为安全的投资工具，比如国债，总之投入你能找到的最安全的投资工具。余下的10％～15％投入极具投机性的赌博中，用尽可能的财务杠杆（比如期权），最好是类似风险资本的投资组合。
……
你不是承担中等风险，而是一边承担高风险，一边不承担风险。二者的平均值是中等风险，但能使你从黑天鹅事件中获益。
from 《黑天鹅》 第十三章 假如你不会预测怎么办

它为我们后续决策提供了另外一条路：通过将两个极端的结果综合后，得到一个均值结果。
当然。这里还有一个需要注意的就是周期。因为预测周期越长，结果的偏差越大。所以刷新预测结果的周期要合适，确保及时性和有效性。

如此，避免平均值风险需要谨记：选择极值，及时更新。