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大脑|一场卖20万和一场卖2亿的直播，差距背后有两个被忽略的系统( 五 )


认为自己不是赌徒？那试着回答这个问题：
“抛1000次硬币 ， 出现正面500次和反面500次的概率”与“抛6次硬币 ， 出现正面3次和反面3次”的概率是否一样？
实验中有近40%的被试者认为一样 ， 实际上是不一样 ， 前者是大样本 ， 不大可能偏离平均值 。 后者是小样本 ， 更可能偏离平均值 。 人们之所以会做出错误判断 ， 是因为忽视了样本的大小 。
某城有两家医院 ， 大医院每天约出生45个婴儿 ， 小医院每天约出生15个婴儿 。 男孩出生率大约都为50% 。 但每天男孩的具体出生比例不同 。 每年 ， 医院统计男孩出生率高于60%的天数 ， 你认为哪家医院多一些？
A ， 大医院；B ， 小医院；C ， 一样多 。
实验显示 ， 21人认为大医院多 ， 21人认为小医院多 ， 53人认为一样多 。
而概率理论告诉我们 ， 小医院中这样的天数可能会多于大医院 ， 这是因为样本越大(大医院) ， 就越接近50% 这一平均值 ， 而小医院样本小 ， 则偏离50%这一平均值的可能性会更大 。
人们之所以产生这样的判断错误 ， 就在于他们认为 ， 任何一个小样本或者事件 ， 都应该具有全域的特征 。
但实际上 ， 小样本中偶然事件并不具有自我修正的功能 ， 出现一个极高分也不一定出现相应的极低分与之平衡 。
在股票市场中 ， 在股价连续上涨或下跌一段时间后 ， 投资者就会出现反转的预期 ， 因而倾向于在股价连续上涨超过某一临界点时卖出 ， 或接连熔断时抄底 ， 但这一预期是完全没有统计学依据的 。
5、可得性偏好
人们由于受记忆力或知识的局限 ， 在形成自己的判断过程中 ， 往往会赋予那些易见的、容易记起的信息以过大的权重 ， 而对大量的其他必须考虑的信息“视而不见” ， 仅仅基于易见的 ， 容易记起的信息作出判断 。
9-11事件后 ， 很多美国人怕飞 ， 并宁愿开车以避免坐飞机 。 根据计算 ， 在9-11之后的一年内 ， 由于为了避免飞行而选择坐汽车出行 ， 1,595个美国人因此丧命 。
如果每个月有一架飞机被恐怖分子劫持并坠毁 ， 那么坐飞机死去（假设每个月飞4次）的概率是1/540,000；而如果每年有一架飞机被劫持坠毁 ， 那么坐飞机死去的概率是1/6,000,000 。 在美国公路上开车死去的概率是1/7,000 ， 远高于飞机被恐怖分子劫持坠毁的概率 。
当我们做出决策时 ， 通常会搜索记忆中的搜索集判断 ， 第一步是登录记忆系统 ， 第二步接着对记忆中已有的相关信息、经验、知识等进行调用和重构 ， 第三步对面临的风险进行评估 ， 以得出可能的解决方案 。
但时间有限、经验缺失、知识匮乏和结果的严重性等因素 ， 给决策者带来了巨大压力 。 这些压力使人们更倾向于靠直觉进行决策 ， 然而直觉决策容易使决策者只利用本身从知识、经验中易获得的信息 ， 却忽视了其他对决策有重要影响的信息 。
6、回归均值
某项指标的表现过高或者过低后 ， 会自然回归到平均水平 ， 它在生活中非常常见 ， 只是一种自然的波动 ， 忽视这种自然的回归现象 ， 会导致人们归因错误 ， 误认为是自己的某些行为影响了该数值的表现 。
在运动比赛中 ， 那些第一天表现很成功的选手通常在第二天发挥都不比之前理想 ， 因为我们比较关注这场比赛 ， 我们通常觉得“选手第一轮表现很好 ， 现在他一定很紧张 ， 因为想要保持领先地位 ， 所以会表现欠佳” ， 或者“选手第一轮表现很糟糕 ， 他明白自己已别无选择 ， 因此也没有什么压力 ， 大概第二轮就会做得更好” 。
然而 ， 真实情况却是：选手某次比赛的发挥 ， 其影响因素有很多 ， 结果会呈现出难以预测的波动性 ， 但发挥最终将会回归到平均水平 。
回归均值 ， 具有以下特点：

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