组成元素
- 选择/决策情景：由多个选项组成。
- 元问题：哪些选项可以进入“情景”？
- 考虑决策当下的“资产”，切实的资产而非妄想的“可能性资产”。
- 构建价值：在决策背景下构建价值——无价值，无决策。
- 锚定效应：是否被操纵了？被自我经历绑住手脚？再次考虑是否由于锚定效应忽略的可能的选项。
- 选项：每个选项由多个概率结果组成。
- 防止厌恶损失心理倾向：将损失／盈利用一种标准化标示表述。
- 小心喜爱倾向（包括自爱——敝帚自珍）扭曲概率设定。
- 因果与相关性：确定有因果关系？相关性能算出来？
- 好故事：逻辑链条越长，概率也就越低，虽然听起来是个好故事。
- 考虑基率，概率——而非代表性（他是个典型的XXX）。
- 相关性不够，意味着“向平均值回归”——小心“光环效应”。
- 期望效用：主观对结果的评价／结果的价值(payoff)。
- 非自我中心：“客观的主观价值”，“忘我”的价值，他人的利益，局面／系统／体系的价值。
- 跳出来看，站高出看。
- 边际上看，非抽象价值，可得的一个单位的价值。
- 增加值（竞合策略）。
决策的结构：决策树
- 效用/payoff（即衡量“选项结果的价值”）需要排列在一个价值坐标系中，否则无法排序，也就无法“理性选择”。
- 忽略“沉没成本” － 向前看。
简单模型
- 判断过程透镜模型。
- 人类信息加工模型图。
- “感觉输入缓冲器”，它把外界信息“同步／整合”给大脑。
- 系统二能够设定“作业情景”，即控制图中灰色部分。
- 线性相关模型：世界大部分相关性元素间的关系是线性相关，所以大多情况下线性相关模型很好用。
- 选择的策略。
- 基于选项。
- 基于属性。
- 补偿性的。
- 非补偿性的。
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