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Ch 14：Tom W’s Specialty
Ch 15：Linda：Less is More
base rate — 基础比率
假设从装满红色弹珠和绿色弹珠的罐子里随机拿出一个弹珠来，要想预测这个弹珠的颜色，得要知道罐子里两个颜色的弹珠数量分别是多少，才知道拿到哪个颜色的弹珠可能性比较大。在这里，某个特定颜色的弹珠所占比率，即为基础比率。The proportion of marbles of a particular kind is called a base rate.
基础比率对预测概率的准确性，有着非常重要的作用。
For laypeople, however, probability (a synonym of likelihood in everyday language) is a vague notion, related to uncertainty, propensity, plausibility, and surprise. 在日常生活中，对统计学不敏感的我们，常会不自主的将概率模糊等同于不确定性、倾向性、貌似正确性和出乎意料等概念。所以当被问到有关概率或可能性问题时，系统 1 会自主替换为对典型（代表性）的评估。
representativeness heuristic — 典型性启发法
通过某些具有代表性/典型性的特征来判断概率，有时预测是对的，比如年轻的男性会比年老的女性开车更猛。但过于依赖典型性启发，容易忽略统计学中的基础比率问题，出现逻辑错误。
典型性启发的两宗罪：
1）过度喜欢预测不可能（基础比率低的）发生的事件 an excessive willingness to predict the occurrence of unlikely (low base-rate）events；
2）对证据的质量不敏感 insensitivity to the quality of evidence（WYSIATI），无法确定所给予的信息是否准确真实；
conjunction fallacy — 合取谬误
指的是人们倾向于认为两个事件的联合出现概率，会比只出现其中一件的可能性要大。People judge a conjunction of two events to be more probable than one of the events in a direct comparison.
比如 Linda problem，因为受下面这段描述的影响：
琳达，31岁，单身，一位直率又聪明的女士，主修哲学。在学生时代，她就很关心歧视和社会公正问题，还参加了反核示威游行。
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受试者在面对其中两个可能性预测时，大比例的会认为出现第 2 种的可能性更大。
1）Linda 是名银行出纳；2）Linda 是名积极参与女权主义的银行出纳；
这里就出现了很明显的逻辑错误和概率问题。因为第 2 种情况需要同时满足两个可能性（积极参与女权主义+银行出纳），很明显的概率偏低。但我们的系统 1 受前面那段文字描述的影响，出现典型性启发判断（关心歧视/社会公正问题，还参加过反核示威，显然符合女权主义形象），就会出现这种合取谬误。
Bayesian statistics — 贝叶斯统计
源于 18 世纪英国学者 Thomas Bayes。主要有两点：1）在相对合理的基础比率上，对结果的可能性进行预判 Anchor your judgement of the probability of an outcome on a plausible base rate；2）对证据的分析保持一定的质疑态度 Question the diagnosticity of your evidence.
提及书目：Moneyball-Michael Lewis《魔球》
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