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人们在许多生活场合中都会用到预测，有些预测通过精确计算和对结果的仔细分析得来，而有些预测则是依靠直觉产生。直觉也分两种，一种是依靠反复训练得来的技能和经验而习得，比如象棋高手、内科医生；另一种则是受到系统1的联想启发产生的直觉，即使证据不足，我们仍会对这种直觉很有信心。大部分预测都是直觉和分析的共同结果。
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试着回答下面这道题：
小明在数学成绩在班上中等，上一次数学考试考了95分，请预测小明下一次的数学考试能考多少分？
假设满分100分，小明班级的历史数学考试平均分为80分。
我猜测大部分人会猜小明的成绩在80-90之间。我们来看看大部分人的思考过程：
A. 小明上一次数学考了95分，而历史平均分是80分，说明小明上一次考得很好，那他下一次可能也会考得好，所以分数应该在80分以上，但是可能不会又那么好考到90分，所以在80-90之间。
B. 小明的成绩只是中等，而平均分是80分，正常小明的成绩应该在80分左右，但是80分跟上一次他考的95分差距有点大，我们觉得这完全用运气来解释不太适合，中间一定是有什么因素让他的成绩更好了，所以我们会觉得有了这个因素，他的分数在80-90之间会比较合适。
- 上面的A和B两种想法都很有道理，但是想一想这里面是不是都包含了我们自己编辑的因果关系。更合适的思考可能如下：
小明成绩中等，而平均分在80分，所以小明更可能的成绩在75-85之间。
但是小明上一次考了95，超过平均分很多，下一次可能就要有“回归效应”了，不过“回归效应”不会百分百发生，所以小明的成绩更可能还是75-85之间。
- 其实第三点的评估逻辑可以写作下面三步：
- 先找出平均值作为基准线（平均分80）
- 根据证据算出匹配的成绩点（成绩中等）
- 将自己的直觉和回归判断一起考虑，算出可能的成绩
- 在信息不足时，我们的预测意愿都来源于系统1，联想机制会很滋润的将预测所依据的可察觉的信息匹配到一起，根据信息提炼出最合理最具连贯性、因果性的故事，这样我们就会对这个预测信心满满。但我们却无法将回归性加入其中，这样会破坏因果性，而且回归性需要系统2刻意的练习才能使用。
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