直觉判断和公式运算，哪个好？
公式运算。
奥利•阿申菲尔特是普林斯顿大学的经济学家，爱喝葡萄酒。对于简单的统计学方法的力量可以胜过世界著名学者的观点，阿申菲尔特曾经做过一个引人注目的论证，他想通过波尔多酒生产年所提供的相关信息来预测该酒的未来价值。他因此制定出来一个公式，这个公式给出了未来几年甚至几十年后的准确价格预测。事实上，他的公式所预测的葡萄酒期货价格比新酒的市价更准确。阿申费尔特的公式非常精确，预测价格与真实价格的相关系数超过了0.9。
那为什么专家预测不如简单的运算准确呢？比尔猜测，其中一个原因是这些专家试图变得聪明，总想跳出思维的框架，在预测时会考虑将不同特征进行复杂的结合。复杂化对稀奇古怪的事情是有影响的，但十有八九会降低其正确性，将这些特征简单的整合在一起反而会更好。有几项研究已经表明，即使人们知道公式给出的建议分数，人类决策制定者在面对预测公式时也会自叹弗如，他们认为，自己比公式强大，因为人们拥有关于这一问题的其他信息，但他们往往是错的，看来，在极少数情况下，我们可以利用主观判断其他时候，用判断替代公式并不是个好主意。
专家判断不可取得另一个原因，是人们对复杂信息的最终判断很难达成一致。如果有人要求这些专家对同一信息进行两次评估，他们通常会给出不同的答案。这些不一致之处往往正是真正令人关切的地方。一个经验丰富的放射科医师，在两个不同的场合看到同一个骗子，这两次检查结果在正常与异常之间会有20%的偏差。
不可靠的判断使人们对任何事物都不可能做出有效预测。要提升预测的准确度，最终的结果应由公式给出，在低下的情况下尤其如此。例如，在医学院的学生录取工作中，最终决定一般由面试候选人的老师来做，这一句是片面的，但他们的推测也有可靠的证据，如果面试官也参与最终的录取工作，面试的过程很可能会降低选拔过程的准确性。这是因为面试官过于相信自己的直觉，他们会很重视个人的喜好而忽略很多其他信息，从而降低了有效性。同样，专家在评估新酒的价格时，会品尝酒这种信息的反面作用大于正面，当然，即使清楚天气对酒质的影响，专家们也无法保证公式那样的一致性。
简单的运算法由于临床的直觉判断。面试官过于相信自己的直觉只会导致面试者的心理活动发生一些变动想法。相反，我们应该用现实的项目来获得受试者在正常环境下更具体的信息。我们应该摒弃这种面试者的整体评估来给受试者打分的方法，而利用运算法从分散的评价中得出的结果则更有价值。
在毫无章法的环境下，运算法往往远远优于人工判断有两个原因：运算法比人工判断更可能观察到不怎么有效的线索，还可能通过利用这样的线索将正确性保持在适度水平上。
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