概率直觉偏离正确答案的七个位置——每个位置一句提醒
让你在判断膨胀时停下来的基准线
在几乎所有被研究过的预测任务中，简单的线性模型都优于人类专家的直觉判断。
全书最硬的一个结论。不管是预测犯罪再犯率、肿瘤良恶性，还是企业是否会破产，把几个关键指标用简单公式加权，结果都比专家"综合考虑"之后的判断更准。保罗·米尔1954年首次提出，后续数百项研究反复验证。下次做一个重要预测时，先问自己：有没有一个简单公式可以替代我的直觉。
对未来事件的概率估计，正确的起点永远是基率，而不是你手边最生动的那个案例。
"我认识一个人，他吸了一辈子烟活到了九十岁。"如果你的判断因此松动了，你就是在用一个案例覆盖了几十万人的统计数据。贝叶斯定理的起点是先验概率，不是故事。判断任何事情的可能性时，先查这件事在总体中的发生率。
过度自信不是偶尔犯的错，而是人类判断的默认设置——你以为自己90%确定的事，实际上只对了大约70%。
校准实验反复证明：当人说"我90%确定"时，正确率通常只有70%到75%。这不是谦虚与否的问题。主观确定感和客观准确率之间有一个系统性缺口。任何时候觉得"这件事我很确定"，都应该把自信程度往下调20个百分点再做决定。
拦截框架陷阱和沉没成本的刹车
同一个选择，用收益框架和损失框架分别描述，可以逆转大多数人的偏好。
"手术成功率90%"和"手术死亡率10%"是同一件事。但听到前者你倾向做手术，听到后者你倾向不做。偏好不是从内心深处长出来的——偏好是被表达方式塑造出来的。做重大选择前，主动把同一件事用两种框架各描述一遍；如果选择翻转了，说明你在跟着框架走，不是在跟着判断走。
沉没成本在理性决策中的正确权重是零——已经花掉的钱、时间和精力不应该影响接下来的选择。
"已经投了五百万，现在放弃就全亏了。"这句话在会议室里出现的频率极高。但理性分析只看一件事：从现在开始，继续投入的预期回报是否超过预期成本。之前花了多少，和接下来该不该继续花，逻辑上没有关系。说起来简单，做起来是所有矫正动作里最反直觉的一个。
提醒你看见认知盲区
一个生动的个案可以让人完全无视一万个样本的统计结论。
你看了十份研究报告说某种治疗有效，然后同事说"我邻居试了没用"。如果你的判断因此动摇，你就中了"那个人"谬误。一个活生生的人讲的故事，在认知系统中自动获得了远超统计权重的影响力。对抗它的办法只有一个：每次听到个案，追问"这在多大样本里代表了多大比例"。
人倾向于把相关性当因果性——而概率论的一个基本事实是，在足够大的样本里，任何巧合都会出现。
冰淇淋销量和溺水率高度相关。不是因为吃冰淇淋导致溺水——两者都和夏天有关。但大脑看到两件事一起出现时，会自动假设一个导致了另一个。在商业决策中尤其危险：某项策略实施后业绩上升，不等于策略导致了上升。每次看到相关性时，至少想出一个可能的第三变量再做判断。