卡尼曼的学术思想

如何正确的学习？~

一：保持充足的睡眠
毛主席曾经说过，身体是革命的本钱。作为学生，我们有良好的体魄与精神，才能更好地对待学习。在学校往往看见一种同学，白天呼呼大睡，晚上却挑灯夜读，这样的作息学习规律是不是颠倒了？上课的几分钟都抓不住的话，课后你用一个小时两个小时来补也是很困难，费时费力不收还会有很多干扰因素。课堂上，老师在，纪律也在。如果你有充足的睡眠与精力就会使你在课堂上听课事半功倍。
二：提前预习 课后复习 有效笔记
爱迪生曾说，天才是1%的天赋，加上99%的努力。我相信我们每一个人都不是神童，无论是语数外还是政史地，每，一个学科在上新课之前都需要我们去复习一下，大致了解这节课的脉络内容，以至于老师在讲新课的时候，我们能够快速的跟上老师的思维。其次，美国科学家曾研究我一个遗忘定律，当一个人学习了新的内容，七天内，若他不复习，他的记忆力惠城陡崖陡崖式下降，如果在七天这个节点，他又再次复习的记忆度又会提上来，反复以往 记忆度就成了一条平滑的直线，存在于的脑海中 不会轻易忘记，特别是在一些的文字学科。有的同学都，喜欢买五颜六色的笔，在他的课本上做各种圈画，但是呢，如果你的笔记没有侧重点的话，导致你以后复习的时候只能够全篇通看全篇的色彩，会让你眼花缭乱，而忘记内容。


当然了色彩的多样化，对于某些同学来说是区分轻重知识的一个区别，要看同学本身，你自己应该如运用的笔的色彩。希望五颜六色的笔能够为你所用。
三：立足自身 不盲目竞争
竞争是我们人活在世界上，不可避免的东西。达尔文曾说物竞天择，适者生存。但是作为学生的我们多半心智不够成熟，选择不够坚定，立场不够明晰。往往被所呈现出来结果的分数迷失了自我，迷失了方向，丧失了了前进的动力。每个人的基础不同，每一个能优劣不同，所以我们应该立足自身，看见自己的闪光点和缺点，也要看见别人的闪光点，缺点。切勿用自己的缺点去，与别人的闪光点进行比较，那可是对我们来说是致命一击。自己可以立个flag，每天进步一点点，人生进步一大截。After All 人生的对手，最终是我们自己。

原因：
学习的好处学习作为一种获取知识交流情感的方式。
已经成为人们日常生活中不可缺少的一项重要内容。
在二十一世纪这个知识经济时代，我们需要不断学习。
不断学习是人们不断满足自身需要、充实原有知识结构，获取有价值的信息，并最终取得成功的法宝。
学习目的：
为了掌握知识,为自己的将来打好基础,作好铺垫。学习仅仅是一个过程。正如人们常说的"学以致用"，学习就是为了将来的发展。因此头脑清醒的人，学习会有的放矢，目标非常明确。而头脑糊涂的人，学习则无的放矢，忙于应付，非常被动。在生活中，我们无时无刻不在接触新事物，只要抓住了机会，调整好心态，在哪里都可以学习到有价值的东西，这就需要我们明确自己的学习目的。学习是为了什么，怎样才能学以致用，是每个人都需要思考的问题。
学习方法：
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每天坚持学习的最好方法就是把学习变成一种习惯。
每天的时间要适度，找到适合自己强度的时间。
把每天的学习计划放在首要位置。

卡尼曼和特维斯基发现了在不确定条件下进行判断与传统经济理论所假定的理性发生系统偏差的机理。卡尼曼和特维斯基早期研究的一个基本结论是：人们一般无法充分分析涉及经济判断和概率判断的环境。在这种环境中，人们依靠某些捷径或原则做出判断，这些捷径或原则有时与期望效用最大化理论存在着系统偏差。
一个基本的偏差就是人们应用小数法则，对从小样本和大样本中得到的经验平均值赋予相同的概率分布，因此违反了概率论中的大数法则。例如，他们在一个著名的实验中发现，人们会认为“某天60%的新生儿是男孩”的概率在小医院和大医院里是相同的。人们似乎并没有认识到随机变量样本的平均值和方差随样本量下降的速度。
根据大数统计法则,某一随机变量大样本独立观察值的平均值概率分布集中在该随机变量的期望值附近，随着样本数量的增加，样本均值的方差趋向于零。而根据心理学中的小数法则，人们会认为，小样本均值的分布也集中在随机变量的期望值附近。用一个例子可以说明小数法则：投资者在看到一位基金经理连续两年业绩超过平均水平时，一般就会断定该经理的业绩会优于平均水平，但是相关数据的实际统计意义却相当微弱。另一个例子，被称为赌徒误区：虽然发牌在统计上是独立的，但是许多人认为随机机制下的第二轮发牌与第一轮发牌呈负相关。与此相似的是，如果前面几次抛硬币得到的结果绝大多数是正面，许多人会认为下一次抛硬币的结果更可能是反面。
小数法则与代表性特征有关。卡尼曼和特维斯基认为，在人的判断中这是个重要的决定性因素。特维斯基和卡尼曼在几次漂亮的实验中分析了这一原理的作用机制。要求实验对象根据给定的描述把人分为诸如“销售人员”或“国会议员”等不同类型。当对从某一群体中随机抽取出来的某人的描述是“对政治感兴趣，喜欢参加辩论，迫切希望在媒体上出现”时，大部分实验对象认为此人是国会议员；而实际上，群体中销售人员的高比例使得此人更可能是销售人员。在另外的一些实验中，特维斯基和卡153尼曼对此种思维方式做了进一步的分析。如在一项实验中，明确地告诉实验对象，将要被归类的人来自于30%为工程师和70%为律师的群体，而另一个实验颠倒了这两个比例。结果表明，这一差异实际上对参与判断的对象没有产生影响。同样的因素会导致人们认为两个事件的联合概率比其中任何一个事件的概率都大，这种认识违背了概率论的基本原理———联合概率法则。 行为心理学家通过大量实验研究发现，人的决策并非都是理性的，其对风险的态度和行为经常会偏离传统经济理论的最优行为模式假设。人在决策过程中不仅存在着直觉的偏差，而且还存在着对框架的依赖性的偏差（framedependencebiases），人们经常会在不同的时候对同一问题做出不同的甚至是相互矛盾的选择。
1.直觉判断
卡尼曼与特维斯基认为，直觉判断在知觉的自动操作和推论的深思熟虑之间占据着重要的位置。卡尼曼与特维斯基的第一篇合作文章就测量了经验丰富的统计研究人员在临时统计判断方面的系统误差。这些专家的直觉判断明显不遵从他们感到非常熟悉的统计原则。特别需要指出的是，他们的直觉统计偏好和他们对统计力量的估计表现出了对样本大小印象的敏感性的极度缺乏。基于此，卡尼曼与特维斯基着重研究了许多直觉错误，建立了双层系统模型，将直觉从推理中区分了出来。直觉判断和偏好分析的核心概念是可得性或称易获取性，也就是特定的心智内容比较容易出现在个体的脑海中。133-168直觉思维的一个定义性特征就是它跟知觉一样能自然地浮现在人的脑海中。为了理解直觉,我们必须了解为什么一些想法是易获取的，而另一些想法不是。例如，对一个特定的个体在一个特定时间和地点进行测查时，可以将其类别名称、描述性维度（属性和特质）、对维度的评价等描述为或多或少的易获取性。决定易获取性的因素首先是物体的实际特征，如物理显著性等。唤醒刺激的所有特征都会变成易获取的，包括那些与显著的动机和情绪相连的特征。与此同时，自然评价和上下文效应都有助于对易获取性的解释。
2.框架效应
同一个特征在一种显示中易获取，而在另一个显示中则不是，尽管这两个显示包含着相同的信息，这就是所谓的框架效应。[7]这个情况是非常不寻常的：一些刺激的属性是自动感知的，而另一些却必须要进行计算才能加以感知；或者一个物体的同一个属性在一个显示中被感知，但在另一个显示中则必须要进行计算。
我们假设正在为一种不常见疾病的爆发做准备，据估计在这种爆发的疾病中大概将有600人丧生。两个备选方案A和B已经被提了出来。对各个方案后果的估计，假设如下：如果采用方案A，那么200人将会获救；如果采用方案B，那么有1/3的可能会使600人获救，也有2/3的可能没有人能获救。
你对哪一个方案感兴趣?
在该问题的这种形式中，绝大多数的被试者选择了方案A，表明不愿意冒险。随机选取的其他的被试者收到同一个问题，但是对各个方案的后果的估计，表述方式不同：
如果采用方案A，那么400人将会死去；
如果采用方案B，那么将有1/3的可能不死人，也有2/3的可能使600人死亡。你对哪一个分方案感兴趣?
大多数被试者选择了方案B这种冒险的方案。
尽管在这两种假设形式之间没有实质性的改变，但它们确实引起了人们不同的想法和评价。这在一个确定的选择中是极易看到的，因为结果是确定的，人们的选择是极有可能同高度或中度可能性的结果相连的。因此，获救人们的确定性对人们的吸引力的影响是显著的，这种死的确定性比例是遭人厌恶的。对这两个方案的即时的情感反应分别是偏向A而不是B和偏向B而不是A。
对于怎样确定两个决策是相同或不同的问题从来没有一个统一的答案。为了避免这样的情况，特维斯基和卡尼曼将框架效应运用到了决策者对问题进行选择的差异上。在一个著名的对令人难以选择的框架效应的描述中，学者们通过描述基于存活率和死亡率的统计学后果，引导人们在手术治疗或放射性治疗之间做出选择。因为90%的短期存活的可能比10%的立即死亡的可能有更小的威胁性。存活的希望使人们产生了一个相当高的对手术的偏爱。这个框架效应在经验丰富的医生间比在病人间表现得更显著。
被动地采用这些给出的范式看来是一个一般原则，对标准的框架效应也是这样。出于兴趣，一些专门的知觉和认知系统都展示了一种能为特定类型的刺激做出规范表述的有限能力。比如,人们在一个特定的地方对某人只见过一次，就可能会在另一个地方认出此人，同时人们也可以用这样的方法模式鉴别黑色的和白色的图画，甚至还可以进行轮廓素描。尽管这个万能的表面认知模式有它自身的限154制，即它在对颠倒的熟悉面孔的再认知中表现得很差，大脑机制本身却可以支持对语言的理解，在谈话中也有一些最基本的去除细节保留要义的能力，但这种能力确实是有限的。我们中很少有人不经过有主观努力的计算就能认出“137×24”跟“3288”是一样的。
如果一个可以可靠地产生规范表述的系统发生了缺失，直觉的判断就会受决定不同特征和不同情形的易获取性因素的影响。在不易获取的特征大量被忽视的情况下，高度的易获取的特征会影响决策。不幸的是，我们没有理由相信最易获取的特征跟一个好的决策有最大的关联。 在决策理论中，“前景”（prospects）一词是个专用名词，它表示分别以Pi概率出现的可能后果Cj的集合，相当于一个预备选择方案，风险决策问题的实质也就是对诸种前景的选择。
1.前景理论的理论基础
卡尼曼和特维斯基认为，在通常情况下概率和价值评估等主观判断、决策行为依赖于有限的可供利用的数据，这些依据直观推断与经验规则得到的信息会产生系统性偏差，具体的可归纳为以下四类：⑴代表性偏差，人们通常以两个事物的相似性为依据，通过一个事件的相关数据和信息评估另一个事件，虽然变量之间的相关信息能提高预测者的信心，但对于预测的精度却并无益处；⑵可得性偏差，人们在预测和决策时大多数情况是利用自己熟悉的容易获取的信息作为依据，但我们知道这是不充分的，并且很容易出现偏差；⑶锚定效应与调整，人们在评估问题时依据不同的参考点所得出的结论就会不一样，这种由于参考点的不同引起的暂时的反应不足和决策偏差称为锚定效应，如果事先给定发生的概率，人们通常会高估连续事件发生的概率而低估分离事件发生的概率；⑷认知分歧与群体影响，也就是少数人与多数人的问题，持与多数人观点不一致的人容易受到人数多的群体的影响。[9]但我们知道很多时候，观点越是趋于一致则结果越是不可靠。
2.前景理论的主要内容
前景理论认为,风险决策过程包括“编辑”与“评估”两个顺序阶段。在编辑阶段，人们要对信息进行处理。首先，人们要确定一项活动的结果到底是收益的还是损失的，而收益或损失是相对于某一参照点或渴望水平而言的（即在参照点或渴望水平时其值为零）。其次，把有关的诸种前景中共性的东西去掉，以便让决策者在选择时可以只着眼于其差异方面。卡尼曼和特维斯基把编辑阶段的基本功能规定为给决策问题形成构架。风险决策过程的第二阶段，是对已被编辑过的诸种前景进行评估。评估过程可以描述为事件发生的价值函数和主体选择的决策权重两个部分。
在前景理论中，价值函数的第一个特点，是用结果对某一中立的参照结果（常指现状）的正负离差（收益或损失）来表示。因为，人们在选择时只注意其差异，如果保持现状就等于不要选择，所以现状只能作为选择的中立参照点，它本身的价值为零。价值函数的第二个特点，是决策者在价值为纯收益时表现为风险厌恶，而在价值为净损失时表现为风险追求。这个特点来自决策者的“确定性效应”，即决策者在同确定性结果相比时，一般趋向于低估随机性结果的效用。价值函数的第三个特点，是人们通常对于损失一定货币的不高兴程度要比获得同额货币的高兴程度高。这一现象已被许多学者的研究所证实。根据这三个特点，卡尼曼与特维斯基认为一个假设的价值函数应具有如图1所示的S形。
前景理论认为，决策权重是个随概率的增加而增加的单调函数，但它不直接等于其概率。决策权重有如下特点：⑴不可能事件应该剔除；⑵赋予低概率事件以超过其概率值的决策权重，赋予中、高概率事件以低于其概率值的决策权重；⑶对于任何概率比来说，低概率事件的决策权重比高概率事件的要高，满足这三个性质的一个假设决策权重函数如图2所示。 前景理论对决策权重函数的上述形式或特性的假设，是来自对机会的心理物理学的研究成果。这些研究成果表明，某一事件从不可能到可能的变化以及从可能到确定性的变化，其心理影响要远远超过在中等可能性附近的变化。例如，从可能性为0%到为5%的变化对人的作用来看，要超过从30%到35%的变化，而后者对人的作用又小于从95%到100%的变化。从上述图中可以看出，决策权重在概率的很大变化范围内都是低于其相应的概率的，这种在中、高概率区域决策权重偏低的情况也可以用来解释对收益的风险厌恶的态度,因为权重偏低意味着对前景具有正结果的吸引力被降低了；它也可以用来解释对损失风险的追求态度，因为权重偏低意味着对前景负结果的厌恶感降低了。在低概率区域决策权重偏高，而且对概率极低的事件来说或是决策权重显著偏高或是整个被忽视，这导致在这一区间决策权重十分不稳定。对低概率事件高估权重的结果，一方面提高了命中率很低的事件的价值，另一方面放大了对小机会大损失事件的厌恶感。因而，人们通常在处理几乎不可能的收益事件时持风险追求的态度，而在对待几乎不可能有的损失时持风险厌恶的态度，这就是说决策权重的性质增加了彩票和保险投资对人们的吸引力。
卡尼曼和特维斯基指出，前景理论对于价值函数与决策权重的上述图1所示的特性的界定，仅仅是对风险前景评价的近似的、不完全的而且是简化的描述。虽然上文对特性的描述概括出一个通用的选择模式，但它也并非是万能的，在现实生活中有那么一些人可能并不完全符合上述图1所示的S形价值函数和决策权重的表述。另外，价值函数与决策权重同时测定还有一些实际生活实践中的和统计处理上的困难，在做心理实验时也往往会出现锚定偏差。因此，他们二人也并不认为前景理论已十分圆满。

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