【噪声书籍】然而，误差方程不适用于评估性判断，因为误差取决于真实值的存在，故而很难应用于评估性判断。此外，即使我们可以确定评估性

本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》，扫上面码免费领电子书

然而，误差方程不适用于评估性判断，因为误差取决于真实值的
存在，故而很难应用于评估性判断。此外，即使我们可以确定评估性
判断中的误差，其代价也不太可能与它们的平方成正比。

例如，对于一家制造电梯的公司而言，评估一架电梯的最大负载
的误差显然是不对称的: 虽然低估意味着一定的代价，但高估可能会
引发灾难。误差平方也不能用于评估“什么时候出发去赶火车”这样
的决定，因为晚1分钟和晚5分钟的后果是一样的。在第2章中，当保险
公司在为其保单估价或估计理赔额时，两个方向的错误都需要付出代
价，但同样没有理由假定这两个的代价是对等的

上述这些例子充分表明，需要明确预测性判断和评估性判断在记
策中所起的作用。关于良好决策，一个得到普遍认可的准则是，不应
混清自己的价值判断和事实。决策需要根据客观、精确的预测性判断
做出，这些判断不应受到你的希望与念惧、偏好与价值取向的影响。
对于电梯公司而言，第一步是利用不同的技术解决方案对电梯的最大
技术负载进行客观计算。安全性仅仅在第二步才需要被重点关注，即
根据不同的安全边际来设定最大负载时。可以肯定的是，该选择在很
大程度上取决于事实判断，诸如设置不同安全边际的代价与收益。同
样，决定何时出发去火车站的第一步应该由客观的旅行时间决定，至
于错过火车的代价和提前到火车站所浪费的时间，只有在你需要决定
甘愿目多大风险时才成为你需要考虑的因素。

同样的逻辑适用于会产生更严重后果的决策。在决定是否发动军
事进攻时，指挥官需要权衡一系列因素，但他依天的最重要信息是也
测性判断。政府官员在对公共健康危机做出回应时，需要权衡不同选
项的优势和劣势，如果缺少对每一选项的可能后果的准确预测，这种
评估就无法完成。

在所有这些案例中，最终的决策部需要进行评估性判断。决策者
需要考虑多种选项，并根据其价值做出最佳选择。但决策取决于潜在的预测，而这种预测应该是价值中立的。他们的目标是精确性〈尽可
能击中靶心) ，均方误差是测量误差的恰当手段。我们可以通过减少
噪声来改善预测性判断，如果这样做不会大幅增加偏差的话。

关于丹尼尔卡尼曼 系统一相关推荐:

卡尼曼的前景理论,卡尼曼和特维斯基开创了,噪声太多pdf