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我们不应该在极端斯坦〈亚指数类分布) 下，将有可能倍增的
肥尾过程和平均斯坦下的薄尾过程〈尤其是有切诺夫界的过程) 进
行比较。

这是之前灾难原则的直接后果，如图3. 1所示。

同时，正是这些“基于经验”的人《在本书撰写阶段) 遇到了狗
尾摇狗效应。

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图3. 23 ”比尔。盖蒋幼稚的《非统计性) 经验主义:微软山的创始人在资助
并宣传上面的图片，同时还宣称气候变化给人类带来了生存风险。但他没有意识

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到，他的陈述自相了矛盾，因为过去的数据中必然不存在生存风险。而且如果仔细
看上图，癌这、心脏病和阿尔茨海默病都是老年人面对的问题，年轻人和中年人
更应该关注恺怖主义和流行病。

另外一个逻辑漏洞是，丽怖主义发生的概率之所以很低，是因为
人们对它的关注度很高。一旦放松警惕，它就可能会失控。凶杀案也
是同样的逻辑，丽惧带来安全。如果这张图告诉了我们什么，那就是大众对尾部风险有着非常好

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的感知，而这恰恰是“专家”所忽视的。人们比心理学家所描述的更
适应分布的性质和结果 。

比较这些过程属于幼稚的经验主义，这表明我们太担心埃博拉病
毒〈流行病或大流行病) 而对糖尿病考虑不足，而事实恰恰相反，我
们对糖尿病担心得太多，而对埃博拉病毒和其他具有倍增效应的疾病
担心得太少。这正是不理解厚尾效应导致的廖误一一遗憾的是，这种
雇误越发普遍。更粳糕的是，这种错误的推理方式还是被实证心理学

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促进的，而实证心理学似乎一点儿都不实证。行业里有些托儿还冒充
“风险专家”，边出售杀虫剂边告诉我们不要担心，因为基于历史数

据其危书不大。
上呈 和

图3. 24 。因为大数定律作用的速度太慢，在肥尾分布下，过去的过去和过去
的未来并不相似。同样 过去和当下的未来也不会相同。在薄尾条件下这

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个问题要容易得多，感 几 加西奇。岂开1

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客，比如图中的这个“风险沟通”
这样的公司〔以及汽车和烟草公司)
的利益，利用所谓“科学”、“经验论述”和“证据”进行错误宣
， 化他们认为不合理的“公众丽惧点” 组织会渗透到像“哈佛风险
分析中心”这样的地方，通过高大上的名字坎驴 。这种托儿的论点通常围
绕“尚未存在有害证据”和“具备合理性”展开。而很多媒体人的统计基础非常
薄弱，很容易被左右从而支持他们的论点。概率和风险素养、统计知识和整个新
闻业都因为这些伪科学家《甚至更糖，伪统计学家) 所传播的伪科学观念而遭受
了极大的损失。
决策理论和风险通常不存在正确的推理，除了极值理论的分支和
由格尔德。吉仁泽[108] 领导的柏林马克斯。普朗克人类发展研究所的
ABC工作小组，他们会告诉你不要忽视你祖母的直觉和教导，当她的建
议与心理学家和决策理论家发生冲突时，更不严谨的往往是心理学家

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和决策理论家。简单看一下“被引用最多的作者”巴鲁克， 菲什霍夫

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在其《风险;一个简短的介绍》[93]一书中的总结就知道，他并没有
努力去区分这两类分布。该问题与被心理学家误解的“风险校准”和
“概率校准”有关。在第十一章中，我们在谈到厚尾条件下的专业校

准时会进行更量化的讨论。[1

3. 6.1 风险是如何倍增的

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