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为解决问题或达成目标，我们必须首先清楚什么才是达成这些目标的原因。所以，第一步检查系统有哪些组成因素，以及彼此间如何联系。然后，界定那些决定结果的重要因素。如果企业以钢铁产量来衡量绩效，那么这个企业最后肯定能得到大量钢铁。但是钢铁产量只是因果等式的一部分。最好这样问：达到目标的因果等式是什么？什么因素可以左右我们的目标？在什么情况下？企业价值的决定因素是什么？已经取得这些必要的因素吗？为达到目标，需要改变什么？全面思考过自己的行为还能带来其他什么效应吗？
原因与结果性质相似。效果背后必定有重要的原因，而复杂的结果必定有复杂的原因。但是，效果的大小并不与其内在原因成正比。小事物有可能破坏重大系统。
随机事件是由于缺乏相关知识而无法预测的事件。事件发生的随机性是由于缺乏足够信息，事先并不能决定其结果。通常情况下，一旦发生糟糕的事情，我们总要推追根究底或者追查责任对象。事情发生的越是突然，损失越惨重，我们就越急于寻找一个解释，但我们低估了随机性事件的影响。
“我们有一箩筐的问题。客户在减少，无法按时交货，库存系统也不起作用。”这些问题的核心症结是什么？许多时候，我们面临一系列的问题，而这些问题的始作俑者却只有一个。不要错把结果当原因，在解决问题时必须集中最终目的，并确保有的放矢，而不是隔靴骚痒，只解决那些貌似原因的现象。这些表面原因可能是由于错误的政策、不合适的测量工具或者错误的目标引起的。
有时，我们把某个结果归因于一个原因，尽管有多重原因在作用。我们认为A造成了B，但A或许并不是造成B的唯一原因。造成某个结果的原因可能有多个。比如，行为是有大量的心理或非心理因素、个性品质和特定的场景等因素造成的。有时，这些因素彼此间互动或和强化。解释一个行为需要各种原因来思考。
相关性指两个或更多变量之间的关系或联系。我们倾向于在两件事相继发生后，前者是因，后者是果。但一个变量的变化与另一个变量变化紧密相关或者前后遥相呼应并不代表一方是引起另一方的原因，第三方因素可能是导致两者变化的原因。
一个结果的解释可能有许多种。但我们常常直接跳到结论，忽略了其他多种可能性解释。一个结果可能与一系列原因相同，我们不会轻易找到核心原因。
如果只在单一结果上的分析得到一个看起来很明显原因，那十有八九是错误的。正如伯特兰·罗素所说的，显而易见性经验是真理的敌人。我们总是忽略其他可能的解释，所以不能在比较后得出结论。我们还常常只顾考虑眼前现成的信息或者证据，不考虑缺省的信息。我们需要避免从一个特殊或随机事件中得出一般意义上的结论。
“专注”是成功企业的诀窍，但许多失败的企业同样也有专注的特征。为了理解导致成功的品质，我们需要对比成功和失败的企业。包括从起步时拥有共同的品质，但最后却失败的企业，问题是失败企业的数据经常无处可查，此外，在一种情况下有效的事物在另一种情况下却不一定奏效。
许多时候，同一个特征既可以解释成功的原因，也可以解释失败的原因。一家企业成功了，媒体会说归功于它的专注和优秀的领导者。而一旦业绩下滑，又会说公司的专注度下降或者管理开始恶化。或许这些企业专注度可能真的不够，管理业绩下滑，但还有可能是因为竞争日趋白热化的缘故。企业的表现是相对的，而不是绝对的。即使一家企业在许多领域越做越强，如果竞争对手更强大的话，它的市场份额和利润却有可能下降。相反，即使一家企业在众领域内的实力衰退，如果竞争对手更不济的话，市场份额和利润却有可能上升。
评价某个东西便宜与否是以与其他事物对比作为参照的。如果投资者认为一只股票“便宜”，他是以什么作为参照物的？10万股1美元的股票同1000股100美元的股票有相同的市场估值。所以，我们提出来的相关问题是：该企业的价值同价格相比有什么优势？
诸如“大”“小”等字眼本身没有意义，一个数字的大小必须与另一个数据数字相比。一家公司10亿美元的利润不能说明其表现的好坏，除非我们把它与必要的资本额进行对比。因此，必须透过数字看本质，问问自己：这个数字有意义吗？相对于什么有意义？思考重要的东西，而不只是思考能计算出来的东西。爱因斯坦说，并非所有重要的东西都能计算清楚，也并非所有计算清楚的东西都重要。
即使是一系列微小的稳健增长也会达到翻倍或者再翻倍的效果。比如，一个国家的人口每年以2%增长，35年后人口规模翻一倍，70年后将再翻一倍。一个能计算到翻倍的简单公式是将每年的增长率去除以70。但是，持续式增长是有限度的。
复利是指“利滚利”。如果我们以年收益率6%投资1000美元，第1年我们得到60美元的回报，如果第2年继续把得到的60美元用于投资，除了从原始资本1000美元得到的60美元利润后，我们还可以从60美元的投资上得到3.6美元的回报。如果把所有的回报全部用于再投资，原始的投资资本1000美元在5年后的总价值为1338美元。时间是决定复利的关键。在短时间内，利润翻倍可能只会产生有限的额外回报，但长期来看，却会产生令人瞠目的效果。如果每年以10%的利润投资2500美元，40年后，就是百万富翁了。
未来的钱不如今天的钱值钱。今天1美元的价值要高于明年1美元，因为今天的1美元可以用于投资，赚取利息，它的价值高于未来同等数额的钱。这也表明金钱同样有价格，而它的价格就是利息。
为了一年后获得1000美元的回报，今天需要投资多少钱？答案取决于利息。如果利率为6%，答案是943美元。以6%的水平投资943美元，一年后将得到1000美元。所以，今天必须把1000美元进行折现或者降价处理。得到1000美元的时间越晚，或者利率越高，则它的现值越低。
概率就是猜想事情发生的可能性。但是，正如理查德·费曼所说的，有高明的猜测，也有拙劣的猜测，概率理论就是研究如何做出高明猜测的系统。我们可以通过相对频率预测概率，也可以根据以往的经验进行有根据地预测，或者利用一些相关的重要信息和手边的证据进行预测。我们还可以计算可能性结果的数量。只有在通晓所有可能性的结果，并且所有结果出现的可能性都相等的情况下，我们事先才可以准确地计算出事件发生的概率。这个道理适用于一些机会性游戏。比如扔硬币或掷骰子。不管如何使用概率理论，我们都必须遵循它的一些基本原理。
有些事件发生概率较高，而有些事件则不然。有些事件自古以来只发生过一次，而有些事情却是史无前例的。一些事件的历史记录可能并不具有代表性，而一些历史事件发生频率较低，但破坏性极强。无法预期的事件也使得我们潜在的风险曝光度难以预测。有时候，人们对事件采取避而远之或者提高预防的态度，使它未来的概率发生变化。
还有些时候，一件坏事可以引发一连串坏事，比如地震可以引起山体滑坡、洪涝或者断电等事件的发生。不确定性越高，事件的概率预测越让人棘手。一个必然性事件（产生有利或有弊的结果）与可能性事件（所有可能性结果）的联系越紧密，它发生的概率就越高。所以，我们可以把对结果和概率的预测限定在一个范围内。
事件可能性结果（发生的次数和时间）越多，某个特定结果可能性越小，其结果就越有可能实现。某个事件的可能性结果越多，这种结果的受欢迎程度就越低，此外，达到某个方案所必须发生的独立事件越多，则该方案完成难度越高。受到局限性或局限的影响，一些结果发生的概率要低于其他的结果。
如果导致不利结果比有利结果的方式更多，不利结果发生的概率就更高。摧毁一个系统比建立一个系统更容易，因为破坏的方式比起前者要更加千变万化。这意味着意外、巧合、罕见事件或事故也会在某个时刻某个地点发生在某人身上，如果它们有机会发生的话。这同样意味着消除风险比找出风险（因为发生不利于结果的机会很多）更可取。我们可以增加有利的可能性结果数量，减少不利的可能性结果、降低后果的严重度以及采取回避措施来降低风险。
我们总是倾向高估那些罕见，但发生在近期的事情或者那些被大肆报道的事件。媒体总是容易把不太可能的事情变成人们深信不疑的事情。像飞机坠毁这类灾难事故会成为骇人新闻的新闻故事。实际上，真实风险与被媒体炒作的风险是两回事。带有浓厚感情色彩的事情会成为头条，但并不是预测概率的一个好的指示器。大多数飞机都是安全的。不妨提出这样的问题：事件发生的可能性为多少？后果的严重性又为多少？统计显示，1992-2001年间，美国死于空难事故的人数为433人，与此对比的数据是，2000年一年美国死于道路交通事故的人数达到42119人。
我们经常高估那些小概率但回报高的赌注的胜率。在“乐透6/49”彩票中奖的几率中，从49个号码中挑选6个号码的可能方式有13983816个。所以选中号码的中奖的概率为1：1400万。这种概率的大小就略等于连续24次能抛出硬币正面的情况。在失败几率如何之高的情况下人们仍然在游戏中乐此不疲，剔除娱乐因素和对丰厚回报的渴望因素后，还因为收益之高和成本之小的巨大反差，所以这也不足为奇——成本只是一张彩票或1美元而已。
我们日常生活中的许多决定都是一次性赌博，因为这些选择稍纵即逝，此外，他们也不是人生中的最后一个抉择。一生中我们面临众多充满不确定性的决定。所以，人每天都在赌博。如果把生活抉择是做一系列赌博的话，在必要时须以期望价值作为参考。长此以往，我们的表现就会越来越出色。
数学原理和人的天性使得我们不可能永远战胜转动的轮盘。如果在赌场只玩一次，我们可能好运罩头，短期能赢了不少钱，但我们也只期望在短期内赢钱，因为赌场有它自己的优势。
“如果我一直坐在赌桌上，肯定会时来运转，最后输掉的钱通通都会赢回来。”这也是庄家所希望的。庄家无法预期每场赌博的结果，但只要有相当多的玩家，庄家就会赚钱。即使能在短期内获胜，如果抵不过人的本性，我们又会沦为输家。几乎每一个赢过大钱的人都会玩到输光所得为之，甚至还要搭上本金。
我们总是认为一个独立事件再具体连续发生后再度发生的概率将会下滑，或者在近期没有发生后就会增加发生的概率。比如说，近期许多独立而又随机事件产生的一连串的不利后果后，我们有时会理所当然地认为下面该会出现好结果了。但实际上，先前的结果对于未来结果没有任何影响或者预期价值。因为它们没有记忆，也没有公平的意识。连续5次抛硬币都是正面向上，并不意味着第6次也是正面向上。从长期结果来看，正面和反面出现的概率是一样的。
什么是“百年一遇”的强烈风暴？为了预测风暴袭击时间，我们参考过去的统计数据。比如，一定级别的风暴在历史记录上发生的频率有多高。我们还假设同样级别的风暴在未来发生的频率不会发生变化。一个百年一遇的强烈风暴，并不意味着每个100年才发生一次，它可能会发生在任何一年。如果今天发生了这场风暴，明年同样有可能发生。所谓的“百年一遇”的风暴指的是每年都有1%发生概率的事件。虽然强烈风暴很罕见，但它们是随机发生的。同样的推理可用于洪水、海啸或者空难。在所有的独立事件中，它们都有随机的组成因素，对过去没有任何记忆。
我们相信幸运数字，也相信自己能够控制那些随机事件，但是技巧和努力并不能改变机会事件的概率，我们无法控制随机事件。
18世纪瑞士数学家丹尼尔·伯努利说，赢得1000个金币，对穷人的意义要大于富人，尽管是同样数额的收益。它表明一个结果的效应或个人价值会因人而异，也因时而异。但是，我们在做经济的决定时常常不考虑自己的财富总量。相反，只是通过评价它在短期内的损益变化来判断决定的明智与否。
我们必须牢记：从概念上讲，效用是可能性结果给个人带来的价值，所以必须因人而异。如果在已有财富上投资所得到的期望效用要高于或者等于当前财富的期望效用，我们将考虑选择这个可行性投资。不妨问自己：我最终要达到什么结果？如果成功，可以获利多少？如果是失败，将损失多少？有多少确定性？期望效用是多少？
错误的的结果是，我们千万不要为了不需要的东西牺牲自己拥有和需要的东西。巴菲特在评价长期资本管理公司事件是这样说的，他们异常聪明，平均智商恐怕与你所遇见的任何一家机构的管理层不相上下，甚至略胜一筹。可是这么一群智力超群、经验丰富，用自己的资金来操作的人，却在9月的某一天破产了，“对我来说，着实令人惊奇”。
巴菲特进而指出，有一本书的名字叫得好——《只要富裕一次就足够》。虽然书一般，但名字真好。书名说得不错，只要富一次就足够了。为什么这些聪明人为了那些毫不重要的东西牺牲自己弥足珍贵的东西呢？这些连续累加的资金一点都没效用，而损失的资金却无法取代巨大的效用。此外，他们的名声也败坏了。所以实际的损益比令人无法置信……不管什么时候，一个拥有大量资金的聪明人沦落到破产的地步都是由于使用了杠杆手段……如果没有大量使用的贷款，破产是不可能的
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