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你参加了一个电视游戏节目，主持人给你三扇门让你有奖竞猜，其中一扇门后面是一辆崭新的汽车，另外两扇门后面是山羊。现在，你随机选了一扇门，比如1号门，然后主持人（知道门后是什么）打开了一扇没有汽车的门，比如3号门，后面是山羊。现在，你有一个选择：保持原来的选择，还是换成另一扇未开的门？ 你觉得二者概率一样吗？ 许多人直觉上认为换不换门无所谓，赢的概率都是50%，但实际上，换门后，你赢得汽车的概率是2/3，不换门，赢的概率是1/3。
著名统计学家、《黑天鹅》作者纳西姆·塔勒布如是说。说的就是这个思维模型：009/100 概率思维 (Probabilistic Thinking) 。  what概率思维，是一种用概率而非确定性来分析和解决问题的思维模式。 在传统的确定性思维中，我们倾向于将事件简化为“会发生”或“不会发生”的二元对立。然而，现实世界并非如此黑白分明。无论是天气变化、投资回报，还是疾病诊断，大多数事件的结果都介于必然与不可能之间，带有某种程度的随机性。概率思维要求我们承认这种不确定性，并为每一种可能的结果赋予一个概率权重，然后基于这些概率以及潜在的收益或损失来评估和决策。 芒格说，如果你不理解基本概率，你的生活就像单腿参加踢屁股比赛，给了别人巨大优势。在他看来，以概率方式思考是投资者的基本素养。对普通人来说，如果你不考虑概率，你就不会真正理解世界。 why我们常常陷入一种“确定性错觉”：当我们说“事情一定会成功”或“这不可能失败”时，表面上看是自信，但其实忽视了现实中几乎所有事件都带有某种程度的不确定性。概率思维的核心正是要求我们要正视这个“不确定性”，用概率来衡量那些看似确定或不确定的事。查理·芒格在投资与生活中的很多选择里，都依赖对潜在事件概率和后果的评估，从而让他和巴菲特在极具风险的投资市场里能更理性地把握机会。 在现实世界里，如果我们只用“成或不成”“对或不对”来思考，很容易做出极端决策：要么过度冒险，要么草木皆兵。一个将世界纳入概率视角的人，则会更少陷入“极端情绪”。当我们意识到成功只是存在一定概率，而非百分百确定，就会做好更充分的风险管理与准备；当我们发现失败也并非必然，就能更好地捕捉潜在机会。这种“事件以概率分布存在”的视角，正是芒格特别强调的关键认知能力。 how理解基本概念和相关知识，是让概率思维落地的前提。 基本概念要掌握概率思维，首先需要理解其背后的基本概念和工具。 事件 概率论中的“事件”是指一个或一组可能的结果。例如，掷骰子得到“6”是一个事件。 概率 事件发生的可能性，用0到1之间的数值表示。0表示不可能，1表示必然。例如，明天可能下雨的概率是0.3（即30%）。 条件概率 在已知某事件发生的情况下，另一事件发生的概率。例如，已知天阴了，下雨的概率可能会从30%上升到70%。 贝叶斯定理 这是概率思维的基石之一，用于根据新信息更新概率。公式为： 。其中，P(A∣B) 是条件概率，表示在B发生时A的概率。贝叶斯定理的核心思想是：我们的信念（先验概率）应随着新证据的出现而更新（后验概率）。 期望值：决策的量化工具 概率思维的核心在于“期望值”（Expected Value），它是各种可能结果的收益（或损失）与其概率的加权平均。计算公式为： 。期望值将概率和后果结合起来，为决策提供了量化依据。 例如，假设你在考虑是否参加一场赌局：有60%的概率赢得100元；有40%的概率输掉50元。期望值计算如下： 。期望值为正40元，表明从长期来看，这场赌局对你有利。 概率分布与不确定性 在更复杂的情况下，事件的结果可能不是单一的，而是呈现某种分布。例如，投资回报可能服从正态分布（钟形曲线），既有高收益的低概率，也有低收益的高概率。理解概率分布能帮助我们更全面地评估风险，而不仅仅盯着“平均值”看。 应用场景投资与商业决策 芒格和巴菲特在投资中运用概率思维，评估风险与报酬。他们关注企业维持竞争优势的概率，如可口可乐因全球品牌力而高概率保持稳定现金流。优秀管理层失误概率低，能识别并对冲风险，而管理混乱、短期逐利的公司亏损概率更高，因此还会给管理层打上一个“概率权重”。市场预期若远超实际价值，买入亏损概率高，狂热市场更易导致失败。此外，并购、研发、市场扩张等商业决策也需量化法规、技术、竞争、资金等因素，并赋权计算综合概率，以确保理性判断。 生活与个人决策 概率思维不仅适用于投资或商业，也能优化个人决策。职业选择时，可设想不同场景：读研的机会成本、就业后的收入成长、风险与回报等，为成功或失败估算概率，比简单判断“去大公司更好”更理性。健康医疗中，医生会列出鉴别诊断，我们也应动态更新信息，不因体检异常恐慌，也不因指标正常掉以轻心。理财消费时，大额支出是否值得，取决于心理满足与价格的匹配度。如奢侈品能带来社交或心理增益，即便概率不高，也需权衡。生活中的很多选择本质上是“下注”，显性化概率思维，能减少盲目与冲动。 为什么概率思维常被忽视？概率思维如此重要，为什么大部分人平时并没有刻意去使用它？ 人性偏爱确定性 人类深层次渴望安全感，渴望确定的结论。我们本能地喜欢把事情简化为肯定或否定，而非去计算一个微妙的 30% 或 70%。这是心理上的舒适区，而概率思维则是要跳出这种二元简化的范式。 概率计算太复杂 现实世界极其复杂，很多变量都在互动，简单的数学模型并不足以完全描述。对多数人而言，去学习概率论、统计学或者博弈论，往往是一件耗时、费力，且与“直觉思考”相冲突的事。 把概率视作赌博投机 有人误以为“概率思维”就是鼓励去赌，因为任何事件只要概率不为 0，就可以“拼一把”。事实上，这种理解将概率思维等同于盲目投机，是对它的扭曲。真正的概率思维是综合考量概率、后果、成本和收益等多方面因素，而不是只要“有机会”就冲上去赌。 正因如此，我们需要长期地、有意识地练习概率思维，通过阅读相关书籍、进行案例演练、反思自己的决策过程，来不断改进对事件结果的“概率感知”与“期望值评估”。在这方面，芒格是个非常好的榜样，他一生孜孜不倦地追求多学科融合，尤其是将数理统计、心理学、经济学结合起来，从而构建了自己高效而独特的认知体系。 如何训练概率思维？利用统计工具和数据 当面临不确定性事件时，多关注真实的统计数据、研究报告，而不是只靠网络谣言或零碎的口碑。哪怕我们无法做到绝对精确，也要尽量让自己的判断基于某种“客观基准概率”。 尝试使用简单的概率模型 不需要很高深的数学，只要掌握基本的“加法规则”“乘法规则”“贝叶斯公式”，就能在很多实际场景做出更合理的判断。比如在多重因素叠加时，你可以将事件拆分成若干独立或条件独立的子事件，再逐步计算概率。 建立“场景分析”习惯 在做重要决策前，多问自己几个问题：“最坏结果是什么？它的概率是多少？这会给我造成怎样的损失？”“最理想结果是什么？它大概几率有多大？”在不断拆解与衡量的过程中，你会发现自己更能看清利弊，也更能分辨哪些前提过于乐观或悲观。 对照实际结果进行复盘 做完一个决策后，无论成败，都要回到当初的概率判断上，看看是否过度乐观或恐惧。比如“我当时认为成功概率是 80%，实际证明失败了”，那么需要反思当时的估计在什么环节出了问题，是忽视了某些风险因素，还是高估了自己的能力？ 刻意向外部征求反馈 在大多数情形下，我们无法独自客观地评估所有变量。找一两个在领域内有经验、思维严谨的人进行探讨，可以帮助我们校正偏差。真正的概率思维者并不排斥与别人对话，而是把他人的观点看作修正自己概率估计的一个信息源。 概率思维的敌人诺贝尔经济学奖的主、《思考，快与慢》的作者丹尼尔·卡尼曼认为，人类大脑天生无法很好地处理概率（The human mind is not designed to deal with probabilities very well）。 概率思维的敌人，是人类大脑里的一系列“认知偏差（Cognitive Bias）”： 过度自信偏差（Overconfidence Bias） 人们通常会高估自己的判断准确性，认为自己比实际更擅长预测结果。这种偏差会让我们在计算概率时，倾向于将成功概率视为远大于真实值，从而导致决策失衡。 代表性偏差（Representativeness Bias） 当人们把某事件简单地与“看起来相似”的案例联系起来时，就可能忽视基准概率。例如，听到某人“喜欢辩论”“喜欢逻辑分析”，就贸然认为对方是律师，而没有考虑“律师在所有职业中的基准比例”究竟是多少。这种忽视基数概率的错误，会严重影响我们的概率判断。 可得性偏差（Availability Bias） 我们往往根据脑海中能想到的“例子或场景”的清晰程度来判断概率。比如，若近期看到新闻报道飞机失事，就会夸大搭乘飞机的风险，忽略了事实上飞机比汽车更安全的数据统计。 锚定效应（Anchoring Effect） 初始给出的某个数字（锚点）会在潜意识里影响我们的后续估计，即使这个锚点与实际并无直接关联。投资里若先听到有人报出一个不切实际的目标收益率，我们后续的判断会不自觉地被这个数字框定。 正是因为大脑在处理概率时与生俱来地有各种“漏洞”，我们才需要在实践中刻意运用概率思维来对冲、纠偏这些不自觉的偏差。 how good概率思维看似只是一种数学或统计逻辑，但这一思维模型背后的精神内核却是对世界不确定性的敬畏。 芒格说，如果你不考虑概率，你就不会真正理解世界（If you don’t get probabilities, you don’t understand the world）。一旦接受了“不确定性”是常态，我们就会在思维上更加灵活、在决策上更加理性，也会更接近事件真相的各种可能性。 换言之，掌握概率思维并不是把自己训练成一个冷漠的“计算机器”，而是让自己学会在纷繁多变的情境中仍能保持清醒，不轻易被各种所谓的“绝对论”所摆布。我们可以通过合理的概率估计来管理风险，预留足够的安全边际，并在合适的时机把握那些高期望值的机会。这就是芒格所推崇的“更高层次的思维能力”，也是我们在不确定的世界里寻求理性与智慧的核心路径。 当你下次再面临重大抉择时，不妨停下来想想：这里面有哪些不确定因素？我能不能给它们一个大致的概率权重？如果这件事真的有 70% 的可能失败，但成功后回报巨大，那么风险与收益的期望值是否依旧值得我去下注？答案当然要结合你自身的目标、资源与对风险的偏好，但最为关键的是，我们要先在心理上承认：大部分事情都无法被贴上“100%成功”或“100%失败”的标签，真正明智的决策，都建立在对各种可能性的理性权衡之上。 知道太多道理，却仍然过不好这一生。因为道理光知道没有用，关键要做到。愿你我，能做到：
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