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概率有多大？
心理学家丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基对“人总是理性的”这一传统观点进行了有力反驳。[4]经济学理论往往假定我们以一种符合逻辑的方式处理所有相关信息，以在风险和回报之间进行最佳权衡。卡尼曼和特沃斯基指出，在现实中，人们倾向于根据令人惊讶的短期数据样本，甚至根据不相关的因素来预测长期趋势。不妨看看下面这些例子。
1.有两个碗，隐藏在视线之外，每个碗都有不同颜色的球，其中2/3的球是一种颜色，1/3的球是另一种颜色。第一个人从A碗中取出5个球，其中4个是白色的，1个是红色的。第二个人从B碗里取出20个球，其中12个是红色的，8个是白色的。现在，你蒙上眼睛，只能取出一个球。如果你提前猜对了颜色，将赢得5美元。你是不是会赌从A碗里取出的球是白色，从B碗里取出的球是红色？
很多人之所以会打赌从A碗中取出的是白球，是因为第一个人从A碗中取出白球的概率是80%，而第二个人从B碗中取出红球的概率是60%。但B碗中的样本量是A碗中的4倍，更大的样本量意味着从B碗中取出红球的可能性要大于从A碗中取出白球的可能性。我们大多数人都知道大样本的数据更可靠，但我们还是被小样本分散了注意力。为什么？
2.一项全国性的调查对100名年轻女性进行了简短的性格描述，其中90名是职业运动员，10名是图书馆管理员。以下是这100人里面其中两个人的性格简介：
丽莎外向活泼，留着长发，皮肤黝黑，有时散漫邋遢，但社交生活丰富，已经结婚了，没有孩子；
米尔德莱德很安静，戴着眼镜，留着短发，喜欢微笑，但很少大笑，工作努力，非常有条理，只有几个亲密的朋友，是单身。
问题一：丽莎是图书管理员的概率有多大？
问题二：米尔德莱德是职业运动员的概率有多大？
大多数人倾向于认为丽莎是个运动员，而米尔德莱德是个图书管理员。虽然从上面的描述中可以明显看出，丽莎比米尔德莱德更有可能是一名运动员，但事实上，米尔德莱德可能也是一名职业运动员。毕竟，我们已经知道，这些调查对象里90%的人都是运动员。通常，当我们要判断一些事物出现的概率时，我们却会判断它们之间有多相似。为什么？
3.假设你和我在抛硬币（让我们各抛6次，将正面记为H、反面记为T），你先抛，结果是HTTHTH，这意味着正反面各占50%的概率，似乎符合随机性原则。然后，我来抛，得到的结果是HHHHHH，这一连串的正面令我感觉自己是抛硬币的天才。
但真相却是简单的：出现这两种结果的概率是一样的，都是1/64，或者说1.6%。但我们对第一个结果并不感到奇怪，对第二个结果却感到震惊，为什么呢？