丹尼尔塔迈噪声点评(丹尼尔卡内曼噪声)

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本文节选自《丹尼尔塔迈噪声点评》

预测中的噪声和侦差此时，你可能会想，人们可以被训练成超级预测者，或者至少变得更像一位超级预测者。事实上，泰特洛殉及其合作者正在为此而努力。他们做的工作可以被视作了解“超级预训者为何表现如此出色，以及如何让他们更出色”的第二个阶段。在一项重要的研究中，泰特洛区和他的团队将普通预测者随机分为3组，来测试不同干预措施对其后续判断品质的影响。这些干预措施恰好对应我们描述的改善判断的3种策略。培训:一些预测者完成了一个概率推理的课程，以期提升他们的预测能力。在这个谍程中，斋测首们了解了各和偏差《包括忽视基准概率、过分自信和证实性信差)、对不同来源的多个预测取平均值的重要性，并将参照类别纳入考量。团队合作《一种汇总判断的形式):让一些预测者组成团队，这样一来，他们就可以看到彼此的预测，并能够进行讨论。团队合作可以通过豆励预测者应对相反的论点、保持积极开放的思维来提高准确性。疆选，对所有预测者的准确度进行评分，在年终时，排

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名前2%的人和补指定为超级预测者，并有机会在接下来的--年里与精英团队合作。事实证明，这3种干预措施都非常有效，从某种意义上说，它们提高了人们的布赖尔分数，而且我们发现训练是有效的，团队合作更有效，于选的效果最优。这一重要发现证实了汇总判断和选择优秀判断者的价值，但这并不是全部。有了关于每次干预效果的数据，泰特洛元和梅勒斯的合作者维莱。陀托怕每一种干预措施完竟是妈些预测者的表现比其他人更好或更(VilleSatopaa)开发了一种复杂的统计技术，以梳莹的主要原因有3个:他们可以更部练地发现和分析环境中与自己要做出的预训相关的数据，这也说明了信息的要性。一些预测者可能总倾向于错误地高佑或低估预测的真实值。影响，定的人ij着。一些预测者可能不太容易爱至种变化的可能性，那么可以说，你受到了有茶种形式的要么是倾癌于文持改变的偏锤，和差，要么是如果在成百上千的预测中，你在整体上高估或低估了发生某这的么是倾问于你持稳j噪

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声或随机误差的影响。正如在任何判断中一样，当我们进行预测时，噪声可能有许多触发因素;预测者可能对茶条新闻反应过度〈这是我们称之为模式噪声的一个例子)，可能会受到情境噪声的影响，还可能在使用概率量扩时产生噪声。所有这些误着《以及很多其院托由、泰特洛元、梅勒Salikhov)称他们的模型为BIN预测模型，BIN是Bias(仿他误莽)的大小和方癌都是不可预测的。斯及其同事马拉特。陕利霍夫〈Marat差)、Information(信息)、Noise(噪声)这三个单词首字母的合称。他们训量了这三和他们的答案很简单:这三和因系在多大程度上提升了三生的。正如研究人员所说:“呆中的随机误关的出现，然而，鉴于训练的目的是减少偶少偶差是培训的主要效果。然而，而十产，预措施主要是通施提高准确性的主要手段是抑制判训练干预的初衷是减少偏莽。”-个不太出色的预测者会预测，减干预措施效末。过减少噪声起作用培训是通过减少噪声来起作用的。