噪声丹尼尔卡尼曼四五部分(丹尼尔卡尼曼噪声值得读吗)

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本文节选自《噪声丹尼尔卡尼曼四五部分》

及人格的其他方面相关，但这些因素与法官们审判的案件或被告无任何关系。我们用“水平噪声”(level可一词来代表每位法官所判处的平均刑期之间的变异性，这与水平误差的变异性是等同的。模式噪声如图6中黑色和头所不，该案例的水平噪声是2.4年，笃纺品声是3.4年。这两者之间的差异表明，除了法官们在平均刑期上的差异站不包括了其他成分，我们将这一成分称为“模式噪声”(patternnoise)。要想理解模式噪声，我们再看一看图6-1，随机对一个单元格进行仔细观察，比如选择单元格C3。案件(对应的平均区期在这列的底部，你可以看到它是3.7年。现在，看一下最右侧的一列，找到3吕法官对所有案件判定的刑期均值:5年。这个刑期均值比总体刑期均值少2年。如果法官严厉程度的变异是第3列中所有了噪声的成因，你可能会预测，C3单元格中的刑期是3.7-2=1.7年。然而，实际上C3中的数字是4年，这表明3号法官在这一案件上表现得尤为严厉。使用同样简单的相加逻辑，你可以推测表格中每一列的刑期。但和大部分单元格中的数字与推测的数字之间存在差。观察每一行，

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你会发现，法官们在自己审理的所有案件中并非表现得同样严格在有些案件上，他们比自己量刑的平均水平严格;但在其他案件上，他们则表现得要宽容。我们将这种残存的变异称为“模式误莽”(patternerrors)。如果你在表格的每一个单元格中写下这些模式误差，就会发现;对于每一位法官〈行)而言，这些模式误差之和为0;，对每一起案件〈列)而言，它们的和也是0。但模式误差对噪声的影响不能相互抵消，因为在计算噪声时，使用的是每个单元格中数值的平方。入有一个简单方法可以证明，刑期的简单相加模型并不适用于计算噪声。你可以看到，表格的每一列底部的刑期均值从左到右依次增加，但每一行的情况却并非如此。例如，208号法官对案件0中的被告判定的刑期比案件P中的更长。如果根据每位法官判定刑期的长短排序，那么在他们的排序中，每起案件所在的位置会产生不同。我们用“模式噪声”一词来表示上文提到的变异性，因为这种变异性反映了法官们对具体案件的态度的复杂模式。例如，一位法官总体来说比其他法官更严格，但对于白领罪犯更宽容。另外一位法官可能总体上倾向于从轻处罚，但

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对于惯犯更严格。还有一位法官的宽严程度跟一般法官差不多，但如果被告只是从犯，他会表现出更多的同情，而如果受害者是老年人，这位法官会更严历。我们用“模式噪声”这个说法是为了增加可读性。模式噪声的统计术语是“法官X案件的交互作用”一一可以读作“法官乘以案件”。我们要对受过统计学训练的人说声抱歉，因为对他们而言无须进行这些解读。在刑事司法的背景下，对案件的一些独特反应可能体现了法官的个人量刑哲学。其他的反应可能来自法官本人都没有意识到的联想，例如，被告让他想起一个特别可恨的罪犯，或是被告长得像他的孩子。无论原因是什么，这些模式并不是偶然出现的。我们可以推测，如果重审同样的案件，他们还会做出相同的反应。然而，模式噪声在实践中很难预测，这导致本已像抽签一样的审判更加充满不确定性。人“法官受犯罪情节或被告特征的影响而导致宣现模式化的差别”，是“同徘不同罚的另一种形式”你可能已经注意到，将系统噪声分解成水平噪声和模式噪声，与第5章提到的误差方程〈将误差分解为噪声和偏差)遵循的是同样的逻辑。对噪声方程的具体表述请见下面。系统噪声?

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