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，他的办公室里挂着心理学家旨洛伊德的照片。同时，他也是一个多才多艺的人，不仅教授心理学课程，还教授哲学和法律学课程，他还撰写了一些有关形而上学、宗教学、政治学甚至超心理学(parapsychology)的文章。这些特征都不符合一个刻薄的数据狂人的形象。梅尔对临床医生并没有和恶意，但是正如他所说，存在“大量且一致”的证据表明:采用机械性的方法来整合意见会更具优势。“大量”是个不信不倚的表述。一2000人人让对136项研究进行了回顾，清晰地表明机械性整合确实优于诊断性判断。这篇论文涵盖的研究主题广泛，包括对让黄丫的诊断、军人的身体素质测评和婚姻满意度调查等，其中，63项研究表明机械性预测更准确;65项研究表明两者难分伯仲;8项研究表明诊断性预测更好。以上结果可能还低估了机械性预测的优势，因为机械性预测比诊断性预测速度更快、成本更低。此外，在许多此类研究中，人类在判晰时还县\\对等尼丰热门可以获取时给1入机模型尼6人必简单模型的决策优于信息。这些发现都支持了一个显而易见的结论人

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类判断。戈德堡:你的判断模型击败了你梅尔的发现引出了一些重要的问题:公式到帮为什么会更优?模型在哪些方面可以做得更好?事实上，一个更好的问题是:为什么人类做出的判断很差?答案是人类在许多方面都不如统计模型，其中一个主要弱点在于人类的判断过程存在噪声。为了文持这一结论，我们来看另一项关于简单模型的研究，该研究始于美国俄勒冈州的小城市尤金(Eugene)。保罗。霍夫曼(PaulHoffman)是一位富有且有远见的心理学家，他对当时的学术环境颇为二两，不清员，其中有一位名叫刘易，他因在“大五人格模型”的基耐而癌硬于性|在20世纪60年代共壕个和研究建立这样一个判断模型和建立一个“现实模型”reality)一样简单，因为两者所使用的预测因素完全相同。与我们最初的例子一样，预测因素是高管在工作绩效的5个维的工具也是多元回绩效，而是用于预测人的判断，比如你对砚候选人的判断。用加权平均的方式对你的判断进行因此，他成立了一家研究所，这使尤金市成为著名的人类判断行为研究重镇。斯。戈德堡(

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LewisGoldberg)的研究人上上发展出了“领导光|||煌行头归。不同的是，招劳了一、德保基黄开|么}批非常得人度上的得分力的研究人色模型”(modelof，使用该公式并非用于预测候选人的实际已卡、娜塔莉和其他高管建模，可能看起来有些奇怪，因为你的判断并不是这样形成的。当你评价英才效时，你并没有采用这种规则，事实上，你可总之，判断模型并非描述实际判断过程的模型。卡和娜塔莉的工作绩能没有采用任何规则。然而，即使你在实际判断过程中并未基于线性公式去运算，你的像是使用了线全公开一ee比如，台球记>w/YY判断结果仍可角此术实际上。同一样，然而实际上你所做的要，你做出的预测就好像使用了简单公式复杂得多。对于一个假设模型来说，即使它对过程的描述存在明显的错误，但只要该模型可以合理准有有设模型。型和诊地预届人们的行为，导一项针对人么它也是很有用的。判断研究的报告全国全站于用关系狼人|回8〈PC=79%)，生生上AN尽人简单模型就是这样的假顾了237项研究，发现判断模上心，

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