噪声卡尼曼mobi(噪声 mobi 丹尼尔卡尼曼)

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速计算一下，然后利用直觉做出判断。事实上，诊断性判断就是我们在这本书中简单摘现在假设你以实验参与者述的判断过程。娜塔莉的数的信息，以及这些经那么，想一想你对这崭这个例子大致来源于二项3和吴份完成了上述预测工作。砚妮卡和来目一个信息数据库，其中记录了此前聘用的数百名经在5个维度上的得分。你可以使用那些评分来预测两人的工作绩效，而现在你还获得了两人的实际工作绩效数据。人的诊断性判断有多接近她们的实际绩效呢?绩效预测的真实研究。如宁你曾参加过该项研究，你可能会对目己的预剖结果非常不满意。一家国际咨询公司聘请了拥有博士学位的心学家来做预出，结果发现，预测与绩效评估的相关系数仅为0.15(PC=55%)。也就是说，当他们评估一名候选人优于另一名候选人时，他们所偏爱的候选人最终获得更高绩人性仅为55%，比随机选择的结果高不了多少。显然，这不是一令人满意的结果。也许你会认为，预测准确性之所以这么兰，是因为评分信息对预测没有

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用。因此，我们不禁要问:对候选人的评分到底包含了多少有用的预测的预训分数?言轧?如何将它们进行整合才能获得与实际表现相关性最高有一种标准的统计方法可以回答上述问题。在上述研究中使用这大。最佳权计学中举足轻名了页测|氏找到一组最佳权的有力证明。其该越，使整售后的预测分数与目标变量和本疙人天机的鸭万辽短民人全机人万汪和全种方法，可以使相关系数达到0.3(PC=60%)。结果虽然仍不尽如人意，但至少优于诊断性预测。这和人人归”，而无用的预测因素其权重应该为0。然而事实上，权重也可能是负数，例如候选人乘公交的逃票次数在预届其工作绩效上的权重束可能是负的。多元回归是一个“机械性预测”mechanicalprediction)的例子。机械性预测种类繁多，从简单规则《如雇用完成高中学业的人)二“线性回归”(1linearfregression)模是最为常见的一种，因此该模型也被称为“判断和雇策研究的主力为方便起见，我们将线

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性回归模型称为“简单模型”(simplemodels)。上文提到的莫妮卡和娜拱痢的案例，可以名助我们允诊公断性预测和机械性预测进行比较。一些简单尼:用一组预训因素〈如案例中对候选人的评分)来预训目标结果《〈如候选人的工作绩效)。利用人类的判断做出诊断性预测。基于某项规则《如多元回归)，使用同一组预测因系来生成机械性预汕的结宁。比较诊断性预测与机械性预测的整体准确性。梅尔:最优模型击败了你在了解诊断性预测和机械性预测之后，人们答的区别，即相比于公式，人类的判断会更优吗?这个问题早已有人提出过，但是直到1954年，明尼苏达大学心学教授保罗。梅尔(PaulMeehl)出版了《临床与统计预测:理论分E想知道两者之间一人T了用析和证据综述》(C7prea7JersusStat7TstTca7Predrct7Tor147TPeoret7ceay4nalyzs71sanadaperreoptpe克1aence)一书后，访

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