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本文节选自《思维模型 epub》

如果每个子项目的成本都是相加的，那么这个项目的成本分布将是正态分布。生然而，各个子项目的成本是相互关联的。原本计划用来将顶盖和攻合到位的那种环氧树脂强度不够时，就不得不用成本更高、强度更大的另一种环氧树脂来代替，从而增加了项目的成本。而且，第一种环氧树脂的失效还产生了移除和更换折县顶盖的额外成本。这些工作反过来又需要重做项目的其他几个部分。于是总体成本增加了一倍以上，因为每个项目必须撤销然后重做。这种相互依赖性最终导致了一个大型且兄贵的事件。大事件发生的可能性使计划变得非常困难。像地震这样自然灾害的分布符合短律分布。因此，大多数事件都是很小的事件，但是有些事件一旦发生就会很大。如果灾难性事件遵循指数为2的短律分布，那么政府就必须时刻保留大量的储备金或者至少做好应对的准备，必须未雨绸雏。如果政府为了这个目的而在应急基金账户中保持了巨额熏余，那么如果没有大事件发生，牙府可能会阻止自己花掉这笔钱或减税。搜索与机会我们可以在某些搜索模型中应用关于分布的知识来解释为什么一个人获得机会的数量可能与他的成功经历密切相关。在这里，事实上是将一类模型〈分布模型)误入了另一类模型〈搜索模型)。我们在搜索的时候，无论是搜索新装、工作职位还是度假胜地，其实是不知道所选择的价值的，直到去真的尝试它。不过，我们可能会对所将例如它的均值、标准差，以及这种分布是正态分布还是尾分布等。在这里，我们将职业选择建模为一个

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搜索过程。给定某个行业，一个人尝试某条职业道路。我们将这种行为建模为从一个分布中抽取某个事件。假设，这个人可以坚持这个职业选择或再试一次，再试一次对应于从分布中的另一次抽取。例如，考谍一个有才华的年轻科学家的职业选择。她可以选择去医学院深造，也可以选择去研究子计算。医学院提供了一条更安全的道路，二和定夺汪汪二全区业科归业家并承担更多风险。为了解释这些差异，我们将医生的工资分布表示为均值25万美元，标准差25”000美元的正态分布，并把量子计算企业家的工资分布表示为指数为3、期望工资为20万美元的肾律分布。22再假设，在每个行业内，这位科学家也可以尝试多种职业。也就是说，她可以搜索。医生可以从肿瘤科转入放射科，一个企业家破产后也可以重整旗融继续尝试创业。但是每一次转换职业都要付出一定的成本:对于一个医生来说，这意味着要接受更多的培训;对于一个从事量子计算的企业家来说，这意味着需要付出更多的时间去从事没有报酬的工作。另外再假设，这位科学家认为这两个职业同样有意思，并且会根据薪资水平来做出选择。我们的模型证明，哪种选择更好取决于有多少次尝试新职业的机会。如果她必须坚持自己的第一个职业选择，那么成为一名医生就可以获得更高的期望工资;如果她有足够的资源持续尝试，努力成为一名企业家，那么最终她将从长尾中获得高薪。假设在每个职业中分别进行1次、2次、5次和10次职业搜索，下图显示在20次测试中得到

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的平均最高工资。如果这位科学家有机会在量子计算初创企业中尝试10次，那么她的薪资将会是她选择进入医学院深造并尝试10个职业后收入的两倍。600500IR_400机二300<<200|100012510职业搜索次数正态分布目震律分布如果拥有的财富和家庭的支持与一个人不得不尝试新职业的机会数量相关，那么模型的预测是，更富有的人将选择风险较高的职业。媒专利证据与我们的模型是一臻的。一个人成功申请专利的可能性与他的数学技能相关，数学能力排名前1%的人更容易获得专利。而且在这数学能力排名前1%的人当中，收入排名前10%的家庭的人更有可能拥有专利。健至少有两个模型可以解释这种差异:一个模型假设更贫穷且有才华的学生没有上大学的机会，他们可能正在从事日常工作，从未有机会在进入医学院深造还是去研究量子计算之间做出选择，另一个模型则假设更贫穷的学生会选择更安全的职业。机会的增加可以创造风险激励，这个逻辑可以应用到很多领域。风险资本家经常冒险，因为他们有机会进行多项投资。只要投中了一个独角普〈市值10亿美元以上的公司)，不仅可以补偿多次失败的投资，还可以带来很大的利润。研究药物的实验室也愿意承担风险，花费数十亿美元用于药物开发。甚至在决定午餐吃什么时，我们也可以应用同样的逻辑。长途旅行并在某个不熟悉的小镇短暂停留时，我们一般更喜欢选择连锁餐厅用餐;但是，如果真的搬到那个小镇去居住，我们就会尝试多家餐厅。

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