20190105，《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow）第十六节“具体事件不受统计数据影响（Causes trump statistics）”

这一节让我觉得郁闷。因为第一个例子就没看懂，尽管反复看了好几遍。

一辆出租车在晚上撞人后逃离。当地有两家出租车公司。一家的车是绿色的，一家是蓝色的。已知条件如下：

1. 85%的出租车是绿色的，15%蓝色。
2. 一个目击证人说那辆车是蓝色。法庭对这名证人在类似情况下的可靠性进行了测试 ，发现80%的情况下这个证人对颜色的分辨正确，20%错误。

问题：那辆出租车 是蓝色而非绿色的可能性有多大？

我认为，80%。书中认为，41%（根据 Bayes's rule）

为啥？！

其它内容倒是不难理解。结论不但让人震惊，而且醍醐灌顶：个人在考虑统计数据时，往往把个例排除。例如，一般认为“自己”不属于普通大众，因此受统计数据的影响不大。

这和我上一篇帖子中的例子遥相呼应（ https://chaojidigua.blogspot.com/2019/01/20190102thinking-fast-and-slowtom-ws.html ）。我心里清楚遇到“坏人”的可能性微乎其微，但还是忍不住感到紧张。

“知道”是一回事，“怎么做”是另外一回事。

这就是王阳明提出“知行合一”的原因吧。