学习

贝叶斯更新

把先验信息与新证据的相对可能性结合起来，形成更新后的判断。

基准率

在看到新证据之前，目标事件在相关总体中的基础发生比例。

期望值

把每种可能结果按其概率加权后得到的平均价值。

条件概率

在给定某个条件已经成立时，另一个事件发生的概率。

回归均值

极端观测在后续重复测量中往往更接近长期平均水平。

混杂变量

同时影响候选原因与结果、从而扭曲二者关系的第三个因素。

相关不等于因果

变量共同变化并不足以单独证明一个变量导致另一个变量。

边际思维

比较再增加或减少一个单位行动所带来的额外收益与额外成本。

沉没成本

已经发生且无法通过当前决定收回的成本。

机会成本

做出选择时放弃的最佳替代方案所具有的价值。

样本偏差

进入样本的人或事件与目标总体存在系统性差异。

证据层级

按研究设计、偏误风险、直接性与可重复性判断证据支持力度。

确认偏误

更容易寻找、解释和记住支持既有判断的信息。

幸存者偏差

只观察留下或成功的对象，而忽略已经消失或失败的对象。

二阶效应

某项行动在直接结果之后，经由行为反馈和系统反应产生的后续影响。

置信度校准

长期看，给出某一置信水平的判断应以相近频率正确。