写这个系列，我挑的都是能拿来用的框架，不玩虚的。代表性偏差 这篇，先看总览。
看人像艺术生就认定是艺术生，忘了全校艺术史专业只有15人、心理系2300人。生动的故事盖过了冷冰冰的统计。
描述越丰富越像真的，但细节越多概率反而越低。经纪人把财报讲得越细，你越敢买，收益率却跟详略无关。
连生三女觉得第四该男，连黑20把觉得该红。每次都是独立事件，前面跟你没半毛钱关系。
飞行员表现超常被表扬，下次回归平均就被误读成"表扬使人退步"。追涨杀跌，本质是没看懂回归。
先查基准概率、别被细节带跑、默念"独立事件"。把"像不像"先放一边，让概率说话。
看到"像XX的人/事"，先查它在该群体里的真实占比，再决定信几分。
有人把故事讲得绘声绘色，提醒自己：细节多≠概率高，反而可能更低。
默念"独立事件"，下一把和上一把没关系，别被赌徒谬误牵着走。
某次超常发挥或失常后趋于平均，是回归不是因果，别乱归因到某个人身上。
朋友赚钱、网红盘抢手，先查这类事的长期基准胜率，再决定跟不跟。