與其說他是一本跟統計數學相關的書，不如說這是一本幫助人們了解風險，讓我們之後可以做出更好的決定，也學習用自然語言來解讀這些看似簡單實則難以理解的機率概念。本書分為三大部分，第一部主旨在探討為什麼要了解風險與機率，好處是什麼？從介紹一般人對於機率似懂非懂的解讀。
氣象預報中的明天降雨機率為30%，若詢問住在紐約市的人，每個人對於這個機率的解釋與理解大不相同。所以這到底是什麼意思？
將其解讀為自然語言，則是如果與明天類似的氣候條件重複發生100天，則其中有30天會降雨。為什麼會有機率，乃因人們對於可知事件的預測，但實際上，現實世界存在太多未知，而未知的未知並沒有被包含在預測機率內，預測是不可靠的，書中談到專家評估與預估的結果，有時比隨機猜測的中獎率還低，如歐洲銀行預測貨幣走勢。
第二部提出解法，如何提高風險智商。
『在複雜混亂的真實世界裡，簡單的法則最有用』
因為要解決複雜的問題，得用更複雜的解法，但在那之前，可以先用簡單法則來試試。少即是多，意即如果評估的變數越複雜，那麼就更應該簡化預測模型或把事情簡化。這背後與寫Blink一書的作者提到的雜訊有時後並不是幫助我們做更好的局定，反而是干擾我們做正確的決定相同，因為有時候雜訊的影響其實並無大礙，但我們卻容易以雜訊來重新思考大局。
『直覺』快速判斷的直覺力。
大部份的人都被教導做決策只有一種合理的做法，攤開所有的選項並仔細一一評估，但實際上我們已知，有很多事件的發生，正因為還存在著不在檯面上的其他選項，這時，領導人的直覺就非常重要。50%的經理人到懂事，都是靠直覺來做決策，但是他們絕對不會在公開場合承認這點。靠直覺做決策跟經驗法則有點類似，直覺就是在多條經驗法則中，迅速找出哪些適用於現在的情況，而這跟理性上對選項探討評估有所差異，我們的潛意識有時候能幫我們做更佳的決策。書中還有提到為什麼管理階層不敢提及他們的直覺，甚至先有直覺再找證據來輔助決策的種種原因，有興趣的可以買書來看。
選擇可以避免最壞結果的方案，極小極大規則(Minmax rule)，這有點熬口，但想法很簡單，就是從”假想最大損失的情況下，如何將損失降到最低，或者如何才能避免損失“的這個角度去做決策。
書中以Monty Hall problem為例，在三道門中選一道，三道門後只有一道門有汽車，其餘則是山羊。從這個角度來講，那麼假設你已經選擇其中一道門，主持人打開另一道門後是山羊的門。主持人提供換門機會給你，你該換嗎？一般人可能會想，只剩下兩道門一道是山羊，一道不是，那麼機率各是50％，實際上再仔細細想，一開始從三道門中選中山羊的機率是比較高的(2/3），因此選中山羊，另一道門後山羊的門已經被主持人打開，因此依照極大極小規則，此時再換門，換到車子機率百分之百。若一開始選中的是汽車，換門後機率為零，但是因為一開始選中汽車的機率只有1/3，所以還是以一開始以選中山羊較高機率做推測，選擇要換門的贏面較大。當然這之中還有其他變因，這裏就不詳加討論，維基百科上有很好的解釋。
書中推薦的快速而省錢的點餐方式
1. 詢問服務生，今天晚上會在這裡吃什麼
2. 找到夠好的選項就停
3. 仿效同行友人
4. 依循習慣
在不確定的世界中，學會與夠好的抉擇，以及某個更好的可能性共處，是有必要的。意思就是像結婚一樣，不要挑三揀四最後只剩極差的選項，而是要見好就收，這裡面還有提到，如果你會依序遇到100個人，你必須選擇條件最好的一個，這時候你該如何選擇？答案是放棄前面37%，以前面37個人內條件最優秀的最為標竿，之後，只要遇到比之略好或者接近標竿的，見好就收，這概念我也覺得滿有趣的，至於37個哪來的，書中並沒有提。後來倒是在另一本Algorithm to live by中提到的Optimal stopping章節裡面有詳盡的解釋。相似的問題有，如何在一連串的面試中，選擇出最佳的候選人。或者一百間公廁中，選出最佳的公廁。
最後一個最重要的收穫，讓事實而非威脅替你做決定意思就是不要光看機率就怕死，而是應該去明白這種機率轉換為自然語言之後的差距。如書中舉例2011年乳癌篩檢事實表，每一千人裡，有做篩檢的跟沒做篩檢最後的死亡人數各是5和4個人，但這差異用機率來看，實際上可以被解釋為有20%的差距，患者可能不會因為只差一個人就做一些侵入性檢查，但卻會因為20％的機率而做出不同的治療決定。作者在本書中還提到，篩檢與侵入性身體檢查的必要性，我覺得非常受用，實際上這些檢查與篩檢背後有一個極大的反思，檢查與篩檢事實上並無法幫助你免除得到某種癌症或疾病的事實，亦即如果你得到癌症，或內有癌細胞，並不會因為你做篩檢而就不會得了，何況有些篩檢帶來的傷害大過益處，篩檢與醫療檢查背後有一個龐大的利益共犯結構，但這也不是說完全不需要作篩檢，只是必要性是需要再拿出來被討論的。
第三部就是總結！這本書從金融到醫療到日常，都帶來一些值得深思的洞見，尤其是在醫療方面，推薦大家。
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