为什么要用概率替代绝对

• 现实很多事本质上是 不确定的，把它们当成“对/错”“会/不会”会让你高估确定性、低估风险。
• 概率把「不确定」变成可量化的判断，便于比较选项、计算期望、设计对冲与试验。
• 更重要：概率可以随着证据更新（贝叶斯式），比固定绝对结论更灵活、更稳健。

核心原则（一句话）

不要说“会”或“不会”，而说“我认为发生的概率是 X%”，并写下为什么、以及什么会改变你的估计。

操作层面：5 步把绝对改成概率

1. 把问题拆成事件（明确要判断的“发生/不发生”是什么）
2. 给出一个数字化概率（%），最好用频率表述（比如 “7/10 的概率”）
3. 写下你估计的依据（Base rates / 关键证据 / 假设）
4. 计算后果（收益/损失）并结合概率评估决策（EV）
5. 定义触发器与更新规则：什么新证据会把概率提高或降低 20%？多久复盘一次？

把概率写成可用的格式（常用映射）

把口语词转成数字，方便沟通和决策（可按需调整）：

• 几乎肯定：95–99%（≈ 19/20 — 99/100）
• 非常可能：80–95%（≈ 4/5 — 19/20）
• 很可能：60–80%（≈ 3/5 — 4/5）
• 中性/有可能：40–60%（≈ 2/5 — 3/5）
• 不太可能：20–40%（≈ 1/5 — 2/5）
• 非常不可能：5–20%
• 几乎不可能：<5%

把概率说成 频率（如“3/10”或“30%”）在交流上比“可能/不太可能”更靠谱。

经典示例（带逐步算术，确保正确）

例子：两个项目选哪个？

• 项目 A：成功概率 70%，成功收益 100,000 元；失败损失 10,000 元。
  计算：

  • 成功部分：100,000 × 0.7 = 100,000 × 7/10 = (100,000 × 7) / 10 = 700,000 / 10 = 70,000。
  • 失败部分：-10,000 × 0.3 = -10,000 × 3/10 = -(10,000 × 3) / 10 = -30,000 / 10 = -3,000。
  • 项目 A 的期望值 EV_A = 70,000 − 3,000 = 67,000 元。

• 项目 B：成功概率 30%，成功收益 500,000 元；失败损失 50,000 元。
  计算：

  • 成功部分：500,000 × 0.3 = 500,000 × 3/10 = (500,000 × 3) / 10 = 1,500,000 / 10 = 150,000。
  • 失败部分：-50,000 × 0.7 = -50,000 × 7/10 = -(50,000 × 7)/10 = -350,000 / 10 = -35,000。
  • EV_B = 150,000 − 35,000 = 115,000 元。

结论：项目 B 的期望值更高（115k > 67k），尽管成功概率低，但回报大。于是你可以用概率+后果来判断是否值得承担这种高方差的选择（并决定是否对冲/分配小仓位先试点）。

贝叶斯更新（用概率替代绝对的关键工具）

• 思路：先验概率 → 新证据 → 后验概率。最简单的用赔率形式演算（更稳健）。

• 小例子（整数字/分数，避免长小数）：

  • 先验 P(success) = 30% = 3/10。先验赔率 = (3/10) / (7/10) = 3/7。
  • 新证据给出似然比（Likelihood Ratio）= 2（即证据出现时成功的可能性是失败时的 2 倍）。
  • 更新后赔率 = 先验赔率 × LR = (3/7) × 2 = 6/7。
  • 后验概率 = (6/7) / (1 + 6/7) = (6/7) / (13/7) = 6/13 ≈ 46.1538%（用分数 6/13 最精确）。

这说明：你可以把“我现在更有信心”转换成精确数值，方便下一步决策。

常见认知偏差与怎样修正

• 过度自信：把“我觉得会”的 90% 把成 60–70% 练习（校准训练）。
• 可得性偏差：把个人记忆替换为参考类基率（reference class）。
• 基率忽视：先问“这个类事件通常成功率是多少？”再加上特殊证据。
• 锚定：给出多个独立估计或盲评，然后取中位数或加权平均。

交流概率给他人的技巧

• 用 频率（“3/10”）比说“有点可能”更清楚。
• 给出 范围 + 中点 + 会改变判断的证据：例如“估计 40–55%（中点 47%）；若下周指标 X 跌 10%，我会下调到 30%。”
• 给出置信度（你对这个概率有多自信）：高/中/低 或者给出标准差范围。
• 对非专业听众，用“10 次中有大约 4–5 次会发生”来替代概率数字。

可用工具与模板（立刻可用）

1. 概率决策表（简单 6 列）：问题 | 事件描述 | 概率(%) | 预期收益/损失 | EV = 概率×收益 + … | 决策/对冲建议

2. 概率笔记本（每日/每周）: 问题、估计、理由、实际结果、修正笔记（帮助校准）

3. 快速规则（落地）：

   • P > 95%：把它当“几乎确定”，但仍留最低限度的监控。
   • 70% < P ≤ 95%：常态化计划并启动；准备 B 方案。
   • 30% ≤ P ≤ 70%：先做小规模实验或试点。
   • P < 30%：通常避免大投入，除非成本低且学习价值高。

校准练习（让概率更准）

• 每周给自己 10 个具体问题（带截止日期），记录预测与结果，计算 Brier 分数：

  • Brier = 平均(预测概率 − 实际结果)^2。

  • 小例子：预测 0.7 发生（实际发生=1），预测 0.2（实际=0）：

    • (0.7 − 1)^2 = (−0.3)^2 = 0.09。
    • (0.2 − 0)^2 = 0.04。
    • Brier = (0.09 + 0.04) / 2 = 0.065。

  • 目标是把 Brier 分数往 0 靠拢（越低越好）。

风险管理与对冲（用概率做出绝对以外的行动）

• 若 EV 为正但方差高：先小规模试点（用概率控制金额）+ 设置清晰退出条件。
• 对高影响低概率事件（比如安全、合规类）：即使概率低，也要用成本/效益做非线性权衡（小概率但不可接受后果需要强防护）。

把“概率思维”嵌入团队文化

• 会议里强制把结论写成“P%：原因 + 会改变判断的证据”格式。
• 重大决策引入外部估计 / 多人独立估计，然后汇总（减少个人偏差）。
• 用简单表格记录并每季度复盘校准。

快速练习（5 分钟上手）

1. 想一件你最近说“会发生/不会发生”的事，改写成概率句（写下百分比）。
2. 写下你得出这个概率的三条理由（数据/经验/假设）。
3. 设定一个“校验日”（例如 30 天后）来检验结果并调整你的估计方法。