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我们每天都会遇到这样的问题：不知道事件的具体结果是什么，因此我们必须根据概率做出决定。这种情况每天都会在我们身上发生好几次，即使我们没有意识到。虽然我们经常面临这样的情况，但我们常常会做出错误的决定。但让我们看一个简单的例子。 如果你必须猜测掷骰子的结果，并且有两种选择，你会做出什么决定： A) 骰子上显示的值为 1、2、3 或 4； B) 骰子上显示的数值是 5 还是 6？ 很明显，对于普通立方体（假设是在示例中），选项 (A) 的可能性是选项 (B) 的两倍。准确地说，选项（A）的概率是2/3，而选项（B）的概率是1/3。所以值得选择选项（A），因为我们获胜的机会要高得多。 前面的问题通常不会搞砸，对于大多数人来说解决方案是明确的。然而，如果我们以稍微不同的方式提出问题，这个简单的困境就会立即带来挑战。
如果您必须连续玩上一场 丹麦手机号码列表 游戏 10 次并且目标是尽可能多地击中结果，您会选择什么策略？每次观察后，您可以决定为下一次选择哪个结果。 在这种情况下，大多数人选择选项（A）的策略约为（选项B）的2/3（6-7次）和1/3（3-4次）。一般来说，人们在这种情况下会根据自己的概率选择不同的选项（这在英语中称为概率匹配）。这种现象非常普遍，对于许多不同的决策情况都是如此。作为总结，Vulkan 2000 年的研究值得一读。 然而，人们使用的策略并不正确，用简单的策略可以获得更好的结果。但问题的本质是什么？我们已经看到，如果一个人必须做出一次决定，那么很明显他会选择（A）。但是当我们连续玩几次这个游戏时会发生什么变化呢？真的没什么。每一个单独的决定都是一样的，就好像我们只做了一个决定一样。所以最好的策略是每次都选择 (A)，即全部 10 次。
如果我们努力尽可能多次地达到结果，这也是数学上的最佳决策。相比之下，根据观察，人们不会选择这个。 但为什么这项任务对人们来说是一个挑战呢？当然，对于这种现象有很多解释，但很可能概率计算对于人们来说是非常抽象和非直观的。比如第一个例子，你如何向人们解释2/3概率和1/3概率是什么意思？最典型的解释是，如果你掷三次骰子，平均来说，选择（A）选项你会赢两次，选择（B）选项你会赢一次。但如果我们保持这种直觉，三分之二玩两次（A）和一次（B）似乎并不是一个坏方法，因为这是我们所期望的。 总的来说，很明显，即使对于最简单的任务，概率计算也可以给人们带来非常令人惊讶的结果。因此，有必要更加熟悉我们思维过程中的这些类型错误，因为这样，我们在生活中就不会经常陷入类似的错误。
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