不确定状况下的判断

序言

第一部分 引论

第1章 不确定状况下的判断：启发式和偏差

第二部分 代表性

第2章 小数律的信念

第3章 主观概率：代表性判断

第4章 论预测心理学

第5章 对代表性的研究

第6章 有关代表性的判断和依据代表性的判断

第三部分 因果性和归因

第7章 普通的归纳：信息不必然使人知情

第8章 不确定状况下的判断中的因果图式

第9章 归因过程中的缺陷：错误的社会评估的起源和维持

第10章 基率的证据式影响

第四部分 便利性

序言

第一部分  引论

第1章  不确定状况下的判断：启发式和偏差

第二部分  代表性

第2章  小数律的信念

第3章  主观概率：代表性判断

第4章  论预测心理学

第5章  对代表性的研究

第6章  有关代表性的判断和依据代表性的判断

第三部分  因果性和归因

第7章  普通的归纳：信息不必然使人知情

第8章  不确定状况下的判断中的因果图式

第9章  归因过程中的缺陷：错误的社会评估的起源和维持

第10章  基率的证据式影响

第四部分  便利性

第11章  便利性：用于频率和概率判断的启发式

第12章  便利性和归因中的自我中心偏差

第13章  社会知觉和互动中的便利性偏差

第14章  模拟启发式

第五部分  共变和控制

第15章  非正式的共变评估：基于数据的判断与基于理论的判断的比较

第16章  控制的错觉

第17章  测验结果的随意性

第18章  临床医学中的概率推理：问题及机遇

第19章  从经验中学习与决策中的次优规则

第六部分  过分的信心

第20章  在个案研究的判断中的过分信心

第21章  关于概率评估训练的进展报告

第22章  概率的校准：从当前的状况（1977）到1980

第23章  致那些注定要研究过去的人：事后诸葛亮的启发式和偏差

第七部分  多阶段评估

第24章  序列选择中复合概率的估计

第25章  人类信息处理中的保守主义

第26章  多阶段推理中的最佳推测假设

第27章  根据回忆信息推论个人特征

第八部分  校正程序

第28章  决策中非常规线性模型的优美之处

第29章  虚构数字的生命力

第30章  直觉预测：偏差和校正程序

第31章  去偏差过程

第32章  改善归纳推理

第九部分  风险知觉

第33章  事实对恐惧：理解可觉知的风险

第十部分  附录

第34章  论统计直觉的研究

第35章  不确定性的变式

参考文献

索引

译后记

     丹尼尔·卡尼曼、保罗·斯洛维奇、阿莫斯·特沃斯基编著的《不确
定状况下的判断(启发式和偏差)》是2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·
卡尼曼的代表作，被誉为“不确定状况下的判断”研究领域的圣经。
     《不确定状况下的判断(启发式和偏差)》含有35篇经典论文，分成10
个部分，汇集了有关判断和推理研究的经典作品，基本囊括了目前所有关 于判断研究领域最权威的文献，具有极大的理论和应用价值。
     本书所代表的有关判断的研究综合了各个相关领域的成果：临床预测
、统计预测、有关主观概率的研究、有关因果归因和常人心理解释的研究 ，以及心理学中有关推理启发式和策略的研究等。

   
丹尼尔·卡尼曼、保罗·斯洛维奇、阿莫斯·特沃斯基编著的《不确定状况下的判断(启发式和偏差)》分成十个部分。第一部分，包含有关直觉判断的启发式和偏差的早期评论；第二部分，则具体关注代表性启发式(the
representativeness
heuristic)；而在第三部分中，它被拓展至因果归因的问题；第四部分。描述便利性启发式(availability
heuristic)及其在社会判断中的角色；第五部分，则覆盖有关协方差(covariation)的知觉和学习的问题，并且详尽说明在常人和专家的判断中存在伪相关；第六部分，讨论概率评估的度量，并且证明在预测和解释中普遍存在的信心过分(overconfidence)的现象；第七部分，讨论与多阶段推理有关的偏差；第八部分，评论校正和改善直觉推理的正式和非正式的程序；第九部分，在特定的关注领域即风险知觉领域中，总结有关判断偏差的效应的研究；而最后的部分，则包括与启发式和偏差研究有关的概念和方法论难题的当前思考。