我们在信息收集的时候就开始犯错误，先是被易记性偏差影响，再是被首位/末尾效应影响，好不容易收集完信息，该开始加工了。
在这个阶段，最容易犯的错误又是什么呢？我们先来看一个统计学上的著名法则——贝叶斯法则。
简单地说，贝叶斯法则测算的真实概率，是由两个概率的乘积构成的，一个是先验概率，另外一个就是无条件概率。
先验概率就是基于过去的经验，或者是你的感觉，得出的概率；
无条件概率说的是不依赖于任何条件的、客观的概率。
有一个经典的图书管理员测试，很能说明贝叶斯法则是什么，我们一起来看看。
通过一段描述，来判断这个人的职业是图书管理员还是农民——
描述1：小张是个很安静的姑娘，非常喜欢读书；
描述2 ：小张对周围发生的事都不太关心，喜欢活在自己的世界里；
描述3：小张很整洁，做任何事都很有条理，非常关注细节。
好了，看完这段描述，你会觉得小张是个图书管理员吧？大多数人和你一样，都认为小张是个图书管理员。因为这描述看起来实在是太像了！
我们就根据这个看起来太像了，认为小张有9成的可能是一位图书管理员，得到一个先验概率90%。
但是，我们还要考虑一个无条件概率，什么叫无条件概率呢？就是我们站在大街上随手一指，这个人就是图书管理员的概率。这个概率肯定是很小的，全国一共也没有多少图书管理员，站在大街上随手一指就能指到一个的概率，可能不会超过10万分之一。
所以，我们用90%*10万分之一，得到的结果，就是小张是一个图书管理员的概率。这个数字是一千万分之九十。
然后，我们再来计算一下小张是农民这个职业的概率。
通过这些描述来看，太不像农民了，但是这种可能性还是有的，我们就假设100个农民当中，有一个人符合描述的这些特点吧，这就得到了第一个先验概率1%。再来看第二个无条件概率，中国是农业大国，农业人口占总人口的50%。
然后，我们用1%*50%，结果是百分之零点五，这就是小张是一个农民的概率。
显然，百分之零点五>一千万分之九十，所以，结论是：小张更有可能是个农民。
你看这个结论，非常反直觉不是吗？
因为我们看到描述的那一刻，直觉告诉我们小张是个图书管理员，这是因为我们人类的心理运行模式就是这样的：当一件事的代表性特征一展现出来，我们立即就能本能的靠直觉做出判断来。
但是，这个判断是冲动的，大多数时候和真实概率之间都是有着严重偏差的，这就是认知的代表性偏差。
这种代表性偏差在我们的投资当中非常常见。
比如，你看到一只基金去年的业绩排名第一，就认为他明年还会继续排名第一。然而现实情况是，公募基金往往逃不开“冠军基金魔咒”。
实际上，如果要得出正确的结论，还有很多决定性的其他信息，比如他这一年的成功是不是仅仅因为押对了轮动的板块、如果时间放长一点，他的策略还是否有效、还有公司实力、投研团队、工作经历等等因素会不会改变。
再比如，出于对朋友的信任，就买入了他推荐的基金或者股票，犯的也是代表性偏差的错。
因为你太看中“朋友很靠谱”这个代表性特征了。其实，一只股票好不好，要看的是公司的很多信息，和朋友靠谱不靠谱关系真的不大。
造成代表性偏差的原因就是错在了用小样本的很少信息来作为自己的判断依据。就像抛硬币连着6次正面，第7次你会选择押反面，但其实每一次抛硬币，正反面的概率都是50%，连抛无限次之后，正反的数据是趋近一致的。
很多股票群里面捧上神坛的“股神”其实利用的也是这一点，一次又一次的推荐股票，赚到钱的留下了，亏了钱的自动退群了，最后留下的就是对股神坚信不疑的，要被收割韭菜。
所以，了解到这一点之后，以后是不是可以让自己冷静一点了呢？
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