Джейн последние три года занимала должность постдокторанта. Она очень эффективно работала, провела множество исследований, но доклад и собеседования были не такими яркими, как у Ким.
Интуитивно хочется выбрать Ким, потому что она произвела более сильное впечатление, а что ты видишь, то и есть. Однако информации о Ким гораздо меньше, чем о Джейн. Мы вернулись к закону малых чисел. По сути, выборка информации о Ким меньше, чем о Джейн, а в маленьких выборках намного чаще наблюдаются экстремальные результаты. В них большую роль играет удача, а значит, предсказания результатов Ким необходимо сильнее сместить к среднему. Допустив, что Ким регрессирует сильнее, чем Джейн, вполне можно выбрать Джейн, хотя она произвела на вас более слабое впечатление. Делая выбор в научной среде, я бы голосовал за Джейн, хотя и приложил бы некоторые усилия для преодоления интуитивного впечатления о большей перспективности Ким. Следовать предчувствиям естественнее и приятнее, чем действовать вопреки им.
Легко представить себе похожие проблемы в других ситуациях, например, когда венчурному капиталисту необходимо выбрать, в какую из двух новых компаний, работающих на разных рынках, вложить деньги. У одной компании есть продукт, спрос на который можно довольно точно оценить. Другая фирма привлекательна и – с точки зрения интуиции – кажется многообещающей, но ее перспективы менее надежны. Следует задуматься о том, сохранит ли прогноз возможностей второй компании свою большую привлекательность после учета неопределенности.
Взгляд на регрессию с точки зрения двух систем
Экстремальные предсказания и желание предсказывать маловероятные события по недостаточным доказательствам – это выражения Системы 1. Ассоциативным механизмам естественно приводить экстремальность прогнозов к экстремальности данных, на которых они основаны, – именно так и работает подстановка. Для Системы 1 естественно генерировать слишком уверенные оценки, поскольку уверенность определяется связностью лучшей истории, которую можно составить на основании имеющихся доказательств. Имейте в виду, интуиция склонна создавать чрезвычайно экстремальные прогнозы, а вы склонны им верить.
Регрессия также представляет трудность для Системы 2. Сама идея регрессии к среднему затруднительна для объяснения и осознания. Гальтон понял ее с большим трудом. Многие преподаватели статистики не любят читать лекции на эту тему, а у студентов зачастую остается лишь смутное представление об этом важнейшем понятии. Для оценки регрессии Системе 2 необходима специальная тренировка. Мы не просто интуитивно приводим прогнозы в соответствие с исходными данными, это еще и кажется разумным. Понять регрессию, исходя из личного опыта, невозможно. Даже если ее опознают, как в случае с летчиками-инструкторами, ей дают каузальную интерпретацию, которая почти всегда неверна.