曾有人邀请40位博士参加一个实验，实验过程很简单，就是让他们玩100局简单的电脑游戏。在这个游戏中，他们赢的概率是60%。设计实验的人员给他们每人1万元，并告诉他们，每次喜欢赌多少就赌多少。当然，没有一个博士知道资金管理对这个游戏的重要性，也就是赌注大小的影响等。

在这些博士中，最后有几个人赚了钱呢？很遗憾，40位参加实验的博士，只有2个人在游戏结束后，剩下的钱比原来的1万元要多，也就是5%的比例。其实，如果他们每次都以固定的100元下注的话，他们最后能够在结束时拥有1.2万元。

为什么会出现这样的情况呢？实验人员总结发现，这些被试者倾向于在不利的情况下下更多的赌注，而在有利的情况下下更少的赌注。

假定前三局下赌注他们都输了，且每次下的赌注都是1000元，那么他们手里的钱就下跌到了7000元。他们会认为：“既然已经连续输了三局，且有60%概率可以赢，那这一次就是赢的机会。”结果，他们下了4000元的赌注，却又一次遭受了损失。然后，他们的赌注就只剩下3000元了，再想把钱赚回来，几乎就不可能了。

尽管这是一个实验，但我们看得出来，它与现实中的赌徒心理如出一辙。所以，上述实验人员所犯的这种逻辑错误，也被称为赌徒谬误。

这是一种不合理的逻辑推理，即错误地认为随机序列中一个事件发生的概率，与之前发生的事件有关，即其发生的概率会随着之前没有发生该事件的次数而增加。简单来说，就是认为一系列事件的背后，都在某种程度上隐含了相关的关系。

我们可以通过抛硬币的方式来对赌徒谬误进行分析：重复地抛一枚硬币，正面朝上的概率是50%，也就是1/2。然而，犯赌徒谬误的人会认为：

连续2次抛出正面的概率是50%×50%=25%，即1/4；

连续3次抛出正面的概率是50%×50%×50%=12.5%，即1/8；

以此类推，越往后越难出现连续都是正面的情况，理由是连续的次数越多，概率越小。

这个推理看起来是以数据为基础的，严谨可信，但它在论证步骤上犯了错误。有一个客观事实是不变的，即抛硬币抛出正反面的概率，永远都是各占50%。抛出正反面的概率，不会因为抛硬币次数的增加而发生任何改变。即便连续抛出了5次正面，也只是巧合，在第6次抛硬币时，抛出正反面的概率依然是各占50%。

读懂了赌徒谬误，可以让我们更理性地生活。尽管我们都渴望在最大程度上做出最佳的决策，但切忌根据前面的事件状况去推断后面的事件结果。痴迷于计算概率，痴迷于主观上过度自信的判断，都可能会招致失败；学会独立地看待每一件事发生的概率，才是正向的思考。 lnjfyAcwd2sI5VqKoWWH+W/eVSIeMkn6fXYa1qXW8vd5811e5B1WlmYvo1YVBbXm