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1．卡尼曼是世界上第一个凭借心理学研究获得诺贝尔经济学奖的人。这个说法对吗？
A．对
B．不对
2．卡尼曼指出：人类判断出错的原因有两种。一种是偏差，另一种是什么呢？
A．误差
B．噪声
C．系统认知
3．在做一个判断时，以下哪种方法出错的可能性最小？
A．使用算法模型
B．进行头脑风暴
C．追随明智判断者
4．假设一位法官对于大部分案件都判得比较轻，但是对于某类案件，比如诈骗案，却总是判得很重。那么，下次他审理诈骗类案件的时候，你能准确预测判决结果吗？
A．能
B．不能
5．假设你看好一只股票，但是不确定现在的股价是不是太高了，想要知道在哪个价位买入更好。那么，以下哪种做法更有可能提高你的收益？
A．自己先做一个判断，然后假设这个判断是错的，试着考虑更多因素，重新判断，然后取两次的平均值
B．问几个你信任的专业投资人，对他们的独立判断取平均值
C．自己先做一个判断，过3个星期之后再判断一次，然后取两次的平均值
6．企业在做员工绩效考核的时候，以下哪种做法不仅不能产生好效果，反而会引起巨大的问题？
A．强制性末位淘汰
B．360度反馈制度
C．结构化指标考核
1.对
答案解析: 2002年，卡尼曼获得诺贝尔经济学奖，评审委员会给出的颁奖理由是：“卡尼曼教授把心理研究的成果与经济学融合到了一起，特别是在不确定状态下人们如何做出判断和决策方面的研究。”
2.噪声
答案解析： 卡尼曼在书中写道：“要理解判断中的误差，我们必须同时理解偏差和噪声。”
如果用公式来表达，那就是：
总体误差（均方误差）=偏差2＋噪声2详见第5章。
3.使用算法模型
答案解析： 人有噪声，但规则没有，所以在大多数判断当中，一个算法模型，甚至是一个简单的规则，效果往往要好于人类自以为是的判断。当然，我们也要注意，规则的使用也是有限制条件和适用范围的。详见第9.10、27、28章。
4.不能
答案解析： 法官整体判得松还是严，这是“水平噪声”；对哪些案件有特殊的倾向，这是“稳定模式噪声”。如果能够提前了解这两项，确实能大致预判一个法官的判决方向。但是，“情境噪声”，也就是偶然的随机误差，仍然可能影响判决结果。比如这位法官支持的球队昨天刚刚输了，他就更可能判得更严。即使没有外部干扰，人类大脑的思考效率也会忽高忽低，造成一些不可解释的错误。所以，我们永远不可能准确地预测判决结果。详见第6、7章。
5.问几个你信任的专业投资人，把他们的独立判断取平均值
答案解析： 噪声本质上是一种统计上的概念，每个人都会往不同的方向偏。所以，多找一些独立的外部观点，然后取平均值，让噪声之间互相抵消，就能做出更好的判断，这就是所谓的“群体智慧”。答案A和C在一定程度上也能取得类似的效果，但是效果大约只是答案B的1/2到2/3。
6.强制性末位淘汰
答案解析： 排名虽然能看出来到底谁的能力更强，但是强制排名容易混淆绝对绩效和相对绩效，并且可能会误伤高绩效团队中相对靠后的优秀员工。所以，更好的方法是排名，但不强制。此外，借助外部视角，确定共同参考框架等等，也是绩效考核里常用的好办法。详见第23章。