明明是运气偏以为实力-谈聚类错觉

几个观察

背影杀手

大学时年少轻狂，经常路上洗眼睛（看美女）。有时会对走在前面的拥有曼妙身材的女生心动不已，且很希望能看到脸（年少觉得脸蛋漂亮最重要），但又不至于跑步前去回望，于是就根据迎面而来的男生反应来判断曼妙身材的女生是否也漂亮。如果男生看了又看瞟了又瞟，那基本上可以判断是美女。于是把这个方法分享给室友，室友开玩笑说也有可能是个背影杀手，男生频繁看可能是女生奇异特别，比如丑痣比如脸上有米饭。

牛牛运气

中年人的社交越来越无趣，有点玩物丧志。经常和几个高中同学聚在一起打牌，主要是牛牛，小赌怡情，最后大赢家就支付茶室费用，请吃夜宵，如果还有剩余，适当发个红包抢一抢。长年累月下来发现几个有意思的现象:第一个就是综合起来，大家都没有输赢，钱都给了茶室和饭店老板；第二个是有的同学会阶段性地运气很好，有时时间长达半年，赢多输少，导致有那么一阵大家都怕他。

技术流派

股市名言“凭运气赚的钱，靠实力亏了回去”，不少投资者因为有内幕消息或运气好，碰上了几只牛股，赚了不少钱，觉得炒股简单，而且又有成功经验，于是继续或加大资金投入，结果把赚的钱都输了回去，于是开始各种学习，尤其是技术。

听过一个老师说法，在A股市场，技术只能发挥1/4的效用，没有日内交易砍半，没有做空反向交易再砍半；因此炒股如果单纯用技术是行不通的，而期货因为可以日内也可以做空，所以技术可以发挥更大作用。

K线/形态/波浪/指标在一定程度上是一种规律总结，正因为大部分人相信，形成了一定的共识，技术才有所作用，但也无法做到胜率100%，毕竟交易同时也是艺术。

聚类错觉

在样本量很少的情况下，持续出现了某一类现象，就尝试归纳总结，认为有某种因果联系/关系，或规律或经验，并以此来进行判断和决策，很容易就会翻车。无论是背影杀手，还是阶段性赌运，或所谓技术，都存在一个认知偏差，就是聚类错觉。“物以类聚，人以群分”，我们天性地会对发生的事物/任务/人物等进行区分归类，简单的区分容易导致翻车，如何避免？

AI方案

Prompt：

假设您是一个心理学教授，准备“聚类错觉”的课，介绍什么是聚类错觉？为什么会产生聚类错觉？如何避免聚类错觉？在哪些领域有应用？最后推荐相关书籍和视频课程！

ChatGPT4.0回答：

聚类错觉：定义、原因、避免方法和应用领域

一、什么是聚类错觉？

聚类错觉（Clustering illusion）是一种认知偏差，指的是人们在随机数据中看到非随机模式的倾向。换句话说，人们往往会将随机事件的集群视为非随机，而忽视了随机性本身就可能产生这样的集群。

例如，如果你不断地掷硬币，可能会出现连续几次都是正面的情况。这种情况本质上是随机的，但我们往往会将其视为一种模式或趋势。

二、为什么会产生聚类错觉？

聚类错觉的产生主要是由于人类的大脑天生就有寻找模式和顺序的趋势。这是一种称为”模式识别”的心理现象，是人类为了解释和预测环境中的事件而进化出来的一种能力。

然而，这种能力在处理随机数据时可能会导致误解。因为在一组随机数据中，聚集和分散都是正常的，但我们的大脑可能会错误地将这些聚集解读为有意义的模式。

三、如何避免聚类错觉？

避免聚类错觉的最好方法是通过教育和训练来提高我们对随机性的理解。我们需要理解并接受随机过程中会出现集群是正常的，并不一定意味着存在非随机的模式或趋势。

此外，使用统计工具和方法也可以帮助我们更好地理解和分析数据。例如，我们可以使用各种统计测试来确定观察到的模式是否可能是随机产生的。

四、聚类错觉在哪些领域有应用？

聚类错觉在许多领域都有应用，包括：

• 心理学：研究人类如何处理和解释信息，以及这些处理和解释如何影响我们的决策和行为。
• 统计学：理解和解释数据，以及如何使用正确的工具和技术来避免误解数据。
• 金融：在股市投资中，人们往往会错误地将股价的短期波动视为长期趋势。

五、相关书籍和视频课程推荐
书籍：

• 《Thinking, Fast and Slow》（快思慢想）： 作者Daniel Kahneman，诺贝尔经济学奖得主，详细介绍了人类的决策过程中的各种认知偏差，包括聚类错觉。

• 《The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our Lives》（醉汉步行：随机性如何主宰我们的生活）： 作者Leonard Mlodinow，讲述了随机性在我们生活中的重要性。

视频课程：

• Coursera的”Learning How to Learn“：介绍了人类的学习和思考过程，包括我们的大脑如何处理并误解信息。
• Khan Academy的”Statistics and Probability“：提供了大量关于统计和概率的教程，帮助你更好地理解和分析数据。

New Bing回答：

聚类错觉是指随机的样本中，即使背后可能没有任何规律，也不可避免地出现一些簇聚，却常常被人误认为统计意义的规律。聚类错觉是一种常见的认知偏差，它会影响人们对数据的解释和分析。

聚类错觉产生的原因是人们在处理数据时，往往会忽略数据的随机性和噪声，而过度关注数据的相似性和簇聚性。这种偏见会导致人们对数据的解释和分析出现错误，从而影响决策。

为了避免聚类错觉，我们可以采用以下方法：

1. 使用更多的样本；
2. 使用更多的变量；
3. 使用更多的方法；
4. 使用更多的模型；
5. 使用更多的技术。

聚类错觉在许多领域都有应用，例如金融、医学、社会科学等。在金融领域，聚类错觉可以导致投资者错误地将某些股票视为同一类别，从而影响投资决策。在医学领域，聚类错觉可以导致医生错误地将某些病人视为同一类别，从而影响诊断和治疗。

以下是一些相关书籍和视频课程：

• 《Python数据科学手册》；
• 《R语言实战》；
• 《机器学习》；
• 《统计学习方法》；
• 《深度学习》。

希望这些信息能够帮助您！

通义千问回答：

聚类错觉是指人们在对事物进行分类时，容易受到群体效应的影响，导致对个体的评价和归类产生偏差的现象。这种现象通常被称为“聚类错觉”。

产生聚类错觉的原因主要有以下几点：

1. 社会期望： 人们通常会认为与自己相似的人更有可能具有相似的特征，因此容易将一些相似性较弱的个体归为一类。
2. 直觉错误： 人们在面对大量数据时，容易依赖自己的直觉和经验进行分类，而这种直觉很可能是错误的。
3. 选择偏见： 当人们面对多个类别选择时，他们可能会选择最容易区分的类别，而不是最合适的类别。
4. 维度偏差： 在对事物进行分类时，人们可能会受到某些特征的影响，而忽略其他重要的特征。

如何避免聚类错觉？

1. 保持客观： 在进行分类时，要尽量克服自己的主观偏见，以客观的态度对待每一个个体。
2. 寻找关键特征： 在对事物进行分类时，应该关注最具代表性和区分度的特征，而不是仅仅依赖一些表面特征。
3. 使用合适的分类方法： 根据不同的分类任务和数据特征，选择合适的分类方法，如聚类、回归等。
4. 对结果进行反思和验证： 在完成分类任务后，要对分类结果进行反思和验证，确保分类结果的合理性和准确性。

聚类错觉在以下领域有广泛应用：

1. 市场营销： 通过对消费者的行为和偏好进行聚类，帮助企业更好地了解目标客户，制定精准的营销策略。
2. 社会心理学： 研究人们的社会行为和心理特征，通过聚类分析发现群体之间的相似性和差异。
3. 数据挖掘： 在大数据分析中，通过聚类方法帮助研究人员发现数据的内在结构和规律。
4. 生物信息学： 在基因组学研究中，通过聚类分析探究物种之间的亲缘关系和进化规律。

推荐书籍：
《社会心理学：概念与实践》（Social Psychology: Concept and Application）

推荐视频课程：
《社会心理学基础》（Introduction to Social Psychology）（YouTube视频，由加州大学欧文分校提供）

Google Bard 回答：

聚类错觉是一种认知偏差，指人们倾向于在随机数据中看到模式或趋势。这种错误判断可能由多种因素引起，包括：

• 选择性注意力： 人们往往会注意到与他们预期或期望相符的数据，而忽略与之不符的数据。
• 样本量不足： 当人们看到少量数据时，他们更容易在其中看到模式或趋势。
• 缺乏统计知识： 人们可能不知道如何正确地分析数据，从而导致错误的判断。

聚类错觉可能会导致人们做出错误的决策，例如在投资、赌博或医疗诊断等领域。要避免聚类错觉，人们应该：

• 意识到聚类错觉的存在。
• 收集更多的数据。
• 使用统计方法分析数据。
• 咨询专家意见。

聚类错觉在许多领域都有应用，例如：

• 市场营销： 企业可以使用聚类错觉来识别潜在客户，并开发针对性的营销活动。
• 医疗诊断： 医生可以使用聚类错觉来识别患者的疾病，并制定治疗方案。
• 金融投资： 投资者可以使用聚类错觉来识别潜在的投资机会，并做出明智的投资决策。

以下是一些关于聚类错觉的相关书籍和视频课程：

书籍：

• 《认知偏差：影响你生活的十大心理陷阱》（Daniel Kahneman）
• 《思考，快与慢》（Daniel Kahneman）
• 《黑天鹅效应》（Nassim Nicholas Taleb）

视频课程：

• 《聚类错觉》（Coursera）
• 《认知偏差》（edX）
• 《心理学入门》（YouTube）

希望这对你有所帮助。