概率判断与基础概率

概率是研究如何做出高明猜测的系统，判断概率应基于相关参照组的相对频率和历史数据，而非主观感觉或情绪性案例。

我们可以通过相对频率预测概率——事件在过去相似情况下发生的频次。只有在通晓所有可能性结果且等可能的情况下，才能准确计算出事件发生概率，如掷硬币、掷骰子。

德克萨斯州飓风概率：1900-1996年发生36次飓风，每年发生几率为37%（36/97）。这是"底线频数结果"。使用相对频率时必须确保未来环境与历史环境充分相似，同时注意结果的变异性和严重性。

医生说"第一次碰到这种病例，预期存活率为5成"——如果没有历史数据支撑，"5成"仅表明医生对结果的主观猜想。另一医生说"根据以往记录，50%的病人能存活5年或更长时间"——背景数据越典型，预期越准确。

不确定性提高了保险公司定价难度。巴菲特说飓风造成的损失可能是20年前的10倍多，因为海岸地区人口爆炸式增长。即使不能准确评估风险程度，也能合理定价——"不一定要知道一个人几公斤重才认为他该不该减肥"。巴菲特聚焦最坏情况：假设同时发生长岛飓风、加州地震等，把最坏情况保持在让人舒服的水平。

"9·11"后巴菲特说："产险业所有人都犯下了最基本的承保错误——过于注重过去的经验，而未顾及真正暴露的风险。"经验是承保风险最有用的出发点，但在某些时候运用过去经验不但没有用反而危险。即使不能预知概率，也有证据可以告诉我们概率是提高了还是下降了。一个必然性事件与可能性结果的联系越紧密，它发生的概率越高。