预测模型有哪些（有趣的多模型预测思维）

谷歌公司在实践中发现，仅用一位面试官评估求职者（而不是随机挑选），会使录用一名高于平均水平雇员的概率从50%提高到74%，加入第二位面试官可以把这个概率提高到81%，再加入第三位面试官则只能把这个概率进一步提高到84%，加入第四位面试官也只能提高到86%……使用20位面试官也只能将这个概率提高到90%多一点。这些证据表明，增加面试官人数的作用是有限的。

类似的结果也出现在经济学家对失业率、经济增长率和通货膨胀率进行的成千上万次的预测中。在这种情况下，我们应该把每位经济学家视为一个模型。加入一位经济学家会使预测的准确性提高大约8%，加入两位可以提高12%，加入3位可以提高15%，加入10位经济学家则能够将准确率提高大约19%。顺便说一句，假设你知道谁是最好的经济学家，那么最好的经济学家的预测只比平均水平高出大约9%。因此，3位随机选择出来的经济学家的表现就已经优于那位最好的经济学家了。5相信多位经济学家的平均预测、而不依赖历史上表现最好的经济学家的另一个原因是世界一直在变化。在今天的预测中表现优异的经济学家，明天就可能会泯然众人。同样的逻辑也可以解释为什么美国联邦储备系统要依赖一系列经济模型，而从来不会只依赖某一个经济模型。