在预测、估算或风险定级时，用基础率…

适用于时间线、工作量、结果预测、变更/迁移/部署/发布风险定级，以及新证据到来需要移动先验估计的场景。

适用场景

解决思路

1. 把信念表述为数字和区间，而不是模糊感觉；先锚定基础率，用显式似然更新，用因子分解约束未知量，绝不要编造虚假精度。
2. 定义可检验的主张：写清结果 + 时间范围 + 单位；用可证伪陈述替代“可能”等含糊说法。
3. 锁定先验并挑战它：说出参考类别的基础率，以及至少一个可信的替代路径/假设及其概率或比率。
4. 除非能写出偏离基础率的具体理由，否则把先验拉向基础率。
5. 给出针对所选先验或区间的最强证据反例：它支持什么估计；如果该反例经得起检验，就修正估计。
6. 把模糊词转换为数字，例如“likely”约等于 65–80%。
7. 给出区间而不是单点：至少给出一个置信区间，优先给出 50% 和 80% 区间。
8. 假设自己过度自信；当外部视角薄弱时，加宽区间。
9. 证据到来时按 先验 → 似然 → 后验 更新：先验几率 = p / (1 − p)。
10. 计算似然比 LR = P(E|H) / P(E|¬H)；LR > 1 支持 H；LR = 1 是噪声；LR < 1 削弱 H。
11. 计算后验几率 = 先验几率 × LR（即使 LR < 1 也要相乘）；p = 几率 / (1 + 几率)。
12. 用距离 1 的强度带判断 LR：弱约 1.5–3×，中 3–10×，强 10–100×，决定性 100×+。
13. 把昨天的后验作为今天的先验，用于处理下一个证据。
14. 对稀有事件从基础率出发；生动的阳性证据之后，大部分概率质量仍可能留在误报上。
15. 只有当需要的量级无法测量或查到时，才用 Fermi 边界估计未测量量。
16. Fermi 分解：Quantity = Factor₁ × Factor₂ × …（或各分量求和）。
17. 给每个因子一个范围；做数量级估计时使用一位有效数字的几何均值。
18. 相乘并报告“约 X，误差在 3–5× 内”；做 sanity-check：10× 误差是否会改变决策；把任何实际可查到的因子替换掉。
19. 跳过 Fermi：当数字可低成本测量、决策需要比约 3–5× 更紧的精度，或每个因子都是纯凭空编造时。
20. 为便于检查，陈述最终估计：主张、范围/置信区间、关键不确定性，以及能证明它错误的观察。
21. 当剩余范围内决策稳定，或下一次更新需要你尚没有的新证据时，停止估计。
22. 输出 Claim：带时间范围的可证伪陈述。
23. 输出 Prior：基础率、替代路径、调整理由、最强反例、最终先验概率。
24. 输出 Range：置信区间，而不是单独一个点。
25. 输出 Updates：每条证据一行，包含 prior、LR（或显式启发式 Δ）、posterior。
26. 输出 Fermi bounds（若使用）：因子乘积和“约 X，误差在 N× 内”。
27. 输出 Decision implication：如果真实值处于区间低端 vs 高端，会改变什么。
28. 验证/停止：如果无法说出基础率、替代方案或严肃反例，把估计标记为猜测而非校准预测。
29. 如果决策在整个范围内不变，停止估计。
30. 如果新证据到来但数字不动，或数字动了却没有 LR/Δ，重新计算。
31. 防过度应用：不要把可核对事实包装成概率，不要编造参考类别，不要对可测量量做 Fermi 分解。
32. 不要在有 5× 不确定性的乘积上报告三位有效数字。
33. 对稀有事件，拒绝从一次生动命中跳到接近确定，必须保留基础率先验。

适用边界 · 注意事项

• 当数量可测量或可查到，直接测量或查询，不要估算或做概率化包装。
• 当决策在整个合理范围内都不变，跳过估算直接行动；只需要二元门且已有决定性观察时也不要加流程。
• 当没有真实参考类别、会编造基础率，或只能猜时，把它标为猜测而不是校准预测。