我们回想一下第十章中关于人的寿命的例子，随着人们年龄的增大，剩余寿命的有条件预测会降低（随着你年龄的增长，你对未来的寿命预期越来越短；之所以会这样，是因为人们知道对于人们的寿命都有渐进的“软”顶）。以标准偏差单位表达，平均斯坦高斯变量的有条件预测为0.8（标准偏差），高于0起点。如果高于1起点，那么偏差会达到1.52。如果高于2起点，那么偏差会达到2.37。你会看到，随着偏差的增加，这两个数会趋向于相等。因此，如果标准偏差达到10，那么随机性变量预测也会是10。
在极端斯坦，情况则不尽相同。对任意变量增加的有条件预测并不会随着变量增加而汇集于起点。在现实世界中，比如股票收益（及所有经济变量），损失大于5个单位，无论使用何种测量单位（没有太大的差别），损失将都在8个单位左右。假如一次大于50单位，那么损失大约在80单位，同时，如果我们一直测量下去，直到样本耗尽，那么平均大于100万单位的对应将是250单位！这一规律会延伸到多个领域。这一点告诉我们，没有典型的失败，也没有典型的成功。你可以预测战争的发生，但你不能预测战争的后果！具备死亡500万人的条件的战争，最终可能会死亡1 000万人（甚至更多）。具备死亡5 000万人的条件的战争，最终可能会死亡1亿人（甚至更多，我们难以估量）。你可以预测某个有能力的人会“致富”，但他的财富可能是100万美元、1 000万美元、1亿美元或10亿美元——没有一个典型的数字。比如，我们有关于药品销售的预测数字，前提是一切情况正常。销售预测与实际销售数据完全没有关系——有些提前预测到会成功销售的药品，其实际销售量会达到预测销售量的22倍。
极端斯坦中缺乏“典型”事件，使得一种叫做预测市场（在预测市场中，人们对事件下赌注）的事物显得愚蠢可笑，因为预测市场认为事件都是二元的。“战争”是没有意义的：你需要预测它的破坏——但没有一种破坏是典型的。许多人都预测到了第一次世界大战的发生，但却没有人能够预测到它的规模。经济学不起作用的一个原因，是文学作品对这一点几乎完全无所适从。
因此，在第一章中提到的弗古森关于事件（战争公债的价格）预测的方法论，较之单纯的预测要可靠得多，因为能够体现出政府战争成本的公债，其定价应基于事件可能性与事件结果的乘积，而不仅仅是事件的可能性。因此，我们不应只看人们是否“预测”到了某件事情，而不看他们的言论对事件造成的影响。
与前一个谬误相关的，是人们会错误地认为，我这里所要表达的意思，是这些黑天鹅事件较之使用传统方法更容易发生。实际上，它们更不容易发生，但却具有更大的影响。我们来想一下，在一个赢家通吃的环境（比如艺术界）中，成功概率非常低，因为能够获得成功的人会很少，但回报率却是高得不成比例。因此，在一个肥尾环境中，罕见事件发生概率小（可能性低），但这些事件的能量却十分巨大，它们能够对整个事态造成实质性的影响。
这一点从数学上来讲是很简单的，只是不能很轻易地表现出来。我一直都喜欢给数学专业的大学毕业生们进行下列测验（这一测验要求根据直觉现场解答）。在高斯世界，超越一个标准偏差的可能性大约是16%。在更肥尾（fatter tails）分布（平均数与差异相同）的情况下，超越标准偏差的可能性又是多少呢？答案是更低，而不是更高——尽管偏差的数量下降了，但更少的偏差却具有更高的影响力。大多数毕业生的回答是错误的，这一点使人困惑不解。
再次回到压力测试。在写到此处时，美国政府正在通过采取大的偏差对金融机构进行压力测试，然后将结果与这些机构的资本化进行对比。但问题在于，他们从哪里得到有关的数据呢？从历史上得来吗？历史数据存在很大的缺陷，因为我们知道，历史并不能说明极端斯坦的未来偏差。历史数据来自极端偏差的非典型性。我的压力测试的经验不会揭示出太多的风险问题——然而，风险可被用于评估模型错误程度。
偏差感知心理学
关于发展非典型性的直觉脆弱，丹·戈尔茨坦与我就关于条件预测的直觉因素进行了一系列的实验。我们提出了下列类型的问题：身高高于6英尺的人，其平均身高是多少？体重大于250磅的人，其平均体重是多少？我们使用来自平均斯坦的变量（包括上述高度和体重，另外加上年龄）进行实验，让参与者们猜测来自极端斯坦的变量，比如说市场资本化（资本化金额超过50亿美元的公司的平均规模有多大）及股市表现。结果清晰地表明，对于平均斯坦，我们拥有良好的直觉，但对于极端斯坦，我们的直觉却极端可怜——然而经济生活中几乎充满了极端斯坦。对于较大偏差的非典型性，我们没有良好的直觉。这既解释了愚蠢的冒险行为的原因，又解释了人们为什么会低估机会的原因。
我们来看看风险设计。在数学上看来相当不错的叙述（我之前已经用生存率的例子作过说明），在心理学上却并非如此。更为糟糕的是，专业人士也会被愚弄，将他们的决策基于感性的错误。我们的研究表明，风险形成的方式会极大地影响人们对风险的认识。如果我们告诉投资者，平均下来，投资者每隔30年会倾家荡产一次，那么他们很可能仍然会选择投资。然而，如果你告诉他们，他们每年都有3.3%的投资亏损的可能性，那么他们很可能便会放弃投资。
乘坐飞机也存在同样的问题。我们在实验中问过受测者：“假如你在国外度假，此刻正考虑乘坐国内航班去参观一座海岛。安全数据显示，如果你每年乘同一航班飞行一次，那么平均每1 000年会遭遇一次空难。如果你不去旅游，你便不可能参观这一国家。那么你是否会选择乘坐飞机呢？”所有的受测者都作出了肯定的回答。然而，如果我们将第二句话改成“安全数据显示，本条航线平均每1 000次飞行便会发生一次空难”，那么只有70%的人表示会乘坐该航班。在两种情况下，发生空难的概率都是千分之一，但第二种说法听上去风险更大。
