一位年轻的统计学家如何识别一种称为"幸存者偏差"的认知偏差并拯救生命：
第二次世界大战期间，美国希望为其飞机的特定区域增加加固装甲。
分析人员检查了返回的轰炸机，绘制了它们的弹孔和损坏情况（如下图所示），并得出结论，在尾部、机身和机翼上增加装甲将提高它们的生存几率。
但一位名叫亚伯拉罕·沃尔德 (Abraham Wald) 的年轻统计学家指出，这将是一个悲剧性的错误。
通过只绘制返回飞机上的数据，他们系统地忽略了一个关键的、信息丰富的子集上的数据：
受损且无法返航的飞机。
• "看到"的飞机受到了可幸存的损坏。 • "看不见的"飞机遭受了实际未受的损坏。
沃尔德得出的结论是，应该在返回飞机的"未受伤"区域（下图中没有弹孔的区域）添加装甲。
他的深刻逻辑是：幸存者没有受伤的地方，实际上是飞机最脆弱的地方。
根据他的见解，军方加固了发动机和其他易损部件，显着提高了战斗中机组人员的安全，挽救了数千人的生命。
亚伯拉罕·沃尔德（Abraham Wald）发现了一种称为"生存偏差"的认知偏差：
由于系统地关注幸存者（成功）而忽略伤亡（失败）而产生的错误导致我们错过了真正的基本生存率（实际成功概率）并得出有缺陷的结论。
生存偏差无处不在------它给企业带来的成本可能是巨大的。
当我们未能考虑结果的范围和隐藏的证据时，我们就会对现实产生一种扭曲的（而且通常是不正确的）看法。
看不见的东西往往比看得见的东西更有价值。
幸存者偏差是指关注成功结果而忽视非幸存者的倾向。它导致对现实过于乐观的看法------仅对幸存者的分析不够有力或富有洞察力。评估企业和投资的情况经常发生。
你经历过哪些可以归为"幸存者偏差"的事情？