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代表性法则一般又称代表性启发法（representativeness Heuristics）
代表性法则指人们在不确定性的情形下，会抓住问题的某个特征直接推断结果，而不考虑这种特征出现的真实概率以及与特征有关的其他原因。在很多情况下，代表性法则是一种非常有效的方法，能帮助人们迅速地抓住问题的本质推断出结果，但有时也会造成严重的偏差，特别是会忽视事件的基本要素（base rate neglect），即无条件概率和样本大小。Rabin称这种用小样本特征反映母体特征的信念为“小数定理”。
