指導なしにベイジアン推論を改善する方法：頻度形式。

心は設計上、ベイジアン推論を行うことに対して先天的に偏っているのか？過去の基準率無視に関する研究は、心が適切な認知アルゴリズムを欠いていることを示唆している。しかし、アルゴリズムの存在に対する主張、ベイジアンであれその他であれ、特定の情報形式を指定しなければ評価することは不可能である。著者らは、ベイジアンアルゴリズムが以前の研究で使用された確率形式よりも頻度形式で計算的に単純であることを示している。頻度形式は、動物の採餌から神経ネットワークに至る自然サンプリングにおいて、情報が取得される逐次的な方法と一致する。著者らは、ベイジアンの問題に対する数千の解を分析したところ、情報が頻度形式で提示された場合、統計的に素朴な参加者がベイジアンアルゴリズムによってすべての推論の最大50%に達することを導き出した。非ベイジアンアルゴリズムには、フィッシャー式およびネイマン-ピアソン式推論の簡易バージョンが含まれている。心は設計上、ベイジアン推論を行うことに対して先天的に偏っているのか？啓蒙時代の古典的確率論者であるコンコルセ、ポアソン、ラプラスを含む彼らは、確率論を「hommes éclairés」として知られる教育を受けた人々の常識と同一視した。ラプラス（1814/1951）は「確率の理論は、本質的には良識を計算に還元したものであり、良い心が本能的に知っていることを評価するものである」と宣言した。