代表性启发式是一个相当尴尬的术语。为了理解它的含义及其对选择和决策的影响，我们先来看一个例子：
肖旭，30岁，大学建筑设计专业。他喜欢城乡规划、景观设计、历史建筑保护等。他获得了许多校园设计奖。同时，肖旭非常喜欢足球，加入了学校足球队，并在大学足球比赛中获奖。如今，肖旭已经大学毕业并工作多年，更有可能的是：
a、在设计公司做设计师；
b、在设计公司做设计师，下班后参加公司组织的业余足球队。
你是如何选择这个例子的？可能有很多人倾向于选择B，然后代表性的思维模式干扰了决策。其实这是一个很简单的数学概率论问题。在设计公司做设计师的业余团队和参与公司组织的业余团队是两套，两套的交集永远不可能大于其中一套，也就是说肖旭是B的概率永远不可能大于A，肖旭更有可能是A，要知道设计师的数量远远超过设计师和足球队两者。
在统计学中，如果选择B，忽略基本概率是错误的。这是一个非常简单的低级错误，只有简单的概率论知识才能避免。但是，这样的错误在日常生活和投资决策中经常发生，而且往往在亏损的时候突然意识到。
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通过这个例子，代表性的灵感是指这样一种情况：面对不确定的事件，我们往往根据可以收集到的信息，基于过去经验的相似性来判断或预测。在很多情况下，这种思维是一种非常有效的方法，可以在有限的信息基础上快速掌握问题的本质，推断出结果。但有时这种思维会造成严重的偏差和错误。究其原因，是这种思维模式倾向于根据现状和历史经验的相似性来判断，而不是分析事件发生的概率来评估可能性，从而导致非理性决策。
当面对大量的信息，其中很多是非主要内容时，当依靠这些信息寻找匹配的历史经验进行决策而忽略主要问题时，就会出现偏差和错误。有时候恰恰相反，收集到的信息有限，似乎决策所需的信息储备不够。这时很难找到匹配度高的历史经验，有可能盲目依赖历史经验进行决策，也会出现偏差和失误。
很多情况下，我们只需要利用好简单的数学和概率思维模型，养成严格理性的逻辑推理习惯，就可以避免代表性灵感对决策的负面影响。很多有效的决策不需要太多的细节信息，只需要掌握主要信息，就能在大方向上做出更正确的判断。
回到前面的例子，要做的决策不是A就是B，只有用数理逻辑分析A和B的关系，才能得到准确的决策结果。至于肖旭的年龄、专业、爱好、奖项等。这种巨大的信息量与需要做出的决策没有逻辑关系，并且可以完全排除。当思维模式受到这些海量信息的干扰时，非理性决策就会在代表性灵感的影响下出现。
在投资决策中，这样的情况很多。
第一，通常认为好公司的股票就是好股票，如何定义好公司是基于历史经验的。一般认为，实现了高利润的公司就是好公司，但获得的利润通常是过去式，并不一定意味着未来的利润能够持续增长。如果行业发生变化，过去盈利能力高的公司很可能会回到平均盈利水平，变得平庸甚至亏损。券商研究报告喜欢对好公司进行盈利预测，通常采用线性趋势外推预测，结果往往过于乐观，至少70%的盈利预测目标无法实现。
第二，市场热衷于寻找成长型企业，但成长的空间往往取决于通过历史经验对未来的想象。成长型行业和企业往往能带来巨大的投资收益，资本市场的投资收益通常领先于企业和行业的业绩。企业和行业的成长空间往往被高估，导致资本过度投入。比如网络经济、高科技产业、共享出行等。都经历过泡沫破灭，而梦想往往在资本狂欢盛宴后破碎。
第三，通过估值寻求企业价值，估值逻辑往往基于历史经验。估值是一件困难的事情，两者都是
门技术，又是门艺术。不少信奉价值投资的人喜欢用一套听上去非常逻辑严密的估值体系对企业做价值判定，但估值方法往往是刻舟求剑的死守教条。实际上，大部分行业和企业都是动态的、多元化的，估值逻辑也是需要持续调整的。目前，市场给的很多企业估值偏离了动态价值，很多估值过高，也有不少估值过低。例如，某企业主营业务是生产显示器面板，这个行业竞争过度导致估值较低。近几年这家企业逐渐转型，加大视听产品芯片的研发和市场开拓并取得积极成果，但市场估值逻辑仍然延续了面板企业的定价。对于动态的市场和企业，精准的估值是非常困难的。这时候不需要估值非常精准，越精确的估值结果越是算命。而是要排除大部分历史干扰信息，寻找到行业和企业的动态主线，以严密的逻辑思维洞察行业和企业的潜力和前景。
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