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不能用一维的思考方式来理解复杂且呈“锯齿状”的事物。准确地说，什么是锯齿状呢？锯齿状特征需要满足两个条件：
- 它必须由多个维度组成；
- 这些维度彼此之间的相关性很弱。
不只人的身材具有锯齿状的特征，几乎我们所关心的所有人类特征，包括天资、智力、性格、创造力等，都是呈锯齿状、参差不齐的。
◆ 对于人的身材和能力这类的特征，它们虽然是呈锯齿状、参差不齐的，但是，这还不足以构成多维度，多维度还要求每一个维度必须相对独立。这种独立性，用数学术语来表达，即为弱相关。
◆ 如果一个系统里所有维度之间的相关性都很强，那么该系统就不符合锯齿理论，你完全可以采用一维的方式来分析它。让我们看看道琼斯工业指数（Dow Jones Industrial Index，简称道指）。道指是单一的数字评分，它集合了30家著名的大型“蓝筹”公司的股票价格。在每个美国股市交易日结束时，金融报纸必定会公布道指，并精确到小数点后两位（2015年1月2日的数字为17832.99），以及该数字是涨是跌。投资者们利用道指来评价股票市场的整体表现。他们有充分的理由这样做，因为在1986—2011年（共25年），道指与其他4个主要股票指数之间的相关性高达0.94。[插图]即使股票市场是多维的（在美国就有成千上万家上市公司），它的整体活力也可以用一个简单的数字来概括：用道指来评判股票市场的综合表现，最合理地运用了一维思考方式。
◆ 身材的锯齿性特征曲线图
◆ 锯齿状的智力曲线图
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《平均的终结：如何在崇尚标准化的世界中胜出》 托德·罗斯