Question

亚马逊的秘密彩金列在奖金表屏幕中计算方式是怎样算的

Answer 1

SCATTER奖金 等于总注 乘 赔付表上相应的翻倍乘数。 神秘SCATTER奖金 等于 总注 乘 赔付表上相应的翻倍乘数。 如果多条活跃的赔付线出现赢奖组合，则奖金会相加。如果一条赔付线上出现了2个赢奖组合，则按奖金较高的组合赔付。赢奖组合必 须从最左侧的转轴开始，而且符号必须在赔付线上连续排列。SCATTER符号不受这些规则的限制。以下有更多关于SCATTER符号的信息。 每次旋转赢奖后都会显示累加的奖金和所有赔付线的奖金。赢得大奖时，奖金窗口将弹出来并显示总旋转赢奖金额。

Answer 2

我们经常认为，收集尽可能多的信息将有助于我们作出最好的决定。有时这是对的，但有时这也会阻碍我们的进步。甚至在一些时候，这可能是危险的。

Answer 3

贝佐斯的决策方法论直接或间接地推动了亚马逊两个披萨原则的形成，因为小团队做决策更多情况下都是可逆的。

贝佐斯进行决策的方法论
我们经常认为，收集尽可能多的信息将有助于我们作出最好的决定。有时这是对的，但有时这也会阻碍我们的进步。甚至在一些时候，这可能是危险的。
许多最成功的人采用简单、多样化的决策方法论，以消除在特定情况下进行审议的必要性。
一种可能是默认说不，就像史蒂夫·乔布斯那样。或者像沃伦·巴菲特那样，拒绝任何需要计算器或计算机的决定。或者是像埃隆·马斯克那样，遵循第一性原理。亚马逊的创始人杰夫·贝佐斯的方法与上面提到的方法都不尽相同。他会问自己，这是一个可逆的还是不可逆的决定？
如果一个决定是可逆的，我们可以在没有得到充分信息的情况下，快速下决定。如果一项决定是不可逆的，我们最好放慢决策过程，确保我们考虑到充分的信息，并尽可能透彻地理解所面对的问题。
贝佐斯用这种方法论作出了建立亚马逊的决定。他意识到，如果亚马逊失败了，他可以回到他以前的工作中。他仍然会学到很多东西，并且不会后悔尝试。这个决定是可逆的，所以他冒险了。这对他很有帮助，在他以后作出决定的时候，依旧发挥着作用。
在不确定中做决策
假设你在网上看到了一个评论后，决定去尝试一家新餐馆。因为你从来没去过那里，你不知道食物会不会好吃，或者气氛会不会很沉闷。但是，你会利用评论中不完整的信息来做出决定，因为你知道，如果你不喜欢这家餐馆，并不是什么大不了的事情。
在其他情况下，不确定性也有一点风险。你可能会决定接受一份特定的工作，但你不知道公司文化是什么样的，也不知道“蜜月期”结束后，你对工作的感觉如何。
你可以很快地做出可逆的决策，而不需要纠结于找到完整的信息。如果这个决策失败了，我们可以用很少的成本从经验中吸取智慧。通常，不值得花费时间和精力去收集更多的信息，去寻找完美无缺的答案。虽然你的研究可能会使你的决策更好5 %，但你可能会错过一个机会。
但是，要注意可逆的决策不是鲁莽行事或不去了解情况的借口，而是一种信念，即我们应该使我们的决策框架适应我们正在作出的决策类型。可逆的决策不需要像不可逆的决策那样做出。
快速做出决策的能力是一项竞争优势。创业公司的一个主要优势是，它们可以随着“velocity”而移动，而老牌的企业通常会随着“speed”而移动。这两者之间的区别是有意义的，往往意味着成功和失败。
“Speed”是以时间上的距离来测量的。如果我们从纽约乘飞机去洛杉矶，从肯尼迪机场起飞，在纽约转圈三个小时，我们的“Speed”很快，但我们什么都没有。“Speed”并不在乎你是否朝着目标前进。另一方面，“Velocity”衡量的是随着时间的推移而产生的位移。要获得“Velocity”，你需要朝着你的目标前进。
这种决策方法论解释了为什么创业公司做出快速决策的时候要比老牌的企业更有优势。这一优势因环境因素(如变化速度)而扩大。环境变化的速度越快，做出快速决策的人就会获得越多的优势，因为他们可以学得更快。
决策为我们提供数据，这样我们就可以更好地做出关于未来的决策。我们在OODA循环中循环得越快越好。这个框架并不是一次性地适用于某些情况；它是一种方法论，需要成为决策工具包的一个组成部分。
OODA循环理论的基本观点是：武装冲突可以看做是敌对双方互相较量谁能更快更好地完成“观察—调整—决策—行动”的循环程序。双方都从观察开始，观察自己、观察环境和敌人。基于观察，获取相关的外部信息，根据感知到的外部威胁，及时调整系统，做出应对决策，并采取相应行动。
通过实践，我们也能更好地识别错误的决策并进行调整，而不是因为沉没成本谬误，去坚持过去的选择。同样重要的是，我们可以停止把错误或小的失败看作是灾难性的，而把它们看作是将为未来决策提供参考的纯粹信息。