定位的三个问题
第一种确定活动在实力—运气连续体上的位置的方法，主要是先弄清活动的性质以及可能的结果。一些基本问题的答案使我们受益匪浅，让我们在做决策前意识到答案背后的因素。
因果关系
首先，要问下自己能否很快找出事件发生的原因。有些活动的因果关系显而易见，无论重复多少次，结果都不会改变。这样的活动一般呈线性发展，非常稳定。线性发展是说，特定的行为会导致特定的结果，屡试不爽。稳定是说，活动不随着时间的推移而有本质的不同。凡是能轻易找出因果关系的活动，大都在连续体的实力方向，反之亦然。[4]
譬如说，一个业余的网球选手认为把球盯得越紧，回击来球的成功率越大。不断的实践证明他的想法是正确的，随着实力的提高，击球成功率也在提高。可见，这其中运气成分影响不大。又比如说，一个人每次去赌场玩轮盘赌时都要带上他的幸运帽。前三回分别赢了50到100美元不等，之后的几次也都赢了钱。某个星期六，狂风大作，他的帽子被刮跑，掉进水里看不见了。就在那天晚上，他玩轮盘赌一下子赢了1000美元。再下个周六，他故意不带幸运帽。因为感觉良好，赌注下得很大，结果却输了2000美元。他终于明白，戴不戴帽子跟输赢没有关系。这个例子说明，轮盘赌中运气的好坏很重要。
我们再举个复杂些的例子。制造业有两个重要的影响因素，其一是实际生产过程。世界顶级的制造商具备重复性高、出错率低的生产流程。很早以前，人们就将统计方法应用到制造业，从而降低生产成本。[5]运用六西格玛方法降低产品中的误差就是一个很有名的案例。某工厂通过这种方法达到了低于百万分之三点四的出错率。通用电气和霍尼韦尔公司采用这一方法，节省了几十亿美元。制造业可算是纯粹实力型的活动。生产过程中合理采用统计技术控制，往往能带来理想的结果。[6]
制造业的另一个影响因素是决定生产何种产品，我们称之为“战略”。再完美的战略也可能导致灾难性的后果，就像索尼推出微型光盘，却遭遇了滑铁卢。这是因为成功不是线性过程，它受很多因素的制约，如竞争对手、技术开发、政策变动、经济形势、消费者喜好多变，等等。虽然长久来看，好的战略成功的概率更大，但是并不能保证一定会成功。所以即使在同一家公司，有些活动主要靠实力，有些活动却主要靠运气，不能一概而论。
回归均值的概率
第二个问题我们之前讨论过：回归均值是什么？回答这个问题前，我们先要知道如何评估绩效。比如说，我们可以统计一个体育队输赢的分布，或者记录下某个公司的收益情况，再或者计算一下某个投资经理获得超过标准普尔500指数收益的概率。这样，我们就能从统计结果中知道它们回归均值的快慢。实力型活动回归均值较慢，而运气型活动回归均值较快。
预测在哪些领域有用
最后一个问题：哪些情况下预测的准确率高？换言之，哪些领域需要专家？这一问题要收集并评估大量专家的预测结果。实力起主要作用的活动，专家的意见整齐划一、相对精确。当专家们有很大的分歧，预测结果很不准时，运气就扮演了很重要的角色。
预测性较高的领域有工程、医疗、象棋、跳棋等。国际象棋锦标赛棋手的等级评定就是根据棋手以及对手赢局或平局的比例。如果一名棋手比另一名高了200分，那么前者取胜的概率为75%。赢一局，取胜的概率不会上升多少。但输一局，取胜的概率会下滑很多。[7]这样即便实力始终变化着，预测的结果还是能很准确地反映棋手的能力。
在政治、社会、经济体系中，专家的预测准确性很低。[8]几十年前，研究者就撰文揭示了这一事实。专家做出的糟糕预测比比皆是，但是人们却一如既往地相信，真是不可思议。专家的预测几乎次次落空，原因很简单：政治、社会、经济体系复杂多变，难以捉摸。股市的大涨大跌与众多个人代理间的相互影响有直接关系。因果关系在复杂多变的体系中变得异常模糊。我们只能做出宽泛粗略的预测。[9]
