決定過程的樹狀結構理論，就是利用高中學到的代數運用在實際生活問題上。基本代數在計算機率時非常有用，但是如果將機率理論運用在實際的投資時，我們必須要更深入了解這些數字的計算過程，尤其要了解頻率(frequency)的觀念。
丟一個銅板時任何一面朝上的機率都是二分之一，這代表什麼意義？或者在任何一次擲骰子時，奇數出現的機率是二分之一，這又有什麼意義？一個盒子裡有七十個紅彈珠和三十顆藍彈珠，隨便撿起一顆彈珠是藍色的機率十分之三，這代表的意義為何？
在以上所有例子中，事情發生的機率被視為頻率的一種詮釋，且建構在平均法則之上。假如不確定的事件重複發生無數次，這個事件發生的實際頻率也就是事件發生的理論機率。依照大數法則的說法，實際頻率和理論機率只有在無限制的重複下才會相等。
處理任何不確定問題時，我們肯定無法作出明確的陳述。然而假如這個問題有一些明確的界定，應該可以羅列出所有可能的結果。假使不確定的事常常重複發生，可藉由發生頻率判斷各種不同可能結果的機率。當事情僅發生一次時，我們判斷該事件發生機率的果難度相高。如果沒有足夠的重複事件就不能產生頻率的分布，我們該如何計算機率呢？當然不能。所以我們必須依賴主觀詮釋的機率，其實我們常常這樣做。
假如你相信自己的假設是合理的，那麼你認為特定事情發生的主觀機率與實際頻率一樣是可接受的。但是你必篩選出不合理及主觀的假設，便於分離出合理的假設，最好把主觀機率當作是實際頻率的延伸。不管投資人認識機率與否，事實上投資人所有的決定都是機率的運用。投資人如果想要成功，結合歷史資料以及最近獲得的資訊所估算出的機率是非常重要的。
巴菲特投資案例：威爾斯—富國銀行投資案
1990年10月，巴菲特的柏克夏—哈薩威公司買進威爾斯—富國銀行共五百萬股，以每股均價57.88 美元計算，總投資金額達兩億八千九百萬美元。這個舉動備受爭議，那時美國西岸正經歷嚴重經濟衰退的痛苦，一些人推測由於龐大的商業及住宅貸款，銀行呆帳大幅攀升，嚴重侵蝕銀行獲利。然而巴菲特運用機率來評估，分析的看法和其它人不同。
巴菲特認為威爾斯—富國銀行的風險集中在下列三種情形：
- 加州的銀行要面對大地震來襲的問題，或許會借款人財務情形造成嚴重的損壞，連帶危及放款的銀行。
- 商業的緊縮或金融恐慌，將危及許多家進行高財務槓桿的公司行號，無論企業主如何高明或公司多有前景，都沒有用。
- 市場最害怕的是風暴造成美國西岸房產價值大幅滑落，由於房子超蓋和財務盲目擴充，勢必帶給銀行團龐大的呆帳。
巴菲特說這些情形沒有任何一項可以排除在外。然而根據他手上取得的證據顯示，大地震來襲或經濟恐慌的機率相當低，所以他將注意力轉向第三種情形，理性分析認為威爾斯—富國銀行現在每年扣除三億美元中呆帳損失，稅前獲利超過十億美元。即使它有四百八十億美元的總銀放款（含房地產的放款），因為1991年的金融風暴，使得其中有百分之十無法回收，本金的損失加計應收的利息損失（大約為本金的30%），銀行還是可以收支相低。雖然該銀行的股票價格已經下跌了50%，但是巴菲特反而認為在這個時點購買威爾斯—富國銀行的股票，賺錢的機會大約是兩倍，而犯錯的機率卻不會因此提高。
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