概率三角形(也称为Marschak-Machina三角形)允许对风险偏好进行紧凑而直观的描述。在这里，我们开发了一个类似的工具，用于不确定性下的选择-模糊三角形-并表明这个三角形中的无差异曲线捕捉了对未知概率的偏好。特别是，模糊三角允许我们检查受试者是否遵守揭示偏好的广义公理(GARP)，并满足恒定模糊态度的非参数检验。我们发现超过95%的受试者坚持GARP，约60%的受试者满足我们对持续模糊态度的测试。然而，在这60%的受试者中，存在着显著的偏好异质性。我们用期望效用理论单参数扩展的有限混合估计来描述这种异质性，其中48%的受试者是模糊厌恶的，22%是模糊寻求的，30%接近模糊中性。模糊三角还强调了可变的模糊态度是如何产生的，主要是因为无差异曲线在三角形上“扇形”。这种向内扇形的特性意味着，随着获得好结果的可能性增加，对模糊性的厌恶也会增加。我们用一个简单的参数模型来捕捉这种行为，该模型还允许对这些受试者的偏好异质性进行有限混合表征。我们发现，这些受试者中有相当一部分(43%)的扇入行为非常强烈，尽管他们最初是寻求模糊的，但随着获得好结果的可能性增加，他们会变得强烈厌恶模糊。