第八百二十六章 讲“道理”(二) (第3/5页)
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耐的答道~无论正面还是背面,它都是上帝的指引!”
“除非你不去看它,否则谁都无法改变它最后的结果!”
“。。然后呢?”贾尔斯听完这个小故事,看着陷入沉默的大卫,追问道。
大卫举起酒杯,仰脖干掉了所有酒水,长长吐出一口气,微笑道。
“然后,那个酒客向我又要了一杯最烈的威士忌,跟我讲了什么是赌徒谬误,什么是古典概率定义法,什么是《概率论》。。”
“着名的经济学家凯恩斯,在他的《概率论》中将不同结果出现的可能性是相等的,没有任何一个结果比其他结果更有可能发生,命名为无差别原理。”
“但我觉得戴恩斯提出的无差别原理,它集中体现了一种机会均等的朴素观念。”
“因为在我们漫长又有趣历史中曾有过记载,法国数学家普丰,以投针与掷硬币实验而闻名于世~”
“他用2000多次抛硬币的实验方式,证明了正面与反面的朝上概率比,为50.69%:49.31%!”
“还有本世纪最伟大的概率学家之一,克罗地亚裔米国数学家费乐,用一万次抛硬币的实验方式,验证了正反面朝上的比例为49.79%:50.21%!“
“从这些数据我们可以看出,只要抛硬币的次数足够多,正面朝上的概率确实是在50%附近徘徊~”
“我不知道这样的结果,是否可以用于研究一些社会发展规律,或解读我们遇到的一些事情。。”
“但我确实是因它的这个验证结果,对这个世界充满了信心!”
“如果抛硬币就是一种命运安排的话,那么我们每一个人的命运,就是机会均等!”
“这种相信只要数量足够大,结果出现的比率就会接近事物结果本身概率的做法,也有一个专有名词,叫大数定律。”
“大数定律,是由瑞士着名数学家雅各布·伯努利,用数学证明的定律。”
“它的定义表述为~只要重复的试验或者观测的数据足够多,随机事件发生的频率,就会无限接近它的概率。”
“而我们要建立的DA数据研究中心,就是要基于大数定律的理论基础,从数学层面入手,以频率代替概率的确定概率方法,建立一个超级大数据库!”
“不过在现实生活中,我们虽然相信机会均等,但机会均等不一定会导致结果均等。”
“比如~如果一个学生的学习成绩很好,而另一个学生不学无术成绩很差,那他们两个人考上大学的概率肯定不一样。”
“那从在概率论上,该怎么来理解这种现象呢?”
“事实上,定义法与频率法都是一种存在于理论中的理想状态,或者说是对这个世界规律的一种简化。”
贾尔斯听到大卫提起数据中心,若有所悟的点点头。
派恩对大卫这种明显是“放飞自我”的随口“胡说”,感觉很有意思,索性放松下来继续欣赏着大卫的“表演”~
大卫瞥了一眼被自己“带歪”的贾尔斯,嘴角露出一个坏坏的微笑,继续说道。
“英国着名数学家、统计学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes),提出了着名的贝叶斯法则。”
“它是确定概率的方法中迭代法最常用的验证公式~”
“即先利用手头少量的数据做推测,甚至是主观猜测一件事的概率,然后再通过收集来的新数据,不断地调整对这件事概率的估算。”
“我曾对石油危机、黄金价格上涨、通胀指数将会继续走高等等,做出的预测,也是参考了贝叶斯公式中的。。”
“当分析样本大到接近总体数时,样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率!”
“但我后来又从行为经济学的角度,试着把贝叶斯公式代入进去以后,发现人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律,而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值,在决策和做出判断时过分看重近期的事件。”
“人们在面对复杂而笼统的问题,往往会选择走捷径,依据可能性而非根据概率,做出最终的决策。”
“这种对经典模型的系统性偏离,称为偏差。”
“由于心理偏差的存在,投资者在决策判断时并非绝对理性,时常会出现行为偏差,进而影响资本市场价格的变动。。”
“但长期以来,由于缺乏有力的替代工具,经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则。”
大卫说完这一段绕口的“理论”之后,向派恩和贾尔斯摊开手笑道。
“我之所以讲这些,是想告诉你们我在做出某些判断和预测时,会经常用到的分析逻辑。。”
“不管我做出的判断和预测是否正确,我的逻辑模型一直都在慢慢构建完整,形成一套非常高效的思维分析方法。”
“而这也是我要在《行为经济学》一书中,重点表达的内容之一。”
“因为我希