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第八百二十六章 讲“道理”(二)

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“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。”

“因为我希望能有更多人通过我提出的逻辑思维模型,对自己的未来有个非常清晰的认知,并做出相对理性可行的计划,一步步执行下去,获得成功!”

大卫说到这里,忽然收起了笑容,看着坐在对面的两人声音低沉的说道。

“在1800年的总统大选中,托马斯·杰斐逊和阿龙·柏尔,两位参选者最后打成了平手,每人只得到了73张选举人票。。”

“只有获得过半的选举人票,他们当中的一人才能成功当选总统。。”

“当时的国会也试图用各种方式来解决这个难题,但大家都没有遇到过这种事,也从未想象到会出现这种僵持不下的局面。。”

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