“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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