上海
一般来说，统计学给人的印象是枯燥复杂，看一眼就脑袋晕晕。《大概率思维》倒是没有这样的缺点，用故事和简单的言语把统计学讲成了一个用数学取胜利概率的事情。
一句话概括这本书：数据分析来做决策是最合理客观的方式。
作者马恺文，电影《决胜21点》主角原型，麻省理工大学高材生，计量分析的奇才。
书中作者举例主要集中在21点牌、美国橄榄球赛来说明数据的运用。前者是纯数学概率计算，后者是在诸多变量中的运用。可以看作虚实结合。
基础数据很重要
我们都知道指数基金或股票走长期比短期要收益高。但往往人们关注的是即时浮动。这是因为人们喜欢快速反馈的结果，一旦没有好的结果就会放弃。但实际耐心是很有必要，根据统计学的知识可以知道，结果是有波动性的，可能一段时间在负波动性里，后一段时间才在正波动性里。
作者说只有基于庞大的数据基础，赢的概率才会累计增加。不赢只是在负波动性里，所以要有耐心。可惜人们很难等待。
另外长久陷入负波动性，会影响人的判定，仓促离局。
当然，这里有另一个前提那就是数据之间有相互影响的关联性。比如在21点游戏中，每次发牌就会影响后续牌的出现概率。当你手上拿了一张10，那么剩余牌中只有3张10，出现概率为3/51。
但是在转轮盘的游戏里，每一次转动都是一次新的开始，之前的结果并不影响后续。那么极有可能的情况是每一次滚球都落在红色数字上，即使等再久可能依旧是如此。
这个关联性就是条件概率，它是指某个事件引起，另外一个事件发生的可能性。21点游戏有条件概率，转轮盘没有。
作者提出运用基础数据的四个原则：
1/理性对待负波动性，知道波动性最终会迎来你要的局面。
2/保持长期视角，只有积累到足够数据，你的赢率才会显现。
3/相信你的模型与策略，明确只要规则不变，模型即数学规律就不会变。
4/一旦规则改变，就必须迅速评估策略，做出需要的改变。
认知谬误
其实无论数据决策模型多客观，人们如果不能摆脱认知谬误，仍然很难做出正确的决策。
证实性偏差是最常见的谬误，人们只会关注支持自己信念的事实和数据，而忽略与自己观点相冲突的是数据。
大部分的阴谋论都属于证实性偏差，它仅仅支持某种偏见和理论。
还有幸存者偏差的谬误，当我们以为能从成功案例中得到经验时，实际已经忽略了失败经验中的教训。
如何避免这些谬误呢？
要全局思考，基于历史数据选择正确的数据样本。当然并不是所有的历史数据都有用。
有用的历史数据必然具备关联性和因果性。它们能对数据预测产生重要的影响。换句话说，我们观察到的相关性具有预测价值，实质是某种关系能不能有助于预测未来。
然而，具备关联性和因果性的数据并不代表一定能预测。比如利率就是一个关键决策因素，但是利率极难预测。
当一个相关联具有因果性的数据无法预测时，其在分析统计上的用处就不大了，也无法取得竞争优势。
那么此时要做的就是像科学家那样思考，既然不容易预测，那么就要去找寻更容易预测的指标，专注于达观数据有意义的结果和实际用途。
结语
在我过往工作经验中，数据分析是最主要的一块，但我往往对于数据预测出的结果有疑问。这一本书很好的解决了我其中一个问题：为什么数据预测没用。
唯一的解答就是变量太多，未能有效进行加权算法。
如果你追求胜利，相信客观数据，或者想要了解数据分析决策模型运用的原则，《大概率思维》就是你的入门书籍。
【文/云玖弋】
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