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第八百二十六章 讲道理二（第4页）

“我感觉他这个问题就是在无理取闹，有些不耐的答道～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（thomasbayes），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。。”

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