概率英雄(处女贴)

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 20:53:40

本帖最后由人在江湖于 2012-4-15 19:44 编辑

美国举行了一个炒股大赛,参加者预判次日走势,一半的人赌涨,一半人赌跌,预测正确者进入下一轮。最后剩下一个运气最好的家伙,主持人问:你贵姓.那哥们说我叫巴菲特。

这就是概率英雄。

没有诋毁巴老的意思,就是开个玩笑。但是老巴的成功不是人人可以复制的。因为他的成功不仅取决于他的价值投资理论,更多取决于很多其他变量,这些变量是不可期的。

中国人特别喜欢小概率事件,总是拿小概率事件说事。譬如某某白手起家成了亿万富翁,某某买彩票中了500万。

问题是这种小概率事件是不可复制的。概率学的最基本原理就是在现实中小概率事件在一次实验中是不可能成功的。小概率事件固然有成功者,但是这种成功是基与无数次重复实验成功的必然之上。以彩票为例,可以设计必出现一个大奖,但是这个大奖肯定不可能落在具体的你头上。我们都看到看到某某白手起家的例子,但是它的背后必然是无数白手更贫困的故事。尤其在中国,很多非确定因素太多,很多完全是超预期的变量,而这种变量常常是绝对性的。

最近又有高官站着说话不腰痛的鼓励大学生创业.我个人觉得如果大学生真的去按他说的去做,又会造成无数家庭的破产。不要说没有社会经验,又欠缺资本的大学生,即便是有风投资本和非货币资本支持,风投成功概率也不是大概率事件。所以才有投十个成功一个就盈利的说法。
注：最近好多PE大佬跳出来说反对大学生创业，良心啊！！

更何况中国没有输了从头再来的机会,就像房子地震塌了,你贷款还是要还的。人民在实践中摸索出来的智慧是伟大的,这就是为什么很多地方,家长愿意花几十万给孩子在政府机关谋个稳定工作的原因。尽管以正常的薪金收入,回收期要十几年,这笔投入觉对是不划算的。问题是他能提供一份终生的保证。而这份风险保单在中国这个高风险社会绝对是物超所值的。

人生的很多问题其实都是一个数学问题,基本上我们都是在做一个拉格朗日方程,即约束条件下的最大化。或者是说在一个多维空间里对各个维度求导。更多的问题其实就是简化成一个概率问题。

赌场的胜负比率其实就是他比你高0.5的百分点.但就是这0.5个百分点的概率,不需要额外的欺诈行为就足够让你倾家荡产。因为在无数次重复试验下,最后他一定会落在50.25%.就想抛硬币一样,你可以很牛逼的连抛10次正面或者反面,但是你敢试试抛无数次,肯定是50%的正面。赌场不怕你连赢十次,甚至不怕你狡诈到赢了10次就闪人,因为有很多人在参与,实际上就是一个无数次试验。而且它也不可能像我们小赌怡情的事情有一手好牌没钱下不起注的窘境。它玩的是筹码,筹码是无穷的。你有限的钱怎么能玩过无限的钱呢？所以赌场又是一个小概率事件,不要看到人家从赌场赚了几百万,自己也蠢蠢欲动。那个人就是连赢10次就闪人的幸运儿。

我的理想就是有钱组织黑社会开个赌场(这种暴利生意没黑社会怎么行),欢迎你参与。

现在大学生一代不如一代,为啥呢.这是概率分布的问题.人口素质的分布基本上服从正态分布。
所谓正态分布就是68%的人是落在正负一倍标准方差以内,只有2.5%的人是在2倍标准方差以为。
附：正态分布图

就是说越接近平均值,概率密度越高。本来上大学是天之骄子,2.5%的人干的事情。所以这个时代,即便教学质量很差,以这2.5%的人的天赋异禀,足以出类拔萃。

我们的悲哀就是每天要和1倍标准方差以下的人,就是总人数的84%的人打交道。在大学这个初次选拔的过程中,选优并没有发生,假设50%的高中生进入大学,我们看到的大学生的均值基本上在同龄人均值得75%左右,大致算下来,你碰到一个大学生其智力水平落在同龄人中等和中等偏上的概率基本上是一定的.平庸和平庸的距离不远,但是优秀和平庸的差距是惊人的.优秀的人总是极少数的,这种优秀的优势是极度明显的,所以毛遂大哥放到袋子里就能脱颖而出呢。

一帮本来就平庸的家伙聚集在一起,也服从正态分布。这个平庸的群体里的2.5%在这个群体的优势也是明显的。这就是无论学校好坏,哪个班里都有几个尖子生的道理。

但是没有追赶的目标,他们的潜能就被限制了。这就是和臭棋篓子下棋越下越臭水涨船高的道理。

我们生活在一个小的环境里,就觉得总样本的2.5%的人只是一个传说,其实这2.5%不是一个传说,他们是真真切切存在的。而通过自身的努力,到一个样本质量更高的群体里,你可以更接近总样本的2.5%,甚至可以成为他们的一份子。但是到达这个高度,可能要付出超过97.5%以上人的努力。我就是没有做到这种努力，所以没有成为一个传说。希望现在努力还不晚。

明月回春 · 发表于 2011-8-11 21:28:40

写的不错,不过我并不认为杰出是一个概率事件.至少不是正态分布,而是幂率分布.也许人的天赋是一个正态分布,但是并不能解释后天的努力与训练所造成的巨大差距.
所以,应该还有一个激励所造成的正反馈

心静天地宽 · 发表于 2011-8-11 21:36:50

回复人在江湖的帖子

写的不错，先回帖提个意见，排下版，方便大家阅读。

魔术师 · 发表于 2011-8-11 22:28:12

千万别说什么“人生的很多问题其实都是一个数学问题”，那样会把自己引入宿命论里头的。感觉兄弟岁数应该还不大，怎么这么消沉呢？

Radiohead · 发表于 2011-8-11 23:12:01

有点意思。
就是文字太密密麻麻的了。学古龙，多分行。。。这样好读一些。呵呵

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 23:12:06

回复明月回春的帖子

希望您有机会再展开讲一下.
人都会对激励做出反馈,但是这种激励反馈的效果可能远不如大环境的影响大.这种大环境就是运气的表现形式之一.所以实际上时势造的英雄远远多于能造时势的英雄.阮步兵说是无英雄,竖子成名,说的就是那几位不过是时势敢得好.
大部分成功都是偶然的,但是我不是否认其中有必然性的因素.成功者大都具备类似坚韧,勇敢的品质.但并不是具有这样品质的人都会成功.还是需要一点机遇和运气的.子牙80岁才遇到这个机会并不意味之前他不具备成功的素质.
最后,天赋和成就不一定正比.勤能补拙的例子太多,非智力因素影响常大于智力因素.太多聪明反被聪明误的例子,不须我多说.只是同样的努力程度,天赋好的人,出成绩的概率更高.

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 23:13:05

回复心静天地宽的帖子

谢谢!随便写写,大家探讨一下.

Zico · 发表于 2011-8-11 23:14:04

本帖最后由 Zico 于 2011-8-11 23:14 编辑

人在江湖发表于 2011-8-11 20:53
2 i% ?" u& Z5 y& U0 U现在大学生一代不如一代,为啥呢.这是概率分布的问题……

顶一下这段，我上高中那会儿，一个班50个人，3个考上大学的，4个进监狱的。扩招带来大学生平均素质下降是必然的

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 23:17:13

回复魔术师的帖子

首先,我年纪不小了
其次,我也不是讲宿命论.相反我很积极认为我们通过努力都大有可为.
人生就是数学问题,但是没有人有那么好的计算能力,在多维空间算出自己的最大化.一方面说明我们离最大化距离很大,也就是大有潜力.另一方面,我们还能通过自己知识阅历的积累求出一个比现有轨道的更优解.

明月回春 · 发表于 2011-8-11 23:35:21

回复人在江湖的帖子

所谓正反馈，就是马太效应。
一开始差之毫厘，到后来差之千里

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 23:36:04

回复 Radiohead 的帖子

要不您是硕士生,
我学前班都不入呢.
果然有差距.
以后我注意了
谢谢

人在江湖 · 发表于 2011-8-11 23:43:29

回复明月回春的帖子

是否可以用路径依赖解释

后期的走势很大程度依赖前期的走势
像希特勒和姜子牙这样的一次超调发生概率太低了
这种神人实在是Y=aX+b
中a太大，
又长期偏离均值，回归均值的趋势太强了

明月回春 · 发表于 2011-8-11 23:50:36

本帖最后由明月回春于 2011-8-11 23:51 编辑

回复人在江湖的帖子

也许有一部分原因吧。
不过我主要看法是，一开始有了一点优势，就会利用这个优势获胜。并由此得到回报，而且很可能是输家买单。
然后第二轮，差距就更大了。
第三轮，更更大了。
。。。
第N论，已经天壤之别。
可以说是复利，或者指数增长神马的

新梅老妖 · 发表于 2011-8-12 14:02:13

回复人在江湖的帖子

说大学生一代不如一代，楼主当心被大学生打脸。
我看现在的大学生比以前的强，表现在心理素质好，懂得运用工具。特别是现在知识太容易获得，放狗就搜到。

阿雷 · 发表于 2011-8-13 11:24:33

不要说大学生，很多行业都觉得是一代不如一代。就跟鲁迅笔下的九斤老太口头禅：“一代不如一代”。事实是不是一代不如一代呢？

水壶 · 发表于 2011-8-13 11:47:35

算的太多而无效，不如不算

牌牌 · 发表于 2011-8-13 16:07:50

回复人在江湖的帖子

长期来看，只要您坚持灌水，迟早有一天能读上博士，这是一个大概率事件，呵呵

农民家的狗 · 发表于 2011-8-14 11:44:06

回复人在江湖的帖子

不懂数学，木看懂，但是“人民在实践中摸索出来的智慧是伟大的”，是真理

四方攸同 · 发表于 2011-8-14 14:28:36

写得非常好！通过这篇文章俺对成功又有了新的认识。

baogesj · 发表于 2012-4-14 03:31:27

一起努力！！！

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[科普知识] 概率英雄(处女贴)

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