資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：以上種種因素導致人類預測不甚準確但還是有辦法使得預測更加接近真相，那就是借助貝葉斯定理。信號與噪聲一書告訴我們，如果以貝葉斯定理為基礎，努力了解事情的因果關系，避免一些不該犯的人為或技術錯誤，預測準確率都會提高很多。
?????? 人類生活需要預測，但可靠性卻實在不敢讓人恭維，鮮有正確。這有人為因素，也有技術原因。
比如“非樣本錯誤”。假設有一位司機，駕齡30年，出行2萬次，只發生過2次輕微的剮蹭事故。中秋節跟家人一起喝了很多酒，那么這位司機能否因 為此前駕駛記錄良好，就認為這次也不會出事故？顯然這是錯誤的想法。因為2萬次的出行記錄都是無酒駕記錄，這次喝多了，此前的記錄已無任何統計學意義。或 許覺得這樣的低級錯誤預測專家能夠避免才對，但其實不然。由美國引起的2008年全球金融危機，人類也就只有一兩位預測到，而其他所有的美國評級機構、白 宮智囊團、經濟學家無一能預測出。究其原因，就是犯了這種“非樣本”的預測錯誤。當情況有變，一味根據過去的記錄做出預測，就只能得到錯誤的答案。
很多人喜歡投資股市。身處牛市，投資者再外行恐怕也能多少賺點錢，但從牛市進入熊市，證券公司一般都是集體犯錯。這更多的是人為因素。證券分析 師出現錯誤判斷很正常，但犯錯一定要避免只有自己犯錯，一起犯錯就等于自己沒犯錯。比如有人分析出股市有一定概率要崩盤，較佳策略卻是繼續持有。這樣股市 崩盤了，由于絕大多數同行都不確定何時要崩盤，也都選擇持有戰略，集體犯錯，并不會顯出自己水平低。但如果貿然賣掉股票，短期股價卻沒有跌甚至漲了，就只 能表明自己水平不夠。
震驚全球的"9·11"恐怖襲擊事件讓人感覺很突然，其實美國情報機構差點識破這一重大陰謀。2001年8月16日，穆薩維，一名宗教極端主義 者被逮捕了。他只進行了飛行培訓50個小時，卻要求參加波音747客機的模擬訓練。這很詭異，因此被人舉報。事后看這個事情，信號很清晰，有恐怖分子要用 飛機炸大樓。在當時，這個信號卻被掩蓋在幾十萬條諸如此類的眾多噪聲中，并不突出，或許他只是個飛行愛好者呢。有信號，更有噪聲，使得預測非常困難。
以上種種因素導致人類預測不甚準確;但還是有辦法使得預測更加接近真相，那就是借助貝葉斯定理。這條概率學定理已產生二百多年，是用條件概率推 理問題，揭示人們對概率信息的認知加工過程與規律、指導人們進行有效的學習和判斷決策。比如一位女性的乳房X光片顯示陽性，那么她患乳腺癌的概率會是多 少？已有的統計數據顯示，如果一位女性未患乳腺癌，X光片呈陽性的概率為10%;如果確實患有乳腺癌，X光片陽性概率為75%;因此X光片呈陽性，一般人 會認為事情很嚴重。但如果用貝葉斯定理來分析，她患乳腺癌的概率只有10%，因為40多歲的女性，患乳腺癌概率很低，只有1.4%，也就是說先驗概率很 低。
大數據時代，雖然信息量爆增，但信號與噪聲并存，要做出正確的預測并不比以前容易，甚至更難。《信號與噪聲》一書告訴我們，如果以貝葉斯定理為 基礎，努力了解事情的因果關系，避免一些不該犯的人為或技術錯誤，預測準確率都會提高很多。(作者系煙臺大學經濟管理學院國際經濟與貿易系教師)
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