理论教育 统计学的双刃剑:利用蒙特·卡罗发生器进行仿真人物分析

统计学的双刃剑:利用蒙特·卡罗发生器进行仿真人物分析

时间:2023-06-01 理论教育 版权反馈
【摘要】:我使用的方法是,利用我们的蒙特·卡罗发生器,可以制造出纯属随机的状况。我们可以和传统的方法背道而行,也就是不去分析真实的人希望从中找到的某些属性,而是根据既知的属性来创造一些仿真的人物。我们将稍为引申,说明统计学是一把双刃剑。我们借用前面说过的蒙特·卡罗发生器,虚构一万个投资经理人。蒙特·卡罗发生器会掷出硬币,出现正面的话,某位经理人那一年会赚1万美元;出现反面则会赔1万美元。

统计学的双刃剑:利用蒙特·卡罗发生器进行仿真人物分析

我经常被问到这样的问题:“你以为自己是谁,竟想告诉我,这辈子我可能只是纯凭运气而已?”嗯,没人真的相信自己只是运气不错。我使用的方法是,利用我们的蒙特·卡罗发生器,可以制造出纯属随机的状况。我们可以和传统的方法背道而行,也就是不去分析真实的人希望从中找到的某些属性,而是根据既知的属性来创造一些仿真的人物。这么一来,就可以制造某些完全取决于运气的状况,不必靠一丝技能或“混为一谈表”中所说的非运气。换句话说,我们可以用人为的力量制造一些供作嘲笑的无名小子;在我们的设计中,他们不具备任何能力,完全就像安慰剂一样。

第五章谈过有些人的特质恰好暂时符合当时的随机结构,因而能够存活。这里我们谈的是更为简单的状况,其中的随机结构为已知。第一个例子是一句流行格言:即使是停住不动的时钟,一天也有两次正确。我们将稍为引申,说明统计学是一把双刃剑。我们借用前面说过的蒙特·卡罗发生器,虚构一万个投资经理人(不见得必定要用发生器,我们也可以用硬币,甚至使用简单的代数,但用发生器来说明比较精彩且有趣)。假设他们每个人的赚赔概率恰好各半:年底时每个人都有50%的概率赚到1万美元,50%的概率赔掉1万美元。我们再多加一条限制,一旦某位经理人某年的表现很差,便从样本中剔除,跟他说再见,祝他余生好运。如此运作很像传奇性的投机分子索罗斯,据说他曾告诉被招来开会的经理人:“明年你们有一半的人会出局。”(带着东欧口音。)和索罗斯一样,我们的标准定得极高,我们只留下毫无污点的经理人。对于表现不够好的经理人,我们没有耐性。(www.daowen.com)

蒙特·卡罗发生器会掷出硬币,出现正面的话,某位经理人那一年会赚1万美元;出现反面则会赔1万美元。第一年结束时,预期会有5000位经理人各赚1万美元、5000位经理人各赔1万美元。接着再仿真第二年。同样,预期会有2500位经理人连续第二年获利。再过一年是1250位,到了第4年是625位,而第5年只剩下313位。在输赢概率各半的游戏中,我们现在有313位经理人连续5年获利。这纯粹是靠运气得来的。

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