推 murmurmurder: 感謝您的分享 12/20 22:33
推 logLCY: 感覺跟黑天鵝效應內容相關 05/04 23:29
最起初看到這本書，無意間發現作者Leonard Mlodinow
居然也是《大設計》的共同作者之一，就很感興趣，也相當訝異。
一是我看大設計的時候完全是因為是霍金寫的科普書才挑來看的，
完全沒有注意到他有第二位作者；
二是大設計對於我這個文組來說寫的也算是相當生動有趣。
並且也好奇於這個作者擅長的領域居然這麼的迥異，閱畢之後倒是不存懷疑
相對於《精準預測》這本書中談的是如何找出有用的數據，
有些數據他確實是真實的、正確的，但是沒有用（但本書我還沒讀完XD）；
本書要談的應該是如何先找出正確的數據。
《醉漢走路 - 機率如何左右你我的命運和機會》是2009年出版的，
2013年出版的版本把書名改成《隨機法則：左右你我的命運和機會》
（個人實在是超不欣賞這種超冗長的書名的=_=）
兩本內容應該是一樣的，有興趣的版友如果去圖書館找不到，可以用另外一個書名試試
以下開始本書比較有趣的部分內容摘錄與個人消化，消化不佳部分還請大家糾正
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作者在書中的一些段落中用了一些比較武斷的標題
「暢銷書是命！」
ＪＫ羅琳在出版哈利波特第一集以前也被退稿了9次；
喬治歐威爾的《動物農莊》也被退稿了多次，出版社說「動物的故事在美國沒有搞頭」；
史蒂芬金以筆名Richard Bachman出版小說，銷量慘淡，最終換回本名出版；
而有的作家沒那麼幸運，就像涂爾(John Kennedy Toole)，被拒絕太多次，
最後選擇自殺，而在他的母親的努力下，笨蛋同盟(A Confederacy of Dunces)才終於
有了出版的機會。(不過我沒有聽過這本書...
「電影票房好壞也是命！」
這裡標題下的稍微聳動一點，
但作者想說得應該是執行長對於一個企業營運的表現，其實並沒有太高的關聯。
舉了一個例子，曾任派拉蒙執行長的雪莉藍辛(Sherry Lansing)，職掌派拉蒙的前幾年
相當成功，阿甘正傳、英雄本色、鐵達尼號都是他在任期間推出的賣座作品，但是突然
接下來的兩年，派拉蒙的市占率，從11%跌到7%左右，每個電視台的脫口秀或是財經新
聞發現這裡有一支飛出來的箭矢，於是開始畫靶，分析這支箭矢的軌道。
可能是她的離婚官司讓他無法全心工作，或是他對於電影的折衷品味，
使他批准製作一堆票房毒藥。
突然間他就變成了一位承擔風險，保守且與時代脫節的人。
但他在位時留下來的片單已經準備就緒，並且從她去職的隔年看來，
靠著「鐵男躲避球」和「世界大戰」，市占率又回穩到11%。
「臨去秋波，昔日掌門人的電影讓派拉蒙起死回生。」有雜誌頭條這麼敘述。
裡面有一個重要的概念「即使沒有超乎尋常的原因，也會有超乎尋常的表現」
當然有可能是超乎尋常的好，或超乎尋常的壞
這是隨機性的作用，但是最終必然會迴歸於常態。
統計學裡面，有「迴歸平均值」這個概念，因此統計數量夠大的狀況下，
必然會有些看起來不尋常的個案，
但回歸到整體看來，最終平均值並不受到太大的影響。
作者還提到人類很喜歡在數據中尋找秩序，但就算整齊的將數據整理完，
也不見得會有意義。
其實有時候是現象出現了，才勉強的進行事後諸葛。
例如將1991年到1995年的800個基金經理人進行排名，x軸是排名，y軸是相對報酬，
因此第一名的相對報酬最高，第八百名最低，
圖表上第一到第八百就呈現井然有序的下滑緩坡。
而若將1996到2000年的基金經理人表現製成圖表，x軸是他們在1991~1995的表現，
y軸則是他們在1996~2000年的獲利能力，會發現這張圖表紊亂不堪，
上下起伏之間毫無規律可言。
意即最初這張圖表(1991~1995的基金經理人排名)就算要整理出來作為投資人參考，
最後被證實其實用處是不大的。
最後還有個特別有趣的部份：貝氏理論
「A事件發生後B事件發生的機率，不等於B事件發生後A事件發生的機率。」
轉換為白話文的例子就是
「得到愛滋且檢測結果為陽性的機率，不等於檢測結果為陽性且得到愛滋的機率。」
作者親身的例子，當時因為投保要知悉被保人的身體狀況以計算保費，因此需要驗血，
在1989年他被他的家庭醫師告知驗血項目上愛滋病的檢測結果為陽性：
「有1000分之999的機率得到愛滋，因此大概活不過十年。非常遺憾。」
因為當時愛滋檢測項目上，未得愛滋卻被檢測出陽性的機率為千分之一，
大概是因此他的家庭醫師才會那麼說道。
以下是我們釐清這個問題需要用到1989年的各項數據：
1. 未感染愛滋但檢驗結果為陽性（假陽性） ： 千分之一
2. 被正確檢驗出結果者（真陽性、真陰性）：千分之９９９
3. 感染愛滋但檢驗結果為陰性，未被檢測出感染愛滋者（假陰性）：幾乎為０
4. 無毒癮異性戀白種男人的愛滋患者 ：一萬人中有一位
（當然性向應該要是光譜，而不是這種二分法。不過我想作者為了方便篩選自己所處的
樣本空間，因此選擇使用了這樣的一個數據。）
因此，若以初始人數為一萬人來討論，無毒癮的異性戀白種男人約有一人是愛滋患者，
且因為假陰性的機率太微小所以不討論，代表這一萬人中約有一人是因為罹患愛滋而
檢驗結果呈現陽性，而假陽性的的機率是千分之一，意即有１０個人左右檢驗結果呈
現假陽性，因此作者所處的樣本空間（檢驗結果為陽性）裡頭，一萬人大約有１１人，
而其中僅一人檢驗結果為真陽性，１０人的結果為假陽性。
處在這個樣本空間中未感染愛滋的機率是十一分之十。
「嘿，別擔心！ 你未感染愛滋的機率是十一分之十。」
顯然那位醫生並沒有這樣說。
本書中還有很多有趣的例子，且其中還有相當大篇幅的機率與統計的演進史，
像是一些優秀的賭徒是如何超越當時對於機率的理解，
賺進錢財這類鄉野傳說之類的趣聞，
就不多加贅述了。
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是想說看了很多書都沒有紀錄，現在回頭想想印象也很稀薄，
不如做點紀錄還能和其他人討論討論，或許理解錯誤的部分還能被改進。
這是第一次開始做點讀書心得類的紀錄，
希望能維持一個禮拜看完一本且做完紀錄的速度，雖然有點難度
下一本應該是颶光典籍2 Words of Radiance，不過好像比較適合奇幻版哈哈
↓↓↓之後的也都會放在這裡，不過目前只是第一本，裡面內容還很匱乏ＸＤ↓↓↓
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