贝叶斯跟你没关系?

作者: walky | 来源:发表于2020-04-09 20:36 被阅读0次

    002-日更-三阶风险

        贝叶斯是谁?跟我有何关系?相信你看到一个外国人的名字,估计不会点开来阅读。但是,如果告诉你,这个名字跟大侦探福尔摩斯探案有关,或者跟单相思情况下,不知道对方是否喜欢你有关,那么,你是否有兴趣读下去呢?

        那好,下面就简单的给您说说。

        大侦探福尔摩斯接到一个棘手的凶杀案子,怎么找也找不出凶手。但是,根据当时的情况判断,凶手就在大院内。福尔摩斯果然名不虚传,深入推断后,他问了当时在现场附近的人一个问题,你们这里的看门狗平时叫吗?证人说,叫啊,只要有陌生人来,它肯定叫。福尔摩斯继续问,那么,你回忆下,案发当天,狗叫了吗?证人回答,肯定没有!然后,福尔摩斯断定,这起凶杀案是熟人作案。接下来,很快锁定了凶手,成功的破案。

        你会说,这只能证明福尔摩斯侦探厉害,跟贝叶斯有何关系呢?别急,还真有。

        上一期我们讲述的话题是关于二阶风险,二阶风险主要是根据正态分布,标准差来推断未知,为风险的概率进行了探讨,可以说,关键点是根据预期风险进行的量化推断。而今天讲的,则是三阶风险,知道有可能性,但无法预测,也无法确定概率。你看,对应到上面的案例,不就是看似不可能中间找到可能了吗?其中,关键的两步就是:

        1、列出所有可能,然后用排除法来进行推断你。

        2、看似最不可能的事情,尽管在感情上不相信,但是在理性面前,这个不可能,其实就是答案了。

        那么,我们来一个比较通俗的方法:遇事不决,不是量子力学,正确的做法是遇事不决,数豆子。这里,就用一位单相思的小伙子做案例,来拆解具体的运用:

        让这位单相思的小伙子抓一把豆子,然后将单相思对象对他的态度分为两种情况,爱他放在左边,不爱他放在右边,将他所认为的各种情况进行综合,然后综合计算,看看左边的还是右边的豆子更多。

        所以,相对于二阶风险可以用正态分布,标准差等方式推断风险的概率,而三阶风险,面对更多的不确定,只能用相对主观一点的方式进行判断,并且还要根据信息的更新进行调整,逐渐逼近真相和答案。

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