摘要：以上种种因素导致人类预测不甚准确但还是有办法使得预测更加接近真相，那就是借助贝叶斯定理。信号与噪声一书告诉我们，如果以贝叶斯定理为基础，努力了解事情的因果关系，避免一些不该犯的人为或技术错误，预测准确率都会提高很多。
人类生活需要预测，但可靠性却实在不敢让人恭维，鲜有正确。这有人为因素，也有技术原因。
比如“非样本错误”。假设有一位司机，驾龄30年，出行2万次，只发生过2次轻微的剐蹭事故。中秋节跟家人一起喝了很多酒，那么这位司机能否因 为此前驾驶记录良好，就认为这次也不会出事故？显然这是错误的想法。因为2万次的出行记录都是无酒驾记录，这次喝多了，此前的记录已无任何统计学意义。或 许觉得这样的低级错误预测专家能够避免才对，但其实不然。由美国引起的2008年全球金融危机，人类也就只有一两位预测到，而其他所有的美国评级机构、白 宫智囊团、经济学家无一能预测出。究其原因，就是犯了这种“非样本”的预测错误。当情况有变，一味根据过去的记录做出预测，就只能得到错误的答案。
很多人喜欢投资股市。身处牛市，投资者再外行恐怕也能多少赚点钱，但从牛市进入熊市，证券公司一般都是集体犯错。这更多的是人为因素。证券分析 师出现错误判断很正常，但犯错一定要避免只有自己犯错，一起犯错就等于自己没犯错。比如有人分析出股市有一定概率要崩盘，较佳策略却是继续持有。这样股市 崩盘了，由于绝大多数同行都不确定何时要崩盘，也都选择持有战略，集体犯错，并不会显出自己水平低。但如果贸然卖掉股票，短期股价却没有跌甚至涨了，就只 能表明自己水平不够。
震惊全球的"9·11"恐怖袭击事件让人感觉很突然，其实美国情报机构差点识破这一重大阴谋。2001年8月16日，穆萨维，一名宗教极端主义 者被逮捕了。他只进行了飞行培训50个小时，却要求参加波音747客机的模拟训练。这很诡异，因此被人举报。事后看这个事情，信号很清晰，有恐怖分子要用 飞机炸大楼。在当时，这个信号却被掩盖在几十万条诸如此类的众多噪声中，并不突出，或许他只是个飞行爱好者呢。有信号，更有噪声，使得预测非常困难。
以上种种因素导致人类预测不甚准确;但还是有办法使得预测更加接近真相，那就是借助贝叶斯定理。这条概率学定理已产生二百多年，是用条件概率推 理问题，揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策。比如一位女性的乳房X光片显示阳性，那么她患乳腺癌的概率会是多 少？已有的统计数据显示，如果一位女性未患乳腺癌，X光片呈阳性的概率为10%;如果确实患有乳腺癌，X光片阳性概率为75%;因此X光片呈阳性，一般人 会认为事情很严重。但如果用贝叶斯定理来分析，她患乳腺癌的概率只有10%，因为40多岁的女性，患乳腺癌概率很低，只有1.4%，也就是说先验概率很 低。
大数据时代，虽然信息量爆增，但信号与噪声并存，要做出正确的预测并不比以前容易，甚至更难。《信号与噪声》一书告诉我们，如果以贝叶斯定理为 基础，努力了解事情的因果关系，避免一些不该犯的人为或技术错误，预测准确率都会提高很多。(作者系烟台大学经济管理学院国际经济与贸易系教师)
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