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数据总结与假设推理
于德浩
2020.4.8
数据总结与假设推理是两种独立的找寻规律的方法。我们希望能够找出一般规律，然后再应用到具体事物上。
数据总是相对容易得到的，但是，能否找出可用的规律却不是一般人能做到的。比如，牛顿第二定律F=ma，现在来看是很简单的经验总结公式。可是，人类文明已有几万年，直到约350年前，才被牛顿真正发现这个规律。 就是说，不是数据没有，不是数据不够，也不是分析数据的工具不行，而是几千年前或几万年前，人们“想不到”，不知道从何入手。
我举个例子。掷硬币看正反面的数据，我们是很容易做试验得到的。如果，我们要总结正面和反面出现的比例，这也是容易的。比方说，100次掷硬币测试，出现了52次正面和48次反面。于是，我们就得出结论，比例是52：48，大约是1：1的关系。
这里有一个最基本的问题就是，如果是一个原始人，他可能提不出这样的问题，“测试正面和反面出现的概率”。他可能会惊叹，“哇，第一次是正面，第二次竟然是反面？”或者“哇，都连续4次正面了，还没有出现1次反面？”
他可能就想找，“第10次，是什么；第11次是什么？”这样的规律。我们现在都知道，这是随机的，试图知道第n次掷硬币具体是正是反，将会是徒劳的。
我们现在都有科学逻辑。想一想，硬币的正反两面，每一次应该是随机出现的；没有理由认为正面出现的多些，也没有理由认为反面出现的多些，应该是等概率假设，各1/2。
在这种假设推理的认识下，我们不需要做任何试验，就能知道，某一次出现正面的概率是随机的50%；当掷硬币100次时，大约会有50次出现正面，50次出现反面。
如果只是数据总结，追求所谓眼见为实时，人们就会为很多表象所迷惑。比方说，我们做了4组100次掷硬币的试验，发现每组的第50次都是正面。 仅是经验主义，就会得出错误的推论“第5组的第50次也应该是正面”。 当第5组或第6组试验，发现第50次不是正面时，经验主义就会百思不得其解，甚至他以为第5组的试验可能统计错了。
还有，经验主义即使发现正反概率各1/2时，他也会对某些现象疑惑。比如，他发现某个连续片段60-70次，是先8正面后2反面。他就想找出这其中的奥秘，为什么是4：1而不是1:1？或者为什么不是先2反面后8正面呢？
科学的解释，很简单。就是这本就不是问题，那都是碰巧而已，没什么具体原因。经验主义者之所以疑惑，就是“庸人自扰之”。
现实中，很多人就是在徒劳总结一些所谓的规律。比方说，有人拿着彩票中奖的历史数据，进行所谓的分析，希望对下次猜大奖有帮助。有人号称，用高科技开发了某股票软件，可以低买高卖赚大钱。
还有一些证券分析师，在总结过去连续10天上涨的原因。这是不是很像，在给掷硬币“8正2反”现象去找理由啊。 股神巴菲特就很直接，“最近股票为什么会暴跌？我也不知道，可能是前面涨得太多了吧。”
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