民国各路大师,当时民国百姓识字率是20%,所以剩下来那些识字的里面出了几个大师也就不足为奇了。
幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道,仅来自于幸存者时,此资讯可能会与实际情况存在偏差。
产生背景:1941年,第二次世界大战中,美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求,利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。
沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据,进行研究后发现:机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”,而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置”。
沃德教授坚持认为:
1、统计的样本,只涵盖平安返回的轰炸机;
2、被多次击中机翼的轰炸机,似乎还是能够安全返航;
3、并非是机尾不易被击中,而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航,寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草— 引擎尚好。
军方采用了教授的建议,并且后来证实该决策是正确的,看不见的弹痕却最致命。
这个故事被后人用一个词语概括——幸存者偏差。
幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道,仅来自于幸存者时,此资讯可能会与实际情况存在偏差。
产生背景:1941年,第二次世界大战中,美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求,利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。
沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据,进行研究后发现:机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”,而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置”。
沃德教授坚持认为:
1、统计的样本,只涵盖平安返回的轰炸机;
2、被多次击中机翼的轰炸机,似乎还是能够安全返航;
3、并非是机尾不易被击中,而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航,寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草— 引擎尚好。
军方采用了教授的建议,并且后来证实该决策是正确的,看不见的弹痕却最致命。
这个故事被后人用一个词语概括——幸存者偏差。
幸存者偏差原理:看到经过某种筛选而产生的结果,而没有意识到筛选的过程,因此忽略了被筛选掉的关键信息。
幸存者偏差意思是指,当取得资讯的渠道,仅来自于幸存者时,此资讯笑神可能会存在与实际情况不同的偏差冲敏。此规律也适用于金融和商业领域。存活下来的企散升枝业往往被视为“传奇”,它们的做法被争相效仿。而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。
在日常生活中,最明显的例子就是“我亲戚吃这个药好了”或者“我一个朋友去找了这个老中医”等等。不管你的亲戚和朋友和你关系如何好,如何值得信任和尊重,在客观规律面前他们都是等同的。疾病和医药不会因为你的喜好而照顾或者偏袒你的亲朋。最明显的办法当然是让“死人”说话。
双盲实验设计和详细全面客观的数据纪录都是应对“幸存者偏差”的良方。所谓“兼听则明”也是这个道理,抛掉对个案的迷信,全面系统的了解才能克服这个偏差。
产生背景
二战时期,盟军的科学家发现,那些成功返航的战斗机的机身部位被打得千疮百孔,但很少有飞机被打到引擎、油箱部位。很多人凭直觉认为,飞机的机身更应加强防护。但科学家研究很久之后才得出了看似反常的结论:引擎和油箱被打到的飞机大都已经坠毁,没有返航,所以才出现“飞机机身更容易中弹”的假象,因此飞机的引擎和油箱更应该加强保护。
幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道,仅来自于幸存者时,此资讯可能会与实际情况存在偏差。
幸存者偏差,是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理:未幸存者已无法发声。人们只看到经过某种筛选而产生的结果,而没有意识到筛选的过程,因此忽略了被筛选掉的关键信息。
与幸存者偏差类似,数据的筛选还导致“伯克松悖论”,以及电话民调偏差等。
产生背景
1941年,第二次世界大战中,美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求,利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据,进行研究后发现:机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”,而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置”。
幸存者偏差是一种常见的逻辑谬误。指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果,而没有意识到筛选的过程,因此忽略了被筛选掉的关键信息。
统计学上的定义是:在进行统计的时候,忽略了样本的随机性和全面性,用局部样本代替了总体随机样本,从而对整体的描述出现偏倚。
幸存者偏差的规律。
此规律也适用于金融和商业领域。存活下来的企业往往被视为“传奇”,它们的做法被争相效仿。而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。
在日常生活中,最明显的例子就是“我亲戚吃这个药好了”或者“我一个朋友去找了这个老中医”等等。不管你的亲戚和朋友和你关系如何好,如何值得信任和尊重,在客观规律面前他们都是等同的。疾病和医药不会因为你的喜好而照顾或者偏袒你的亲朋。
最明显的办法当然是让“死人”说话。双盲实验设计和详细全面客观的数据纪录都是应对“幸存者偏差”的良方。所谓“兼听则明”也是这个道理,抛掉对个案的迷信,全面系统的了解才能克服这个偏差。
幸存者偏差生活例子有保健品有的老人觉得有用、读书无用(人家小学毕业都是千万富翁)、你跟那些抽烟的人说吸烟有害健康,他跟你说隔壁大爷也抽烟,不是照样活到90几等等。感兴趣的同学,可以自己再去查阅一下这个知识点。希望大家能用“统计思维”更加理性的看待我们的生活。
当然“幸存者效应”亦在我们的考研过程中出现。比如某一部分做题正确率很高,感觉这块学习的很好很到位。但并不代表真的掌握了,有可能是题目整体偏简单。
很相似,躺在了自己的舒适区里(之前学习写过一篇文章叫本科都学过这些课本,还用得着再去细看?提到了 这点大家可以去看看)。
幸存者偏差的故事
再比如,人大应统专硕,大家被21年真题的时序吓住,结果现在备考22考研的重点放在了时序上。但如果你去看历年真题就清楚,每年都会有新的点出现。比如18考研的辛普森悖论证明题等等。这些以偏概全的情况,导致了大家复习方向的迷失。
再再比如,很多同学觉得贾俊平《统计学》这本书太简单了,统计学这学科没有挑战性,其实简单是写书人厉害把难点写的通俗易懂,但不代表知识点简单。如果你想领悟一下更难的看不到的统计学,欢迎找学长试听,让你更高维看待《统计学》。
今天和大家聊聊传说中的幸存者偏差,相信很多人都只是听过,却并不理解。这个词听上去很高大上,但其实简单来说就是所谓的兼听则明,偏听则暗。所谓的幸存者偏差就是只针对被选择出来的幸存者,或者说成功者进行研究。