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100%,這事兒(幾乎)可以確定了

2018-10-25 03:24瑪麗安佛里伯格瑞秋湯馬斯徐雅
書摘 2018年6期
關(guān)鍵詞:硬幣概率頻率

☉[德]瑪麗安·佛里伯格 [英]瑞秋·湯馬斯 著 徐雅 譯

早晨,看著窗外灰色的天空,我想起了今天的天氣預(yù)報。怎么,下雨的概率真的只有1%嗎?難以置信!1%這個預(yù)報結(jié)果對英國的任何一天都顯得過于樂觀,更別提是對一個灰蒙蒙的九月天了。沒有辦法,盡管有先進的科技和數(shù)學(xué),我們還是經(jīng)常上天氣預(yù)報的當,尤其是在我們忘了帶雨傘的時候。好像天氣有意讓我們體會什么叫“意外事件”似的。

我們每天都會遇到與概率、風(fēng)險和機會有關(guān)的事。根據(jù)對食品的研究結(jié)果,我們會選擇吃或不吃某種食物,以減少患某種疾病的概率。比如抽煙吧,在醫(yī)學(xué)的忠告下,雖然也聽說某個大煙鬼一直活了103歲,我們還是讓抽煙從一種無害的行為變成了一個會增加肺癌發(fā)病率的罪魁禍首。

一個事件發(fā)生的概率是怎樣度量的呢?在17世紀有一場關(guān)于賭博的討論,布萊士·帕斯卡和皮埃爾·德·費馬都參加了這場討論。通過這場討論,“機會的數(shù)學(xué)”——概率誕生了。當時的概率思想是以事物的對稱性為基礎(chǔ)的。例如,一個硬幣,它有正、反兩個面,只要這個硬幣造得勻稱規(guī)則,你把它拋向空中,當它落地時,每一個面都應(yīng)該有相等的機會朝上。這就是說它有50%的機會(或說有1/2的概率)是正面朝上。英國的彩票也是同樣的道理。你從49個數(shù)字中抽出6個,根據(jù)不同的組合,你會面臨1400萬個可能的結(jié)果。假如每一個結(jié)果出現(xiàn)的機會相同,也就是說,當抽英國彩票的機器不會“偏心”任何一個數(shù)字時,你贏彩票的概率是一千四百萬分之一。

在現(xiàn)實生活中,這個建立在事物的對稱性上的方法并不十分理想,所以,我們轉(zhuǎn)而用一種比例的方法。如果醫(yī)生說,你有5%的概率患某種癌癥,他的意思是,對一批與你狀況相似的人群的研究顯示,他們中有5%的人得了那種癌癥。對下雨的預(yù)測往往來自模型的綜和預(yù)測。天氣對初始條件的變化,哪怕十分微小,也很敏感。既然我們無法準確測量到預(yù)測所需的地球上每一處的溫度、壓力和其他變量,氣候?qū)<抑缓美媚P蛠砟M天氣。每次模擬的初始條件都會根據(jù)實際情況做一些微調(diào)。如果有1%的模擬顯示今天有雨,他們就發(fā)出今天下雨的概率是1%的天氣預(yù)報。

這個方法的背后是頻率論:它認為一個事件(比如硬幣落地后正面朝上)的概率應(yīng)該被解釋成,在經(jīng)過大量(拋擲硬幣的)試驗后,某個事件發(fā)生的比率,或說某個事件發(fā)生的相對頻率。頻率論與另外一個概率理論——貝葉斯理論,一直爭執(zhí)不休。湯馬斯·貝葉斯是18世紀英國數(shù)學(xué)家和英格蘭長老會的牧師。他認為概率是一個主觀變量,用來衡量人們在已有的觀察基礎(chǔ)上,對某件即將發(fā)生的事的判斷。如果新的情況出現(xiàn),我們就會更新我們的判斷。

平均法則的真假

無論哪一種解釋或衡量概率的方法,其背后都有一整套支持這種方法的數(shù)學(xué)理論。這些概率理論雖然大都直接明了,然而它并不總是和我們的直覺一致。我們都很熟悉平均法則,或稱大數(shù)定律:如果不斷地拋擲一個硬幣,只要進行的次數(shù)足夠多,而且正面朝上和反面朝上都有相同的機會出現(xiàn),那么,你會期望在投擲過程中,正面朝上和反面朝上出現(xiàn)的比例基本是50%對50%。所以,當你看到一個硬幣被拋擲了999次、而每次都是正面朝上時,你會傾向于覺得下一次拋擲的結(jié)果是反面朝上,由此來打破出現(xiàn)的不均等的現(xiàn)象。

但是,像千百萬賭博賭輸?shù)娜艘粯?,你錯了。下一次投幣與前一次投幣無關(guān),所以,反面出現(xiàn)的機會依舊只是50%。以前每次是這樣,以后每一次也將是這樣。這是不是違反了大數(shù)定律了呢?不是的。大數(shù)定律只是說,當你把拋擲硬幣的次數(shù)增加到接近無窮多次的時候,正面出現(xiàn)的比率將趨向50%。即使你已經(jīng)拋擲出了許多次正面朝上的結(jié)果,你依然有拋擲無窮多次的機會來把平均結(jié)果下降到50%。至于大數(shù)定律的結(jié)果是否在下一次拋擲中開始顯現(xiàn),那誰也說不準。

許多例子都證明“機會”的概念是多么的含糊不清。關(guān)于它的書也有很多,有人寫它是為了娛樂,有人則是因為嚴肅的哲學(xué)原因。我們能夠確定的是,“機會”這個概念與“隨機”這個概念,就像一對孿生姐妹一樣,緊密相關(guān)。

其實“隨機”很普遍

在沒有拋擲硬幣這樣的隨機行為協(xié)助前,人類并不擅長制造隨機事件。如果我讓你隨機地在一張紙上寫下一串數(shù)字,模擬拋擲硬幣的結(jié)果,或者一組數(shù)字,或者是一系列由圓點兒構(gòu)成的圖形什么的,你的每一步,都會情不自禁地受到上一個拋幣結(jié)果,或數(shù)字,或圖形的影響。為什么呢?是因為我們總小心翼翼地要確保選擇是在一種漂亮的分布下進行的。所以,通常我們很容易發(fā)現(xiàn)所寫下的結(jié)果,或數(shù)字串,或圖形并不是純粹隨機的。我們的大腦總是不自覺地選擇服從一定的“規(guī)律”,因此,我們很難制造隨機事件。一旦我們意識到某種規(guī)律的出現(xiàn),我們就認為我們打破了隨機性,會馬上改變我們的下一個選擇。

事實上,在一個完全隨機的事件中,事件會以任何一種順序出現(xiàn),包括那些顯得有規(guī)律的順序。假設(shè)有一個硬幣被你連續(xù)拋擲了10次,而且連續(xù)10次都是正面朝上,也就是說,出現(xiàn)了“正正正正正正正正正正”的情況,它實際上同出現(xiàn)“正反正反反反正正反反”“反反正正正反正反正正”或者“反反反反反反反反反正”等結(jié)果的概率是一樣的。

在賭博業(yè)的刺激下,人們對隨機事件的實驗研究也有上千年歷史了。盡管研究人員一會兒拋硬幣,一會兒擲骰子,但是,從數(shù)學(xué)上對隨機事件下一個準確的定義還是令人意想不到的艱難。第一個想對隨機下一個正式的定義的人是法國數(shù)學(xué)家E.波萊爾,他創(chuàng)立了數(shù)學(xué)測度論。波萊爾除了是一位出色的數(shù)學(xué)家以外,還十分熱衷于政治活動,他當過海軍部長,并在二戰(zhàn)中參加過反納粹的抵抗運動。1909年,波萊爾沉迷于那些有著無限位小數(shù)的數(shù)字(包括不同記數(shù)法下的無限小數(shù))。波萊爾認為,如果所有的數(shù)字,包括兩位及兩位以上的數(shù)字,出現(xiàn)在某個數(shù)的小數(shù)位的頻率相等,它應(yīng)該被稱作一般數(shù)。也就是說,數(shù)字1,像其他的九個一位數(shù)字一樣,應(yīng)該在一般數(shù)的小數(shù)位里出現(xiàn)1/10次。(因為一共有10個由一位數(shù)字組成的數(shù),每個數(shù)出現(xiàn)的頻率相等,所以就得到了1/10。)同理,每一個由兩位數(shù)字組成的數(shù),比如11、23或者09,應(yīng)該在一般數(shù)的小數(shù)位里出現(xiàn)1/100次,因為有100個由兩位數(shù)字組成的數(shù)。由此可以推及任何由三位數(shù)字組成的數(shù)出現(xiàn)的頻率是1/1000。當一串小數(shù)由n位數(shù)字組成時,它出現(xiàn)一般數(shù)的小數(shù)位的頻率應(yīng)該是1/10n次。一般數(shù)是不偏向任何數(shù)字組合的。同樣,在一個無限小數(shù)的展開中,每一個有限的數(shù)字組合都應(yīng)該出現(xiàn)。如果無限數(shù)字串中的每一個數(shù)字都是由投擲一顆10面的骰子產(chǎn)生的,那么,你會期待它們遵循這個一般原則。這個一般原則是使一個無限序列成為隨機序列的條件:即,如果你想是隨機的,你就必須是一般的。

波萊爾指出一般數(shù)不但是存在的,而且“大多數(shù)”的實數(shù)都是一般的。(他自己很清楚這個“大多數(shù)”指什么。)數(shù)學(xué)家們堅信所有大家喜歡的數(shù)學(xué)常數(shù),像π、e和,都是一般的,只是到目前為止還沒有一個常數(shù)被證明是一般的而已。波萊爾證明了幾乎每一個實數(shù)都是一般的,但是這并不夠。他給我們留下了一個重要但缺乏詳細例證的結(jié)論。這個困局被一個名叫張伯諾的在1933年打破了。他給出的證明方法令人拍案叫絕。他把所有的自然數(shù)一個接一個地連成一串,作為小數(shù)點后面的數(shù)字:

0.1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041……

這就是張伯諾數(shù)。它既簡單又充滿智慧,不僅清晰地詮釋了一般數(shù)的概念,同時還提供了第一個10進制下的一般數(shù)的例子。在這個例子里,每一個一位數(shù)、每一個兩位數(shù)和每一個三位數(shù),等等,所出現(xiàn)的頻率都相等。每一個你可能想象得到的、有限的、數(shù)的序列都會在這個無限延續(xù)的張伯諾數(shù)的某一段出現(xiàn)。

等等,你說什么?每一個你可能想象得到的、有限的、數(shù)的序列都會在這個無限延續(xù)的張伯諾數(shù)的某一段出現(xiàn)?讓我想一想。這是不是意味張伯諾數(shù),或其他任何一個一般數(shù)(包括那個更加有名的π),能涵納每一個我所能想到的、有限的、數(shù)的序列?如果我把我的名字翻譯成數(shù)字,那么,一般數(shù)的小數(shù)位里也包括我的名字?!對!事實上,一般數(shù)涵納了每一個人的名字,無論你是否活著;涵納了每一個句子,無論是已經(jīng)寫出來的還是將要寫出來的;涵納了每一本書,無論是已經(jīng)出版了的還是將要出版的;涵納了歷史和每一個可能發(fā)生的未來。

圈點機會

概率是數(shù)學(xué)與現(xiàn)實生活最常相遇的地方。現(xiàn)在我們把一些注意力轉(zhuǎn)向它的哲學(xué)基礎(chǔ)。概率理論為我們提供了一個計算“機會”的準則。例如,“所有可能發(fā)生的事件的概率總和是1”就是一個準則。這不難理解,在拋擲一枚硬幣時,如果正面向上的概率是1/2,那么,反面朝上的概率就是1-1/2=1/2。概率理論還告訴我們怎樣計算同時發(fā)生的事件的概率,例如,如果一個事件A發(fā)生的概率是p而事件B發(fā)生的概率是q,而且兩個結(jié)果是相互獨立的,那么,A和B同時發(fā)生的概率是p×q。在硬幣的例子里,這意味著,當你同時拋擲兩枚正常的硬幣時,或者,把一枚正常的硬幣拋擲兩次,那么,得到兩個都是正面的所謂正常概率是1/2×1/2=1/4。

問題在于,概率不像我們計算長度和重量那樣容易。我們可以把情況抽象化,好比說,拋擲一枚硬幣有兩個可能發(fā)生的結(jié)果,這等于是說每個結(jié)果出現(xiàn)的概率都是1/2?;蛘撸覀兛梢詮念l率的角度思考問題,觀察硬幣被拋擲1000次、正面出現(xiàn)的次數(shù)將近一半。但是,這些結(jié)果與下一次的拋擲有什么關(guān)系呢?它實際上說明了什么呢?如果我們無法回答這些問題,我們還應(yīng)該相信概率理論嗎?

20世紀的一個數(shù)學(xué)計算機游戲給這個概率理論提供了一個奇妙的證明。其中心思想是,概率不是一個客觀存在,而是主觀估計的程度:如果我說一枚被拋擲的硬幣落地之后正面朝上的概率是1/2,那不是因為1/2這個數(shù)與硬幣的正面有什么關(guān)聯(lián),而是因為,出于種種原因,我有50%的信心認為正面將會出現(xiàn)。所以,對概率的估計是因人而異的。但是,通過賭博,我們有可能把它量化出來。例如,我對正面朝上的估計程度可以用我愿意和別人為“下一次正面朝上”這個結(jié)果而下的賭注來衡量。

哲學(xué)家的忠告是,如果你認為一個人遵守最基本的理性原則,那么,他們的主觀估計應(yīng)該是遵循概率原則的。如果不遵循概率原則,他們在打賭的時候一定會輸。舉個例子,假設(shè)我對一個硬幣落地后“正面朝上”的主觀估

計是1/2、“反面朝上”的主觀估計是1/4,那么,我就違反了第一個概率準則,即“所有可能出現(xiàn)的結(jié)果之概率總和為1”的原則。因為,根據(jù)我的估計,所有可能出現(xiàn)的結(jié)果(正面朝上和反面朝上)的概率相加是3/4。在這個時候,你可以這樣跟我打賭:一半對一半賭“正面朝上”;3對1賭“反面朝上”——這樣的賭注符合我的概率判斷,所以,我會接受它。如果你在“正面朝上”上押20元、在“反面朝上”上押10元,當結(jié)果是“正面朝上”時,你拿走40元(其中你拿回賭注20元,贏20元);當結(jié)果是“反面朝上”時,你也拿走40元(其中拿回賭注10元,贏30元)。這樣一來,只下了30元賭注的你會穩(wěn)賺10元。而我呢?輸定了。

哲學(xué)在一定程度上解釋了概率的數(shù)學(xué)背景,同時把理性和概率結(jié)合了起來。反對意見自然是強調(diào)生活不是一場接一場的賭博。人們可以輕易地拒絕參與一場賭博,從而留住自己的錢。但是,爭論的要點不是去模擬人在現(xiàn)實中的行為,而是告訴人們,為什么概率論是值得一聽的。它就像天氣預(yù)報一樣,假如你沒有傘,那么,你最好記住天氣預(yù)報說下次什么時候下雨。預(yù)報可能不準,但是,預(yù)報所依據(jù)的統(tǒng)計數(shù)學(xué)是理性而可信的。預(yù)測,從其本質(zhì)上說,不可能是完美的。在現(xiàn)實生活中,可能除了數(shù)字,沒有什么事物是完美的了。

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