第二次世界大战期间,对盟军的轰炸机遭受攻击后的相关数据,进行分析和研究后发现:机翼是整个飞机中最容易遭受攻击的位置,但是机尾则是最少被攻击的位置。所以美国海军指挥官认为“应该加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置”。

但是有位统计学家沃德教授给出的结论是“我们应该强化机尾的防护”,给出原因是考察的飞机都是回来的飞机,也就是幸存者,这些幸存者是机翼中弹多,那么那些没回来的飞机是哪里中弹多呢?是不是因为弹孔比较少的地方容易使飞机坠毁呢?

军方最终采取了教授提出的增加机尾防护的建议,后来证实该决策是完全正确的。机尾弹孔较少的原因并非真的不容易中弹,而是一旦中弹,其安全返航并生还的可能性就微乎其微。这种统计偏差被称为幸存者偏差.

所以我们在统计一件事情的时候要同时统计"幸存者"和"遇难者",否则不是严谨的科学.

我们经常看到那些成功者的特征,但是没有看到那些同样具有这些特征的失败者.

举个例子,比尔盖茨,乔布斯,扎克尔伯格,艾莉森都是退学之后才取得非常大的成功,所以退学就可以成功.

这显然是不对的,明显存在幸存者偏差,只统计了成功的人,并没有统计那些没有成功的人,实际上那些退学之后没有成功的人太多了.所以退学并不是成功的充分条件.

posted @ 2018-10-25 22:30:15
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