推薦序? 事物的本質理解了，就不會因複雜度影響正確判斷

前言? 在人生各個階段做出「不後悔的判斷」



Chapter 1? 資訊「是真？」「是假？」──【推論力】

統計思考讓你看清一切

01瞬間知道那一排「要等幾分鐘」

?? 運用「利特爾法則」做出聰明選擇

02蝴蝶振翅表示遠方有龍捲風？

?? 重新檢視「初始條件」而非「結果」

03用「製造批號」推論「製造數量」

?? 由片斷「掌握全貌」的方法

04不良品「何時•何地」發生？

?? 不為統計「悖論」所騙

05一家店的來客多寡，幾乎會維持在「座位數的六成」

?? 人的行動出乎意料地「隨機」

06「有付出就有收穫」就統計來說，正確嗎？

?? 某天突然「開竅」的法則

07「喝咖啡就生病」真正的原因是？

?? 導致結果錯誤的「干擾因子」

08「很難擺脫」低潮的心理

?? 「有二就有三」的法則

09「身高較高的人體重較重」是真的嗎？

?? 小心「迴歸分析」的陷阱



Chapter 2? 這個戰略「不利？」還是「有利？」──【決策力】

用「假設」思考，即可做出正確決斷

10「彩券獎金」會消失，一如預期

?? 「不輸給金錢誘惑」的思考方法

11「全體同意的決定」為什麼會留下禍端？

?? 跳脫「團體迷思」的方法

12如何選擇「家電產品的保固期間」比較有利？

?? 人會做出「確保安心」的抉擇

13「資訊越多」越難做出抉擇

?? 「資訊偏誤」擾亂判斷

14到底要看「病患數」還是「疾病比例」？

?? 「多方面觀察」數值資訊的習慣

15能幹的人「用二個戰略判斷」

?? 聰明的「定位」法

16癌症檢查結果有多正確？

?? 不被「偽陽性」「偽陰性」所騙



Chapter 3? 這個選擇「賺到了？」還是「虧大了？」──【識破本質力】

可以輕鬆選擇「要什麼、不要什麼」！?

17機率可以是「二分之一」也可以是「三分之一」？

?? 「懷疑前提」的習慣

18同班同學「同一天生日」的機率是？

?? 那件事「真的是奇蹟」嗎？

19遇上「颱風」和「扒手」的機率有幾％？

?? 「懷疑關聯性」的習慣

20不受表面的「營收成長」迷惑

?? 「看穿數字戲法的謊言」的方法

21此「平均數」足以代表集團嗎？

?? 找出部分「突出的數據」

22「氣溫三十度左右」的感覺因人而異

?? 了解統計數值的「模稜兩可」

23看穿不適用「數量邏輯」的情形

?? 「以小制大」的聰明思考方法



Chapter 4? 應該「規避」還是「承擔」風險──【簡單思考力】

簡單思考問題自然解決

24保費中設定的「適當空間」是？

?? 「留白」保持彈性

25為何無法避免「二年級魔咒」

?? 用「回歸平均」挑戰常識

26得不得流感之間

?? 「簡單思考」複雜事物的方法

27到底要戴幾層「口罩」才能安心？

?? 「保持公正觀點」的方法

28如何「妥善分組」？

?? 巧妙運用「隨機要素」的訣竅

29生存率、死亡率的「正確看法」

?? 要「彈性」因應時代變化



Chapter 5? 結果「不對」還是「合理」？──【彈性思考力】

「稍微」改變看法，思考更有彈性

30「不安」從何而來？

?? 規避未知的「艾斯伯格矛盾」

31真實隱藏在「手邊沒有的資訊」中

?? 留心「抽樣偏差的陷阱」

32把「壽險」和「產險」一起看，妥當嗎？

?? 試著區分「同質資訊」和「異質資訊」

33「問卷結果」有多少可信度？

?? 「取樣」會影響調查結果

34思考今後企業必要的「次經驗法則」

?? 「穩定的戰略」，不無謂地樹敵

35「正常」「異常」的界線

?? 懷疑常識，用「自己的頭腦思考」的方法



後記? 快樂地鍛鍊「用自己的頭腦思考的能力」

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推薦序?

事物的本質理解了，就不會因複雜度影響正確判斷



睜開眼睛，你看到的是甚麼樣的世界？

古人才有閒情逸致看著日升月落、季節變換，隨著工業時代、資訊時代一直進展到數據時代，無論是小至該去哪裡買口罩，大到如何經營企業，一切都變得越來越複雜。因此，如何觀察事物找出最重要的核心關鍵，就成為在這個複雜的時代中生存的關鍵能力。



《能幹的人用統計思考判斷》這本書，與其說是在介紹如何透過統計分析來找出事物本質的關鍵，我認為應該說，作者是在用統計作為工具來談如何剖析問題的心法。

有時候科學是反直覺的，就像是連續投了三次硬幣都正面，我們總會覺得下一次是反面的可能性較高？從作者的角度看來更像是人類的直覺是反科學的，因此他透過了許多生動的例子（甚至有很多都跟現在疫情前後呼應，你若是覺得作者有預知能力，你看，你的直覺又在反科學了。）來詮釋人類的心理特性是如何影響我們研判事物的本質，而唯有理解與反省這些人類直覺上的缺失，用數據來補強決策，才能避免錯誤的決定。

像是作者提到人類的心理會傾向規避不確定性，因此我們大部分所認知的風險其實不是真的會發生損失，而是我們害怕不確定性，反而選擇了不利的選項。

若是用作者書中的心法對照目前疫情現況，就可以清楚理解大家搶購口罩的行為，其實心裡都知道實際上不戴口罩的真正危害並不大，但是卻擔心未來有買不到口罩的可能，因此選擇了對於全體民眾最不利的選項──瘋搶口罩。

若是主政決策者能清楚事物的本質，就應該理解宣傳非發燒感冒者不需戴口罩這個做法是徒勞無功的，因為這並非這起風波的核心關鍵，如何降低大家對於未來可能買不到口罩的擔憂才是核心，從這個核心本質下手，就可以清楚掌握施政決策的優先順序。



從二○一六年AlphaGo橫空出世後，許多人越來越擔憂機器的計算力有天會超越人類，甚至取代人類。以我做數據科學二十年的經歷看來，我在這行業的每一天都只會越來越讚嘆人類的智能，而感受到現在人工智能技術的不足。

在過去透過簡化的統計模型描述這個世界，後來發現這個世界就是如此複雜，企圖用簡化的數學模型來詮釋是不足的，也因此有了深度學習，那是否意味著人類的決策應該也要從簡單變複雜？我覺得這反而像是見山是山、見山不是山、見山又是山的概念。

機器由於缺乏真實的智能，因此只能透過從簡單邁向複雜來提高準確率，但是只有人類具有抽絲剝繭、御繁為簡的能力，只要事物的本質理解了，也就不會因為複雜度而影響了正確判斷。



機器的算力只是人類的工具，就算有龐大算力在手，若是決策思維不變，那就仍然只是「工人智慧」。《能幹的人用統計思考判斷》中所談的內容，我覺得不光是一流商業人士需要了解，應該是現在人都應需要具備的數據決策思維。



數據決策人工智能科學家

尹相志

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