斯科特佩齐思维模型(模型思维 斯科特佩奇)

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本文节选自《斯科特佩齐思维模型》

解释了物种的高度、重量和长度为什么会服从正态分布。在这里，我们再给出一个不同的、基于模型的解释:如果一种突变能够最大化〈以便探索最好的生态位)，并且假设平均规模和总离散度是固定的，那么规模的分布将会是正态的。关键不在于这种最大精方法是不是提供了一个更好的解释，而在于给定约束下最大化粒必定会导致正态分布。因此，当我们看到正态分布时，它可能是最大化粒的结果。迷的实证含义和规范含义前面我们已经讨论了，录如何衡量不确定性、信息和惊喜，如何与测量离散度的方差不同，以及如何有助于我们对不同类别的结果进行分类和比较。在本书第13章和第14章中研究随机游走和路径依赖时，还会利用业来识别随机性并测量路径依赖的程度。事实上，我们可以将精测度用于任何实际应用，可以用它来衡量对金融市场的干预是增加了还是减少了不确定性，可以检验选举、体育赛事或博彩中的结果到底是不是随机的。在这些应用中，灶都是作为一个实证的衡量标准来使用的。它告诉我们世界是什么样的，而不是世界应该是什么样。一个系统中的灼本质，不能简单地说好，也不能简单地说不好。我们想要多少粒，取决于具体情况。在制定税法时，我们可能需要一种均衡行为模型，并不希望有随机性。在规划城市时，我们可能会希望看到复杂性，均衡或者周期性都会显得过于平淡。我们希望一个城市充满生机活力，为偶然的相遇和互动提供无限机会。在这种情况

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下，更多的箭会更好，但是又不能太多。我们不喜欢随机性，随机性会使计划变得非常困难，并可能导致我们的认知能力崩溃。最理想的情况是，世界会产生适度的复杂性，以保证我们生活在一个有趣的时代。建筑师克里斯托弗…亚历山大(ChristopherAlexander)证明，诸如强中心、厚边界和非独立这类的几何属性，能够生成复杂的生活建筑、社区和城市。亚历山大渴望城市和生活空间中的复杂性。中央银行的规划者可能不太喜欢复杂性，在金融市场中，他们可能更喜欢可预测的均衡结果。不过幸运的是，使用模型，我们既可以探索复杂性，也可以讨论均衡的可能性。13”随机游走醇鬼能找到回家的路，但是一只醉酒的小岛可能永远回不了家。角谷静夫〈ShizuoKakutani)在本章中，我们讨论两个来自概率论和统计学的经典模型:伯努利谷模型(Bernoulliurnmodel)和随机游走模型。1:这两个模型都描述了随机过程，即使看上去它们似乎在生成某种复杂的结构。如果不收集数据，随机性是很难辨别的。我们经常想当然地以为能够在选举结果、股票价格和体育赛事得分中总结出一定的模式，但这只是一而情愿。借用学者、风险分析师纳西姆.塔副布(NassimTaleb)的一句俏皮话来说，我们都被随机性所惑，不过是一些“随机漫步的僚捷”!伯努利代模型描述了产生离散结果的随机过程，例如抛硬币或掷鹏子。这个

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模型在几个世纪以前出现时，是为了解释赢得赌注的概率，现在已经在概率论中占据中心位置。随机游走模型就是建立在伯努利贷模型的基础上上的，保持了正面和反面的总数。这个模型可以刻画液体和气体中粒子的运动，动物在物理空间中的活动，以及从出生到童年人体身高的增长，等等。”本章首先简要介绍伯努利代模型，并对条纹长度(lengthofstreaks)进行了分析。然后描述随机游走模型，我们将会了解到，一维和二维随机游走会无限次地回到起点，而三维随机游走则可能完全不需要回到起点。我们还会了解到，对于一维随机游走，回到零点之间的时间间隔分布遵循才律分布。对于这个发现，有人可能认为它除了满足人们的好奇心之外没有什么用，但事实上，它可以解释物种和企业的生命周期。我们还将使用随机游走模型评估有效市场假设，并用它来确定网络规模。伯努利念模型伯努利贷模型由一个装了灰球和白球的代组成。从代中抽取的球代表随机事件的结果。每次抽取都与之前和之后的抽取无关，因此我们可以应用大数定律:从长远来看，抽出每种颜色的球的比例将会收敛到这个球在伪中的比例。当然，这并不意味着从一个装了7个白球和3个灰球的代中抽取1000次，将会怡好抽出700个白球，它的意思是抽取出来的白球比例会收敛到70%。:伯努利贷模型每一次，从一个装了6个灰球和W个白球的售中随机抽取一个球，结果等3和浊CCFLL

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