模型思维 斯科特 pdf(思维模型书籍pdf)

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本文节选自《模型思维 斯科特 pdf》

孔多塞陪审团定理是从一个解释多数规则长处的模型中推导出来的。在这个模型中，陪审员要做出要么有罪、要么无罪的二元决策。每个陪审员正确决策的时候比错误的时候多。为了将这个定理应用于模型集合而不是一组陪审员，我们将每个陪审员的决策解释为模型的一个类别。这种分类可以是行动〈买入或卖出)，也可以是预测〈美国民主党胜出还是共和党胜出)。筷多塞陪审团定理告诉我们，通过构建多个模型并使用多数规则，将比只使用其中一个模型更加准确。这个模型依赖于世界状态〈stateoftheworld)的概念，它是对所有相关信息的完整描述。对于一个陪审团来说，世界状态包括了审判时呈现的所有证据。对于那些衡量某个慈善项目的社会捐献的模型来说，世界状态则可能与项目的团队、组织结构、运营计划以及项目所要解决的问题的特征或状况相对应。孔多塞陪审团定理忌数为奇数的一组人(模型)将未知的世界状态分为真或假。每个人(模型)正确分类的概率为p>1/2，并且任何一个人“模型)分类正确的概率在统计上都独立任何其他人(模型)分类的正确性。孔多塞陪审团定理:多数投票正确的概率比任何人(模型)都更高;当人数(模型数)变得足够大时，各孝投村准确率交所0ol那么，如何将这个定理的原理应用于多模型方法呢?生态学家理查德，莱文斯(RichardLevins)对此给出了详细的阐述:“因此，我们尝试用几个不同的模型来处理同一个问题，这些模型的简化方法各不相同，但都有一个共同的生物学假设。如果这些模型〈尽管它们有不同的假设)都导致相似的结果，那我们就得到了一个强有力的定理，它基本上不受模型细节的影响。因此，我们的真

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理就是若干独立的谎言的交集。”:需要注意的是，在这里，菜文斯渴望达成一致的分类。当许多模型都给出了相同的分类时，我们会信心大增。多样性预测定理则适用于给出数值预测或估值的模型，它量化了模型的准确性和多样性对所有模型平均准确性的贡献。:多样性预测定理多模型误差=和平均模型误差-模型预测的多样性，即:=-过(人全-硬(站区N之N在这里，Mi表示模型Ji的预测，1f等于模型的平均人yY等多样性预测定理描述了一个数学恒等式。我们用不着费心检验，因为它总是成立。下面举一个例子来说明这一点。假设我们用两个模型来预测某一部电影会获得多少项奥斯卡奖。一个模型预测它将获得两项奥斯卡奖，另一个模型则预测它将获得8项。这两个模型预测的平均值，也就是多模型预测的结果等于5。如果最后这部电影获得了4项奥斯卡奖，那么第一个模型的误差等于4(22)，第二个模型的误差等于16(4”)，而多模型误差则等于1，模型预测的多样性等于9〈因为每个模型的预测与平均预测均相差3)。这样一来，多样性预测定理就可以表达为:1(多模型误差)=10(平均模型误差)-9(模型预测的多样性)。这个定理的原理在于，相反类型的误差〈正负)会相互抵消。如果一个模型的预测值太高，同时另一个模型的预测值太低，那么这些模型就会表现出预测多样性。两个模型的误差相互抵消，模型的平均值将比任何一个模型更加准确。即便两个模型的预测值都太高，这些预测值的平均误差仍然不会比两个高预测值的平均误差更精。但是，多样性预测定理并不意味着任何不同模型的集合的预测必定是准确的。如果所有模型都有一个共同的偏差，那么它们的平均值也会

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包含那个偏差。不过，这个定理确实意味着，任何多样性的模型(或人)的集合将比其普通成员的预测更加准确，这种现象就是通常所说的“群体的智慧”(wisdomofcrowds)。这是一个数学事实，它解释了计算机科学中集成方法(ensemble”Imethod)成功的原因，这种方法对多个分类加以平均，也解释了使用多个模型和框架进行思考的人比使用单个模型的人预测的准确性更高的事实。任何一种看待世界的单一方式都会遗漏掉某些细节，使我们更容易产生盲点。单模型思考者不太可能准确预测到重大事件，例如2008年的金融危机。:这两个定理为我们利用多个模型提供了令人信服的理由，至少在进行预测的情况下。然而，这个理由在一定意义上可能显得过强。和孔多塞陪审团定理意味着，如果有足够多的模型，我们几乎永远不会犯错。多样性预测定理则意味着，如果能够构建一组多样的中等准确性的预测模型，我们就可以将多模型误差减少为接近于零。但是，正如接下来将会看到的，我们构建多个多样性模型的能力是有限的。分类异型为了说明为什么这两个定理可能会“夸大其词”，现在来讨论一下分类模型。这类模型为孔多塞陪审团定理提供了微观基础。分类模型将世界状态划分为不相交的。最早的分类模型可以追溯到古希腊时代。在《范畴篇>(TheCategories)一书中，亚里士多德描述了对世界进行分类的10个范畴，包括了实体(substance)、数量(quantity)、地点(location)和状态(Positioning)等，每个范畴都会创建不同的类别。当我们使用一个普通名词时，“裤子”是一个类别，“狗”、“勺子”、“壁

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