健康资讯 在外行人眼里，统计学相当复杂，但目前通用的统计学背后的观念其实十分简单。我的法国数学家朋友竟然说它们就像炒菜那般容易，只是我不敢苟同。总而言之，那是一个简单的概念：你得到的信息越多，你对结果就会越有把握。但问题来了：有多大把握？常见的统计方法指的是信赖水准稳定升高，但是它和观察数的比值并不是线性关系。也就是说，样本数如果增加n倍，我们的知识只增加n的平方根倍。假使我从装有红球和黑球的罐子内取球，那么取了20次之后，我对罐子内红球和黑球的相对比例怀有的信心，并非取了10次之后的两倍，而是只有2的平方根（1.41）倍。统计学显得复杂让我们搞不懂的地方，在于分布非对称性，如上面所说的罐子问题。即便在满是黑球的罐内取到红球的概率为零，我们对罐内没有红球的信心也增加的非常慢，比期望中的平方根还慢。相反的，一旦取到一颗红球，我们对罐内有红球的信心会急速增加。这种知识的非对称可不是件小事，它是核心，也是休谟和波普尔等人致力研究的重要的哲学问题。要评估一位投资人的表现，我们或者需要更敏锐，直觉成分较低的技术，或者就得在我们所做的判断和这些事件发生的概率无关的条件下，做出判断。但是有些情况可能更糟。如果红球的数目随机分布，那么我们就永远无从得知罐内的分布的组成。这称作定常性问题。假使罐底有个洞，而在我抽样时，有个小孩搞恶作剧，在我不知情的情况下，加进某种颜色的球。这时我再怎么推论都没用。我可能推论罐内有50%的红球，而那个顽皮的小孩一听，马上把所有的红球取出，并放进黑球。这么一来，我们通过统计获得的知识并不可靠。同样的影响也会发生在市场上。我们把过去的历史视为单一的同质型样本。并且相信观察过去的样本后，我们对未来的知识即可大增。但是如果那个顽皮的小孩改变罐子内色球的组成会怎么样？换句话说，如果事情改变了，情况会变成什么样？自19岁以来，我大半辈子的时间都花在研究和应用计量经济学上，包括在课堂上和担任计量衍生性金融商品交易员时。计量经济学这门“科学"是指将统计学应用到不同的时期（我们称为时间序列）选出的样本上。它的作用是研究经济变量，资料和其他事物的时间序列。我当初几乎一无所知时，很怀疑那些已故或已退休的人的行为时间序列，对于预测未来是不是有帮助。比我懂得很多的计量经济学家不问这种问题，因为那无异于自曝其短，徒然让人知道自己的愚蠢。知名的计量经济学家裴连沙曾经回答过类似的问题，他建议对方“更多和更好地研究计量经济学"。我现在相信或许计量经济学中的大部分内容毫无用处，财务统计学家所学的很多东西根本不值一学。对于总和为零的事情来说，就算重复10亿次，总和还是零。同样，不打好坚实的基础，那么再怎么研究，做的再怎么复杂，终归毫无价值。研究20世纪90年代的欧洲市场，对历史学家肯定很有帮助，但由于时移势迁，机构和市场的结构已经改变，我们现在能做出什么样的推论？经济学家卢卡斯说，如果人是有理性的动物，那么理性会引导他们从过去整理出可以预测的形态，并有所应对。这句话打了计量经济学一巴掌。由此可见，在预测未来时，过去的信息完全没有用处。卢卡斯以数学的形式阐述这个论点，结果赢得了诺贝尔经济学奖。我们是凡夫俗子，并且按照既有的知识去行动，而现有的知识也把过去的资料涵盖在内。我用以下的比喻解释他的论点：如果理性的交易员察觉到股价会在周一上涨，那么这种趋势马上会变得显而易见。人们预计下周一股价会上涨，于是纷纷在周五买进，到头来反而把这种趋势给消除了。如果在经纪公司开户的每个人都能察觉某些情况，那么根据这些情况行动并无意义，因为它们会被消除。不知道为什么，卢卡斯的批评并没有被这些"科学家"听进耳里。工业革命的科学成就带给人们信心，使他们相信自己能够将这些成果带入社会科学。伪科学吸引了一大批理想主义笨蛋，经济学家最有可能如此使用科学。你用一大堆方程式充内行时没人能够揭穿你，因为根本没有办法进行对照实验。包括我在内的批评这种方法的人，斥之为科学万能主义，这种精神延续到了财务这门学科，一些技术人员认为他们的数学知识，可以带领他们了解市场。"财务工程"的应用就带有浓重的伪科学色彩。应用这些方法的人，在衡量风险时是以过去的历史作为未来的指针的。这里我们只想说，由于分布有可能缺乏定常性，这整个观念可能大错特错，并有可能使人们付出非常惨痛的代价。这又把我们引向了一个更为根本的问题：归纳法问题。：塔勒布。（备忘录）
#上班签到是不是形式主义#
上班打卡是薪酬管理的最主要环节，方便财务统计发放薪资，怎么就是形式主义了如果你不打卡挂名老板岂不是要亏死。
