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活用機率思考以趨吉避凶



生活中我們常常會遇到類似下列狀況的困擾:今天好不容易決定買入一支漲不停的股票,明天就開始大跌特跌?網路上有許多人瘋傳「吃日本食品會致癌」,我該跟進拒買嗎?媒體報導,雲林許厝分校因學童尿液檢測呈現致癌物質濃度異常,擔心是因為空氣中的氯乙烯含量偏高所致;儘管最新的空氣檢測報告並無異狀,政府為了安全,還是要求再次遷校;您了解這些檢測與結論的相關性、準確性和限制條件嗎?如果您是家長,您要大聲抗議嗎?再看看最近鬧得滿城風雨,正在立法院審議的「前瞻基礎建設條例」草案,您了解它是否已經根據真正的需求,進行過審慎的風險、成本效益和可行性評估?另外,近年來大數據(Big Data)和資料探勘(Data Mining)在企業界大為風行,但複雜的迴歸演算法所得出預測結果的統計顯著性、相關性、偏差和變異性,您真的了解嗎?預測結論該照章全收嗎?

其實,上述和我們的生活或企業經營密切關聯的大小問題,都和機率有關。倘若不懂機率,不清楚機率事件的可能陷阱,我們很可能隨時會落入極大的風險與威脅,決策品質堪慮。反之,若能有基本的機率觀念並擁有可以掌握風險和不確定性的思考工具,我們就比較能對影響生活和企業經營的重要問題產生較好的見解,有機會大幅降低風險。

那麼,有什麼簡單的經驗法則或決策理論可以幫助我們判斷並做好決策以降低風險嗎?許多管理學者專家依據理論研究或實務經驗,提出可以幫助人們有效思考決策的方法,例如彼得‧聖吉(Peter Senge)的系統思考,麥肯錫顧問公司(Mckinsey & Company)的邏輯思考,提姆‧布朗(Tim Brown)的設計思考,管理科學的制定數學與邏輯互動模型,以及實驗心理學家康納曼(Daniel Kahneman)主張結合直覺與邏輯思考的快思慢想等。然而,英國物理學家羅伯‧麥修斯(Robert Matthews)在他的新作《機率思考》(Chancing It: The Laws of Chance and How They Can Work for You)中,專門針對生活中的不確定性與風險,指出一些十分值得個人與企業經營參考運用的機率思考法則,茲摘錄部分重點如下:

‧應用平均律來解釋機率事件,要注重事件的相對頻率,不是出現的原始次數。

‧推測機率事件不可能百分之百正確,常常須在蒐集更多證據與降低準確性間作取捨。

‧要解讀看似隨機的機率事件,不可假設它們彼此為獨立事件,以免誤導估計結果。

‧真正的隨機沒有規律也沒有特定模式,但在有限的規模下有可能出現規律,誘導我們去追尋可能的規則模式(例如樂透中獎號碼出現連號,所有統一發票的末獎都是個位數字等)。

‧判定事件間的因果關係要很謹慎,通常需要用巨量資料進行全面的科學驗證。

‧根據表現做決策時要特別小心超優的成就,它很容易回歸平均數(例如NBA球星一場比賽中三分球10投8中,下一塲卻乏善可陳;業務經理某一季業績突出,老闆給予加薪重賞,下一季又回歸常態)。

‧許多觀察研究的結果只能顯示事件的因果有關聯性,可能只是巧合;必須了解研究規模和潛在偏誤、是否有令人信服的關聯證據,考量相關性是否可靠再決定,避免被誤導(例如有研究説喝咖啡會致癌,吃牛肉易罹患心血管疾病等)。

‧一群見解多元的有識之士,其集體智慧比大師更可靠,更能有效的解決問題。

‧ 面對醫療檢驗結果,需要進一步了解準確度,綜合考量發生的機率和後果,避免反應過度(例如女性乳房X光檢驗呈陽性反應,很可能並沒有罹患乳癌)。

‧ 面對不確定性,預測能力有根本上的限制;了解限制,設法找出因應限制,使用經過驗證的預測方法,才能制定未來事件的最佳決策。

‧我們對某事件或理論的相信程度必須依據新證據的分量來更新過去的相信程度(貝氏定理),讓證據說話,結合相信程度與證據,適當挑戰統計顯著性,評估新發現的可靠性,將有助於我們檢驗並辨識真相。

‧多數人所熟知的鐘型曲缐常態分配,其實在現實生活中並不常見;依據常態分配假設所導出的量化財務金融模型、防洪或地震預測模型等,常常低估了不確定性,忽視極端異常事件發生的風險,難以避免如2008年的全球金融危機。

面對現今極端天災人禍頻繁出現的混沌時代,個人或企業更需要想辦法理解並面對機率、風險與不確定性,培養辨識和控管風險的知識與能力,運用智慧來接受、設法抑制、或消除現實的風險與威脅,多運用機率思考於生活與企業決策,才能協助我們趨吉避凶,掌握更多的成功機會。

 

作者小檔案:洪瑞浩學長,交大61級控制、63級管研所畢業。退休後擔任郁傑營創顧問公司的資深顧問,公益財團法人/社團法人的董事與理事。