贝叶斯跟你没关系？

002-日更-三阶风险

    贝叶斯是谁？跟我有何关系？相信你看到一个外国人的名字，估计不会点开来阅读。但是，如果告诉你，这个名字跟大侦探福尔摩斯探案有关，或者跟单相思情况下，不知道对方是否喜欢你有关，那么，你是否有兴趣读下去呢？

    那好，下面就简单的给您说说。

    大侦探福尔摩斯接到一个棘手的凶杀案子，怎么找也找不出凶手。但是，根据当时的情况判断，凶手就在大院内。福尔摩斯果然名不虚传，深入推断后，他问了当时在现场附近的人一个问题，你们这里的看门狗平时叫吗？证人说，叫啊，只要有陌生人来，它肯定叫。福尔摩斯继续问，那么，你回忆下，案发当天，狗叫了吗？证人回答，肯定没有！然后，福尔摩斯断定，这起凶杀案是熟人作案。接下来，很快锁定了凶手，成功的破案。

    你会说，这只能证明福尔摩斯侦探厉害，跟贝叶斯有何关系呢？别急，还真有。

    上一期我们讲述的话题是关于二阶风险，二阶风险主要是根据正态分布，标准差来推断未知，为风险的概率进行了探讨，可以说，关键点是根据预期风险进行的量化推断。而今天讲的，则是三阶风险，知道有可能性，但无法预测，也无法确定概率。你看，对应到上面的案例，不就是看似不可能中间找到可能了吗？其中，关键的两步就是：

    1、列出所有可能，然后用排除法来进行推断你。

    2、看似最不可能的事情，尽管在感情上不相信，但是在理性面前，这个不可能，其实就是答案了。

    那么，我们来一个比较通俗的方法：遇事不决，不是量子力学，正确的做法是遇事不决，数豆子。这里，就用一位单相思的小伙子做案例，来拆解具体的运用：

    让这位单相思的小伙子抓一把豆子，然后将单相思对象对他的态度分为两种情况，爱他放在左边，不爱他放在右边，将他所认为的各种情况进行综合，然后综合计算，看看左边的还是右边的豆子更多。

    所以，相对于二阶风险可以用正态分布，标准差等方式推断风险的概率，而三阶风险，面对更多的不确定，只能用相对主观一点的方式进行判断，并且还要根据信息的更新进行调整，逐渐逼近真相和答案。