概率与信息推断（8）
的，所以前面9次出现正面并不那么"偶然"，如此第10次还很有可能出现正面-你现在应该选择的就是正面，而不是像先前所思考的那样选择反面。
这个赌硬币的例子和股票市场很类似。股票市场也充满了随机性。基本上有两种投资理念，一种认为股票价格完全随机，与业绩无关，这种情况下股票与均匀硬币本质上是一样的，股票价格的历史表现不足以作为决策的依据，因为未来价格与历史价格无关；另一种观点认为，股票的长期业绩较好，很可能表明股票存在内在价值支撑，这就与非均匀材质的硬币一样，按照这样的理念，那么过去业绩表现较好的，在未来也更有可能表现出较好的业绩。这两类观点究竟哪一类更符合股票市场的现实？现在似乎还没有研究可以将它们检验出来。但是通过一些仿真实验可以明白的是，存在大量均匀和非均匀的硬币不断投掷，比如经过30轮投掷，能够保持30次都在正面的硬币仍然存在，而这些硬币也并不完全是非均匀的硬币，这表明可能部分股票的业绩确实有内在支撑，但也有些股票业绩良好可能仅仅是偶然因素。
还有一种经常犯错误的情况是很多人不善于从结果去推断信息，以至于过度夸大了某些后果的严重性。我太太的一个朋友怀了小孩，因高龄怀孕担心胎儿的健康做了唐氏筛查。唐氏综合征俗称先天性痴呆，是最常见的一种染色体疾病。怀孕年龄越大，胎儿患此病的概率越高，按照年龄段来看这位朋友胎儿患此病的概率为0.13%。如果胎儿确实患有此病，则唐氏筛查有80%的可能性会查出来（也就是有20%的可能性查不出，但胎儿实际上是患病的）；如果胎儿未患此病，则不会查出异常。这位朋友不放心去做了筛查，结果没什么问题，但她反而更担心了。我太太说，没检查出问题不是很好吗，可以放心了；她却说，还是有20%的可能性患病啊，只是没有查出来啊。我太太的数学很差，听她这样说也懵了，但又觉得不对劲，回来问我，为什么检查无恙之后，患病的概率反而提高了？我一听就觉得好笑：她们是先验地假定胎儿已经患上唐氏综合征，所以才会认为未检查出病状有20%的患病概率；事实上，胎儿患病的概率仅为0.13%，检查后未发现异常而胎儿患病的概率应是(0.13%×20%)/(0.13%×20%+99.87%×100%)=0.026%，比未检查时的0.13%概率降低了约80%。
也许聪明的读者会觉得这些失误太明显了，自己不会犯这样的错误。那么请你看看下面这则报道是否存在问题。有一份关于中国吸烟与健康的研究报告写道："吸烟与肺癌发生的关系已为众多的实验研究以及多个设计严格的大宗人群研究所证实。约80%以上的肺癌与吸烟（包括被动吸烟）有关。"读完这话，你是不是觉得吸烟很可能导致患肺癌（即认为吸烟是一个严重损害健康的问题）？吸烟几乎就是肺癌的罪魁？如果你认为是，不妨继续往下看。
我国约有36%的烟民；肺癌发病率（缺乏中国数据，以世界数据0.333%代替）；肺癌患者80%是烟民或被动吸烟者，即是说肺癌患者中还有20%是非吸烟者；为了让不太熟悉概率的读者能够理解，我不妨假设肺癌患者共100名，其中80名是为烟民或被动吸烟者，20名是非吸烟者。那么我们据此可推算社会总体人口为100/(0.333%)=30030人，其中烟民为
30030(36%)=10811人，被动吸烟者的频率不知，姑且假设为X人，那么吸烟者（包括烟民和被动吸烟者）致癌的概率为80/(10811+X)。非吸烟者的致癌概率为20/(30030－10811－X)。稍加计算就可以知道，除非被动吸烟者数量X
本文摘自《有限信息下的生存智慧》
全书用通俗易懂的语言，结合来自经济、政治、历史和日常生活中的大量例子，生动地展示了在不完全信息局势下个人如何做出最优的决策。包括如何在不确定环境中决策（与上帝博弈），如何在博弈中操纵信息（信号传递、信号干扰、信息隐藏），如何设计机制去探测对手的类型（信息甄别）。