超越機率思考：聰明人為什麼都用計算機做決定？史上最強生活統計決策書
How to Beat the Odds and Make Better Decisions
活動訊息
內容簡介
輕鬆弄懂「機率」與「統計」的底層邏輯，
從此不被話術、不掉套路！
全球暢銷書《賽局思考》重磅系列作，
「這個世界沒有100％肯定的事，所以你更需要這本書！」
★ 英文版宣稱：本書是「史上最棒的機率與統計大眾讀物」，此假設是否為真？請你驗算！
★ 精心策畫：33堂贏家思考課──在機率面前，為什麼邏輯和直覺完全不可靠？
★ 「燒腦，但有趣到停不下來，一定要先吃飽再讀！」數學腦不靈光的讀者加倍推薦
學會分辨人生中的關鍵時刻，
幸運女神是在「對你笑」？還是叫你「趕快逃」？
你就贏過95％的賭徒了！
生活中，機率與統計數字無所不在，懂得運用它們的人，不但做事及賺錢更有效率，更能大幅提高自己的決策勝率。
本書是以色列天才數學家哈伊姆・夏皮拉繼全球暢銷書《賽局思考》後的最新力作，看他用輕鬆幽默的筆觸、豐富且瘋狂的案例，將艱澀的公式化為想像力，為你揭開「用機率思考」的各種精彩應用：
● 明明是同一組數字，為什麼換一種說法就能讓你完全改變決策？
● 別看到「平均值」就高潮，它比你想的更容易欺騙你！
● 訓練有素的專家，更容易掉進邏輯和線性思考的陷阱，如何避免？
● 生活在AI生成世代，人人都必須具備的「海量資訊識讀術」！
● 愈思考，愈精彩：一百名死囚，如何靠一套巧妙的策略，把生還機率從0％拉高到30％？
關鍵一局……
該Pass？該All In？
天機不可洩漏，但機率可以！
正如同金融市場上，沒有百分之百「明天一定會上漲」的股票（想想突如其來的黑天鵝事件），這本書最迷人的地方，在於它從不高高在上的說教──它允許你算錯、想錯、懷疑作者，甚至懷疑這本書本身。因為所謂的機率思考，從來不是「相信」，而是「驗算」！
是的，調皮的夏皮拉博士會一次又一次邀請你暫停、懷疑、重新計算──計算的不只是數字，而是風險、代價與更多的可能性。
當你讀到「聖彼得堡悖論」，你會理解為什麼「期望值無限大」的賭局，並不等於「值得拿身家去賭」；當你跟著一百名死囚的策略推演，你會看到，結構性思考如何把看似必死的局，轉化為「可接受的風險」；當你放下本書回到現實世界，你會突然警覺，那些廣告話術、投資簡報、新聞標題，究竟偷換了哪些概念……
（假設你真的讀完了這些超過400頁的重磅內容……）最終你會明白，真正的機率贏家從來不問：「我會不會贏？」
他們只會問：「在這樣的條件下，這個選擇值不值得？」
※更多精彩內容，請見本書【目錄】
從此不被話術、不掉套路！
全球暢銷書《賽局思考》重磅系列作，
「這個世界沒有100％肯定的事，所以你更需要這本書！」
★ 英文版宣稱：本書是「史上最棒的機率與統計大眾讀物」，此假設是否為真？請你驗算！
★ 精心策畫：33堂贏家思考課──在機率面前，為什麼邏輯和直覺完全不可靠？
★ 「燒腦，但有趣到停不下來，一定要先吃飽再讀！」數學腦不靈光的讀者加倍推薦
學會分辨人生中的關鍵時刻，
幸運女神是在「對你笑」？還是叫你「趕快逃」？
你就贏過95％的賭徒了！
生活中，機率與統計數字無所不在，懂得運用它們的人，不但做事及賺錢更有效率，更能大幅提高自己的決策勝率。
本書是以色列天才數學家哈伊姆・夏皮拉繼全球暢銷書《賽局思考》後的最新力作，看他用輕鬆幽默的筆觸、豐富且瘋狂的案例，將艱澀的公式化為想像力，為你揭開「用機率思考」的各種精彩應用：
● 明明是同一組數字，為什麼換一種說法就能讓你完全改變決策？
● 別看到「平均值」就高潮，它比你想的更容易欺騙你！
● 訓練有素的專家，更容易掉進邏輯和線性思考的陷阱，如何避免？
● 生活在AI生成世代，人人都必須具備的「海量資訊識讀術」！
● 愈思考，愈精彩：一百名死囚，如何靠一套巧妙的策略，把生還機率從0％拉高到30％？
關鍵一局……
該Pass？該All In？
天機不可洩漏，但機率可以！
正如同金融市場上，沒有百分之百「明天一定會上漲」的股票（想想突如其來的黑天鵝事件），這本書最迷人的地方，在於它從不高高在上的說教──它允許你算錯、想錯、懷疑作者，甚至懷疑這本書本身。因為所謂的機率思考，從來不是「相信」，而是「驗算」！
是的，調皮的夏皮拉博士會一次又一次邀請你暫停、懷疑、重新計算──計算的不只是數字，而是風險、代價與更多的可能性。
當你讀到「聖彼得堡悖論」，你會理解為什麼「期望值無限大」的賭局，並不等於「值得拿身家去賭」；當你跟著一百名死囚的策略推演，你會看到，結構性思考如何把看似必死的局，轉化為「可接受的風險」；當你放下本書回到現實世界，你會突然警覺，那些廣告話術、投資簡報、新聞標題，究竟偷換了哪些概念……
（假設你真的讀完了這些超過400頁的重磅內容……）最終你會明白，真正的機率贏家從來不問：「我會不會贏？」
他們只會問：「在這樣的條件下，這個選擇值不值得？」
※更多精彩內容，請見本書【目錄】
目錄
PART 1
百分之百派上用場的
──統計思考法
CHAPTER 1 獨自閃閃發光的統計
● 無孔不入的統計數據
● 統計的危險性
● 沐浴在統計之下
● 老實說，統計究竟是什麼？
CHAPTER 2 人人都徜徉在「數字海」中
● 識讀那些可疑的言論
● 民意調查真的代表民意嗎？
● 人的幸福感從何而來？
● 「慢慢開」的駕駛真的比較安全嗎？
● 不懂裝懂之人
CHAPTER 3 檸檬汁劫案與「達克效應」
● 達克效應：無知並不可恥，可恥的是⋯⋯
● 我可不是在說笑！
● 你分得清「鈾」和「天竺葵」嗎？
● 關於「達克效應」，更多的研究是⋯⋯
CHAPTER 4 人數與百分比
● 馬鈴薯的百分比
● 何謂「百分之九十九肯定」？
● 辛普森悖論：柯瑞vs喬丹
● 利息要怎麼收最有利？
CHAPTER 5 百分位數：頂層與底層邏輯
讓我先從「中位數」開始下手，再進一步闡述它與「百分位數」的關係……
CHAPTER 6 對你來說，「貧窮」是什麼？
● 所有事物都是相對的嗎？
CHAPTER 7 有點「平均」的一堂課
● 數據分布：找到你在團體中的位置
● 羅斯林法則：美麗的少數？
● 非典型平均數
● 什麼是「高於平均」？
CHAPTER 8 從平均到移動，發生了什麼事？
● 幾何平均數
● 信封悖論：哪個信封裝的錢比較多？
● 調和平均數
● 回到貧富差距的世界
CHAPTER 9 數字中的老大是誰？
● 總是反覆出現的神奇數字
● 哪一個數字最受歡迎？
● 紐康悖論：天人交戰的選擇
CHAPTER 10 統計圖表能還原故事的真相嗎？
● 民調告訴你的其實是⋯⋯
● 眼鏡蛇效應：不當誘因
● 採櫻桃謬誤
CHAPTER 11 分布與偏差：撥雲見日的魔法
● 敲響高斯之鐘
● 分布與偏差，情況還多著呢⋯⋯
● 標準分數：讓數據優劣無所遁形
● 人人有獎vs一人獨得的樂透彩
CHAPTER 12 統計圖表的「套路」有多深？
● 心滿意足的顧客？
CHAPTER 13 破解「再創新高」的迷思
● 「線性」與「對數」尺度
● 地震、新冠疫情與「對數尺度」
CHAPTER 14 「相關性」並不等於「因果關係」
● 可疑的關聯與因果
● 認識一個超重要數字！
● 如何計算「相關係數」？
PART 2
百分之百派上用場的
──機率思考法
CHAPTER 15 歡迎來到「機率」主宰的世界！
人生中只有兩件事是肯定的：死亡和稅單。不！這根本不是真的……
CHAPTER 16 擲硬幣（上）：暗黑機率學
只有兩個選項的事實，就能保證其發生機率是一半一半嗎？
CHAPTER 17 三名囚犯的故事
甲乙丙三名囚犯，其中一人明天就會被吊死。聰明如你，該如何度過這漫漫長夜呢？
CHAPTER 18 擲硬幣（下）：光明機率學
為什麼硬幣不可以製造出正面、正面、正面、正面⋯⋯又是正面跟正面的結果呢？
CHAPTER 19 失敗的輪盤賭徒
● 來玩一把吧！
● 難忘的賭徒之夜
● 被誤解的「大數法則」
CHAPTER 20 「巨數法則」與不可能的任務
● 巨數法則：沒有不可能的事
CHAPTER 21 機率如何幫助你克服萬難？
● 手術台上的搏命機率
● 絕對不可能碰面的聚會？
● 連續猜對六個數字！
CHAPTER 22 機率是如何計算出來的？
● 經典機率論的基本原則
● 百科全書也會出錯
CHAPTER 23 成人限定的兒童遊戲
● 插曲：兩個事件的條件機率
● 鏡頭轉回鮑里斯與尼娜
CHAPTER 24 梅赫騎士的悖論
● 瘋狂的骰子
CHAPTER 25 機率能讓你成為百萬富翁嗎？
現在，讓我們從個別賭徒，轉移到由國家主導的賭局上吧……
CHAPTER 26 投籃、生日和其他怪奇機率
● 路人跟你同一天生日的機率是？
● 數字23之謎
● 小插曲：民調與球池
CHAPTER 27 恐慌、犯罪和那些小奸小惡
● 解救驚慌失措的鱷魚
● 是誰殺了甘迺迪？
● 當新冠肺炎蔓延時⋯⋯
● 貝氏定理：檢驗故事背後的數學
CHAPTER 28 莎莉．克拉克的人倫悲劇
一位媽媽被控謀殺了自己的兩個孩子……「機率」能解救她嗎？
CHAPTER 29 辛普森的世紀審判
被指控謀害妻子的殺人犯，「機率」能讓他逃過法律制裁嗎？
CHAPTER 30 黎明、決鬥與民主
● 好人、壞人和神槍手
● 午睡前的機率練習
● 男孩或女孩的機率難題
● 競技場的決鬥策略
● 民主的（渺茫）機率
CHAPTER 31 尋找傳說中的「白烏鴉」
每隻烏鴉都是黑色的，所以「凡不是黑色的，就不是烏鴉」？
CHAPTER 32 打敗賭場的超完美計畫
● 不公平的遊戲
● 該怎麼做，才能把把都贏？
● 就等N出現了！
CHAPTER 33 哇！期望值「無限」的賭局
●聖彼得堡悖論：保證回本，不賭嗎？
●粗心大意的祕書與換妻派對
結語──100名死囚的背水一戰
致謝
百分之百派上用場的
──統計思考法
CHAPTER 1 獨自閃閃發光的統計
● 無孔不入的統計數據
● 統計的危險性
● 沐浴在統計之下
● 老實說，統計究竟是什麼？
CHAPTER 2 人人都徜徉在「數字海」中
● 識讀那些可疑的言論
● 民意調查真的代表民意嗎？
● 人的幸福感從何而來？
● 「慢慢開」的駕駛真的比較安全嗎？
● 不懂裝懂之人
CHAPTER 3 檸檬汁劫案與「達克效應」
● 達克效應：無知並不可恥，可恥的是⋯⋯
● 我可不是在說笑！
● 你分得清「鈾」和「天竺葵」嗎？
● 關於「達克效應」，更多的研究是⋯⋯
CHAPTER 4 人數與百分比
● 馬鈴薯的百分比
● 何謂「百分之九十九肯定」？
● 辛普森悖論：柯瑞vs喬丹
● 利息要怎麼收最有利？
CHAPTER 5 百分位數：頂層與底層邏輯
讓我先從「中位數」開始下手，再進一步闡述它與「百分位數」的關係……
CHAPTER 6 對你來說，「貧窮」是什麼？
● 所有事物都是相對的嗎？
CHAPTER 7 有點「平均」的一堂課
● 數據分布：找到你在團體中的位置
● 羅斯林法則：美麗的少數？
● 非典型平均數
● 什麼是「高於平均」？
CHAPTER 8 從平均到移動，發生了什麼事？
● 幾何平均數
● 信封悖論：哪個信封裝的錢比較多？
● 調和平均數
● 回到貧富差距的世界
CHAPTER 9 數字中的老大是誰？
● 總是反覆出現的神奇數字
● 哪一個數字最受歡迎？
● 紐康悖論：天人交戰的選擇
CHAPTER 10 統計圖表能還原故事的真相嗎？
● 民調告訴你的其實是⋯⋯
● 眼鏡蛇效應：不當誘因
● 採櫻桃謬誤
CHAPTER 11 分布與偏差：撥雲見日的魔法
● 敲響高斯之鐘
● 分布與偏差，情況還多著呢⋯⋯
● 標準分數：讓數據優劣無所遁形
● 人人有獎vs一人獨得的樂透彩
CHAPTER 12 統計圖表的「套路」有多深？
● 心滿意足的顧客？
CHAPTER 13 破解「再創新高」的迷思
● 「線性」與「對數」尺度
● 地震、新冠疫情與「對數尺度」
CHAPTER 14 「相關性」並不等於「因果關係」
● 可疑的關聯與因果
● 認識一個超重要數字！
● 如何計算「相關係數」？
PART 2
百分之百派上用場的
──機率思考法
CHAPTER 15 歡迎來到「機率」主宰的世界！
人生中只有兩件事是肯定的：死亡和稅單。不！這根本不是真的……
CHAPTER 16 擲硬幣（上）：暗黑機率學
只有兩個選項的事實，就能保證其發生機率是一半一半嗎？
CHAPTER 17 三名囚犯的故事
甲乙丙三名囚犯，其中一人明天就會被吊死。聰明如你，該如何度過這漫漫長夜呢？
CHAPTER 18 擲硬幣（下）：光明機率學
為什麼硬幣不可以製造出正面、正面、正面、正面⋯⋯又是正面跟正面的結果呢？
CHAPTER 19 失敗的輪盤賭徒
● 來玩一把吧！
● 難忘的賭徒之夜
● 被誤解的「大數法則」
CHAPTER 20 「巨數法則」與不可能的任務
● 巨數法則：沒有不可能的事
CHAPTER 21 機率如何幫助你克服萬難？
● 手術台上的搏命機率
● 絕對不可能碰面的聚會？
● 連續猜對六個數字！
CHAPTER 22 機率是如何計算出來的？
● 經典機率論的基本原則
● 百科全書也會出錯
CHAPTER 23 成人限定的兒童遊戲
● 插曲：兩個事件的條件機率
● 鏡頭轉回鮑里斯與尼娜
CHAPTER 24 梅赫騎士的悖論
● 瘋狂的骰子
CHAPTER 25 機率能讓你成為百萬富翁嗎？
現在，讓我們從個別賭徒，轉移到由國家主導的賭局上吧……
CHAPTER 26 投籃、生日和其他怪奇機率
● 路人跟你同一天生日的機率是？
● 數字23之謎
● 小插曲：民調與球池
CHAPTER 27 恐慌、犯罪和那些小奸小惡
● 解救驚慌失措的鱷魚
● 是誰殺了甘迺迪？
● 當新冠肺炎蔓延時⋯⋯
● 貝氏定理：檢驗故事背後的數學
CHAPTER 28 莎莉．克拉克的人倫悲劇
一位媽媽被控謀殺了自己的兩個孩子……「機率」能解救她嗎？
CHAPTER 29 辛普森的世紀審判
被指控謀害妻子的殺人犯，「機率」能讓他逃過法律制裁嗎？
CHAPTER 30 黎明、決鬥與民主
● 好人、壞人和神槍手
● 午睡前的機率練習
● 男孩或女孩的機率難題
● 競技場的決鬥策略
● 民主的（渺茫）機率
CHAPTER 31 尋找傳說中的「白烏鴉」
每隻烏鴉都是黑色的，所以「凡不是黑色的，就不是烏鴉」？
CHAPTER 32 打敗賭場的超完美計畫
● 不公平的遊戲
● 該怎麼做，才能把把都贏？
● 就等N出現了！
CHAPTER 33 哇！期望值「無限」的賭局
●聖彼得堡悖論：保證回本，不賭嗎？
●粗心大意的祕書與換妻派對
結語──100名死囚的背水一戰
致謝
試閱
CHAPTER 32
打敗賭場的超完美計畫
（※以下部分節錄）
在這一章裡，我們將試著從賭場手中把錢贏回來（又來了）。別再說我都沒幫你了！
請思考一個遊戲：我要擲硬幣。若出現正面，我什麼都沒贏；若出現反面，我會贏得3美元。
因此，在這場遊戲中，期望值為1.5美元，因為其中一種結果（一半的機率）會讓我空手而歸；還有另一種結果（一半的機率）能讓我贏得3美元。因此，將0乘以1／2再加上3乘以1／2後，就能得知我平均能贏一塊半。假如參加這個遊戲的費用為1美元，那麼理性如我，自然願意付費參加（當然，即便預期獲利高於成本，總會有些風險仇視者死都不願意掏自己的錢去賭）。
但是，先等一下，1.5的期望值到底意味著什麼？我永遠都不可能在一場遊戲中贏到1.5美元，因為我不是贏到3元，就是一無所獲。因此，期望值代表了我們打算進行多次實驗，或進行多次下注。
假如我擲硬幣一百次，預期得到正面與反面各50次的結果。50次的正面不會讓我贏到錢，而50次的反面則會讓我贏到3×50美元。因此，在100次的遊戲中，我有望贏得150美元。那麼，每一場比賽的平均收益是多少呢？
將150美元除以一百場遊戲，就會得到一模一樣的答案：1.5美元。這就是期望值！再說一次，期望值指的永遠是多次嘗試，否則就沒有任何意義。
由於這個問題極為重要，因此請容我再呈現一個例子，儘管這個例子略為複雜：
蘇西被邀請加入一個遊戲：她要擲一顆公正的骰子，若結果為6，她就能贏10美元，若結果為其他，則她必須付5美元。她應該加入這個遊戲嗎？
你不需要懂得機率，就知道應該拒絕，但我打算更深入地探討這個問題，讓我們更加理解「期望值」的概念。
讓我們用X來表示蘇西在這個遊戲中的收益，然後將X的值與對應機率輸入在表格中：
----------------------------------------------
X 10 −5
----------------------------------------------
P 1/6 5/6
----------------------------------------------
假如我們想知道這個遊戲究竟公不公平，機率對我們有利還是不利，我們就必須計算贏錢的「期望值」。若答案為0，就代表這場遊戲很公平。若答案為負，蘇西最好趕快開溜；若答案為正，她就可以考慮賭一把（注意：只是考慮）。
在這個練習中，贏錢的期望值是：E（X）＝−2.5（請驗算）。負號暗示了蘇西最好不要加入，因為這個遊戲受到操控，除非擲骰子這件事本身就能讓她快樂。
但是，−2.5實際上意味著什麼？
假設蘇西打算玩六百次。在做出如此不明智的舉動後，她的經濟狀況會變得怎麼樣？
依照骰子的機率，她應該能擲出約一百次的6，每次可贏得10美元；因此她或多或少能贏得1,000美元。與此同時，她會出現約五百次不是6的結果，每次需支付5美元，合計約2,500美元。進行600次遊戲後，最終將讓她損失1,500美元。因此，每場遊戲的平均損失為：
E（X）＝−1,500／600＝−2.5
換言之，只要蘇西玩得夠多次，我們就能輕易預測她的虧損總額：只需將−2.5乘以遊戲次數即可；例如，若她玩了一千次，便可預期她會損失約2,500美元。
顯然，在單一場遊戲的脈絡下，−2.5並沒有實質意義，也不可能成為實際的輸贏金額，因為她不是贏10美元，就是輸5美元。但若重複進行多次，我們便能相當準確地預測最終結果。（記住：若只擲一次或極少次硬幣，我們無法預測結果；但若重複進行許多次，便能合理描述其整體走向。）
整體而言，我們可以總結如下：若某一遊戲的期望值為正，長期來看便值得參與；若期望值為零，則只是浪費時間；而期望值為負的遊戲，則不應參與。這些建議自然是建立在「人類為理性行動者」的假設之上。然而，這項假設本身並不穩固，也不夠精確。為了說明理性與期望值計算之間錯綜複雜的關係，接下來我將再舉兩個例子。
在第一個例子中，遊戲參與者面臨兩個選擇：其一，直接獲得100萬美元；其二，擲一次硬幣—得到正面什麼也得不到，得到反面則可贏得1,000萬美元。從期望值的角度來看，顯然應選第二個方案，因為其期望值更高，為500萬美元。
其機率函數如下：
----------------------------------------------
X 0 10,000,000
----------------------------------------------
P 1/2 1/2
----------------------------------------------
因此，期望值如下：
（1/2×0）+（1/2×10,000,000）
答案是500萬。
如果擲硬幣的期望值為500萬，那麼人們究竟該選擇擲硬幣，還是保守一點，只拿走100萬就好呢？我想，只要不是超級有錢的人，應該都會選擇保守的路，因為即便這100萬遠比潛在的1,000萬或預期的500萬少，但至少它是確定可以拿到的。這個金額足以讓許多人溫飽。
另一方面，對那些瞧不上100萬的大富豪來說，他們自然會選擇賭一把，因為他們可能會因此贏得更多—第二個選擇的期望值比100萬高出了五倍。
現在，我們來認識「不確定決策理論」中的另一個重要概念：「效用函數」（utility function）。沒錯，金錢的價值不該僅以數字來衡量。在分析1,000美元的價值時，我們也應該問：對誰而言？對縮在街角、無家可歸的流浪漢來說，1,000美元足以讓他吃上好幾個月；但若我們將這筆錢匯到伊隆．馬斯克或英皇查理斯三世的戶頭裡，他們不僅根本不會注意到，就算是蘇格蘭場（倫敦警務處總部）最優秀的警探鍥而不捨地追查，恐怕也找不到這筆錢的流向。當然，1,000美元對富人的價值，自然不如對資源較為匱乏者來得大（儘管也有某些富豪連一塊錢都不肯輕易放過）。
總而言之，在決策理論中，多數問題都會透過某種效用函數來分析，而計算過程自然也包含期望值。價值的判斷，從來不只是建立在數字大小之上。
該怎麼做，才能把把都贏？
尼諾帶著一份「天才」計畫，打算到賭場贏得1美元：他走到輪盤賭桌旁，然後把1美元押在紅色上（如果你需要複習一下規則，請翻到第十九章）。
如果輪盤的圓球停在紅色上，他就能贏得1美元，任務也圓滿成功。倘若沒有，他會再下注一次紅色，但這一次，他會押2美元。假如這一次開出紅色，他會贏得2美元，整體收支將是贏得1美元（2−1）。但如果又輸了怎麼辦？那麼他此刻將輸掉3美元，因此按照計畫他會下注4美元在—你說呢？—紅色上。贏了，他就會賺到1美元；輸了，尼諾會下注8美元在紅色上，如此反覆進行著，直到球停在紅色上，讓他贏得夢寐以求的1美元。
這種下注方式，稱為「翻倍法」（the doubling method）。儘管有別的名字，但數學家們偏愛稱此為「馬丁格爾」（mar-tingale）。馬丁格爾是一種投注策略，而尼諾使用的正是其中最簡單的一種……
（精彩待續）
打敗賭場的超完美計畫
（※以下部分節錄）
在這一章裡，我們將試著從賭場手中把錢贏回來（又來了）。別再說我都沒幫你了！
請思考一個遊戲：我要擲硬幣。若出現正面，我什麼都沒贏；若出現反面，我會贏得3美元。
因此，在這場遊戲中，期望值為1.5美元，因為其中一種結果（一半的機率）會讓我空手而歸；還有另一種結果（一半的機率）能讓我贏得3美元。因此，將0乘以1／2再加上3乘以1／2後，就能得知我平均能贏一塊半。假如參加這個遊戲的費用為1美元，那麼理性如我，自然願意付費參加（當然，即便預期獲利高於成本，總會有些風險仇視者死都不願意掏自己的錢去賭）。
但是，先等一下，1.5的期望值到底意味著什麼？我永遠都不可能在一場遊戲中贏到1.5美元，因為我不是贏到3元，就是一無所獲。因此，期望值代表了我們打算進行多次實驗，或進行多次下注。
假如我擲硬幣一百次，預期得到正面與反面各50次的結果。50次的正面不會讓我贏到錢，而50次的反面則會讓我贏到3×50美元。因此，在100次的遊戲中，我有望贏得150美元。那麼，每一場比賽的平均收益是多少呢？
將150美元除以一百場遊戲，就會得到一模一樣的答案：1.5美元。這就是期望值！再說一次，期望值指的永遠是多次嘗試，否則就沒有任何意義。
由於這個問題極為重要，因此請容我再呈現一個例子，儘管這個例子略為複雜：
蘇西被邀請加入一個遊戲：她要擲一顆公正的骰子，若結果為6，她就能贏10美元，若結果為其他，則她必須付5美元。她應該加入這個遊戲嗎？
你不需要懂得機率，就知道應該拒絕，但我打算更深入地探討這個問題，讓我們更加理解「期望值」的概念。
讓我們用X來表示蘇西在這個遊戲中的收益，然後將X的值與對應機率輸入在表格中：
----------------------------------------------
X 10 −5
----------------------------------------------
P 1/6 5/6
----------------------------------------------
假如我們想知道這個遊戲究竟公不公平，機率對我們有利還是不利，我們就必須計算贏錢的「期望值」。若答案為0，就代表這場遊戲很公平。若答案為負，蘇西最好趕快開溜；若答案為正，她就可以考慮賭一把（注意：只是考慮）。
在這個練習中，贏錢的期望值是：E（X）＝−2.5（請驗算）。負號暗示了蘇西最好不要加入，因為這個遊戲受到操控，除非擲骰子這件事本身就能讓她快樂。
但是，−2.5實際上意味著什麼？
假設蘇西打算玩六百次。在做出如此不明智的舉動後，她的經濟狀況會變得怎麼樣？
依照骰子的機率，她應該能擲出約一百次的6，每次可贏得10美元；因此她或多或少能贏得1,000美元。與此同時，她會出現約五百次不是6的結果，每次需支付5美元，合計約2,500美元。進行600次遊戲後，最終將讓她損失1,500美元。因此，每場遊戲的平均損失為：
E（X）＝−1,500／600＝−2.5
換言之，只要蘇西玩得夠多次，我們就能輕易預測她的虧損總額：只需將−2.5乘以遊戲次數即可；例如，若她玩了一千次，便可預期她會損失約2,500美元。
顯然，在單一場遊戲的脈絡下，−2.5並沒有實質意義，也不可能成為實際的輸贏金額，因為她不是贏10美元，就是輸5美元。但若重複進行多次，我們便能相當準確地預測最終結果。（記住：若只擲一次或極少次硬幣，我們無法預測結果；但若重複進行許多次，便能合理描述其整體走向。）
整體而言，我們可以總結如下：若某一遊戲的期望值為正，長期來看便值得參與；若期望值為零，則只是浪費時間；而期望值為負的遊戲，則不應參與。這些建議自然是建立在「人類為理性行動者」的假設之上。然而，這項假設本身並不穩固，也不夠精確。為了說明理性與期望值計算之間錯綜複雜的關係，接下來我將再舉兩個例子。
在第一個例子中，遊戲參與者面臨兩個選擇：其一，直接獲得100萬美元；其二，擲一次硬幣—得到正面什麼也得不到，得到反面則可贏得1,000萬美元。從期望值的角度來看，顯然應選第二個方案，因為其期望值更高，為500萬美元。
其機率函數如下：
----------------------------------------------
X 0 10,000,000
----------------------------------------------
P 1/2 1/2
----------------------------------------------
因此，期望值如下：
（1/2×0）+（1/2×10,000,000）
答案是500萬。
如果擲硬幣的期望值為500萬，那麼人們究竟該選擇擲硬幣，還是保守一點，只拿走100萬就好呢？我想，只要不是超級有錢的人，應該都會選擇保守的路，因為即便這100萬遠比潛在的1,000萬或預期的500萬少，但至少它是確定可以拿到的。這個金額足以讓許多人溫飽。
另一方面，對那些瞧不上100萬的大富豪來說，他們自然會選擇賭一把，因為他們可能會因此贏得更多—第二個選擇的期望值比100萬高出了五倍。
現在，我們來認識「不確定決策理論」中的另一個重要概念：「效用函數」（utility function）。沒錯，金錢的價值不該僅以數字來衡量。在分析1,000美元的價值時，我們也應該問：對誰而言？對縮在街角、無家可歸的流浪漢來說，1,000美元足以讓他吃上好幾個月；但若我們將這筆錢匯到伊隆．馬斯克或英皇查理斯三世的戶頭裡，他們不僅根本不會注意到，就算是蘇格蘭場（倫敦警務處總部）最優秀的警探鍥而不捨地追查，恐怕也找不到這筆錢的流向。當然，1,000美元對富人的價值，自然不如對資源較為匱乏者來得大（儘管也有某些富豪連一塊錢都不肯輕易放過）。
總而言之，在決策理論中，多數問題都會透過某種效用函數來分析，而計算過程自然也包含期望值。價值的判斷，從來不只是建立在數字大小之上。
該怎麼做，才能把把都贏？
尼諾帶著一份「天才」計畫，打算到賭場贏得1美元：他走到輪盤賭桌旁，然後把1美元押在紅色上（如果你需要複習一下規則，請翻到第十九章）。
如果輪盤的圓球停在紅色上，他就能贏得1美元，任務也圓滿成功。倘若沒有，他會再下注一次紅色，但這一次，他會押2美元。假如這一次開出紅色，他會贏得2美元，整體收支將是贏得1美元（2−1）。但如果又輸了怎麼辦？那麼他此刻將輸掉3美元，因此按照計畫他會下注4美元在—你說呢？—紅色上。贏了，他就會賺到1美元；輸了，尼諾會下注8美元在紅色上，如此反覆進行著，直到球停在紅色上，讓他贏得夢寐以求的1美元。
這種下注方式，稱為「翻倍法」（the doubling method）。儘管有別的名字，但數學家們偏愛稱此為「馬丁格爾」（mar-tingale）。馬丁格爾是一種投注策略，而尼諾使用的正是其中最簡單的一種……
（精彩待續）
配送方式
-
台灣
- 國內宅配：本島、離島
-
到店取貨：
不限金額免運費
-
海外
- 國際快遞：全球
-
港澳店取：
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
退換貨須知：
**提醒您，鑑賞期不等於試用期，退回商品須為全新狀態**
-
依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，以下商品購買後，除商品本身有瑕疵外，將不提供7天的猶豫期：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。（如：生鮮食品）
- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
- 退回商品若無法回復原狀，將請您負擔回復原狀所需費用，嚴重時將影響您的退貨權益。
商品評價