Глава 6
Перекос и асимметрия
Вводим концепцию «перекоса»: почему термины «бык» и «медведь» имеют ограниченное значение вне зоологии. Озорной ребенок разрушает структуру случайности. Введение в проблему эпистемологической нечеткости. Предпоследний шаг к проблеме индукции.
Не верьте медиане
Писателю и ученому Стивену Гулду (который до недавнего времени был моим образцом для подражания) в возрасте чуть за сорок лет поставили диагноз: смертельная стадия рака желудка. Ему сказали, что медиана отведенного срока при его болезни — примерно восемь месяцев. Он подумал, что это похоже на предписание Исайи, данное царю Иезекии, отправиться домой и готовиться к смерти.
Возможности современной медицинской диагностики (особенно при заболеваниях такого рода) могут мотивировать людей на проведение интенсивных исследований. Это касается таких плодовитых писателей, как Гулд, которым нужно больше времени, чтобы закончить несколько книг. Дальнейшее изучение его случая показало, что ситуация сильно отличается от первоначального прогноза: ожидаемый (то есть средний) срок жизни значительно превышает восемь месяцев. В тот момент он понял, что ожидаемый и медианный — не одно и то же. Медиана означает, что, грубо говоря, 50 % людей умирает в течение восьми месяцев, а другие 50 % живут дольше этого срока. Причем значительно дольше, обычно проживая жизнь, сравнимую с жизнью обычного человека, в среднем таблицы смертности страховщиков предсказывают 73,4 года или около того.
Это асимметрия. Умирают обычно в начале игры, выжившие продолжают жить очень долго. Везде, где проявляется асимметрия, средний срок жизни не имеет ничего общего с медианным. Это побудило Гулда, таким суровым способом познавшего концепцию перекоса, написать искреннюю статью «Не верьте медиане». Ее мысль состоит в том, что показатель медианы, используемый в медицинских исследованиях, не характеризует распределение вероятности.
Я упрощу мысль Гулда, введя далее концепцию среднего (его называют также математическим ожиданием) с использованием менее болезненного примера, а именно азартных игр. Чтобы объяснить эту тему, я приведу случаи как асимметричных шансов, так и асимметричных исходов. Асимметричность шансов означает, что вероятность событий не равна — у одного вероятность будет выше, чем у другого. Асимметричные исходы означают, что выплаты также не равны.
Предположим, я разработал стратегию азартной игры, в которой есть 999 шансов из 1000 получить 1 доллар (событие А) и 1 шанс из 1000 потерять 10 тыс. долларов (событие Б), как показано в табл. 6.1. Мое ожидание — убыток в размере примерно 9 долларов (он получается путем умножения вероятности на соответствующий исход).