2015年3月18日星期三

随机性是Lumpy:Pareidolia

Pareidolia“指观察随机性和看模式的普遍的人类实践。一些标准的例子是当你看到一个篮球运动员的篮球运动员在一排并将那样解释为“热手”时,不仅仅是每一条纹都会发生的条纹,那么成千上万的篮球运动员拍摄每次射门的镜头大约50:50的机会进入。或者当您看到股票市场顾问在一排上面的额外较多年份并解释为未来的证据,以至于未来的回报可能遵循相同的模式,而不是随机的那种每天都会发生的条纹,然后在有数千个股票市场顾问时,每个顾问大约50:50在任何给定年内的平均性能的更改。

你感知随机性有多好?这是Steven Pinker 2011本书的一个例子我们性质的更好的天使。这个例子和其他人是在AATISH Bhatia的一篇文章中讨论的,“经验性Zeal:随机性看起来像”在2012年12月21日,问题有线杂志。

考虑一下带有一堆点的两个面板。一个面板上的点随机分布,但不在另一面板。哪个?



最常见的答案说右边的图案是随机的。左侧的图案似乎具有某些差距和群集和曲线,您可以想象有一些潜在的含义。但是,鉴于讨论的讨论,可能无法出现,以发现随机分发是左侧的那个。右边的分布实际上是洞穴上天花板上的发光虫模式的代表性。发光蠕虫争夺食物,从而避免彼此过于靠近。间距的更大均匀性实际上是一些底层过程在工作的赠品。随机性是笨拙的。

这可能似乎是违反直觉的。毕竟,“随机”是指的结果的相同概率,如在这些面板中发生的位置。但是发生的事情的平等概率并不意味着同样地分布出一组结果。

作为一个例子,想象一下,你翻了两次硬币。平均而言,您希望获得一个头和一条尾巴。现在重复两个硬币翻转100次的实验。如果每次100个你有一个头和一条尾巴,那么你就会非常有信心你没有看到随机结果。毕竟,随机的机会表明,你期望看到两个头和四分之一的时间,你希望看到两个尾巴的四分之一。换句话说,如果你没有看到块状的群集,那么你没有看到随机性的赔率很好。

分开是什么是随机的潜在模式当然是在找出任何复杂系统中发生的事情时的中央任务:天气,疾病爆发,经济的道路。要小心阶段,“它不能只是巧合。”有时,它可以。许多人有一定程度的Pareidolia,他们倾向于假设集群必须与随机性以外的解释。在统计数据中课程或两种课程的令人信服的原因是帮助人们利用和塑造他们的直觉,了解随机性或模式的证据。