不是做不到...

本帖最后由 钻石灰尘 于 2013-3-4 20:27 编辑

马云在对话的节目里说，他对成功学很不感兴趣，还不如多了解一些人家是怎样从失败中走出来的，是怎样失败的，他更对成功模式的探讨没兴趣，他说所谓的模式，能撑几年就不错了，对于互联网来讲，一个模式3年前是对的，现在就是错的，没必要去追模式，该去思考，该去追求的是各种模式下的核心理念才是最重要的，这些模式也就是在证明这些理念是对的。淘宝和阿里的核心理念是帮助卖家赚到钱做好生意，让他们真实地感到有你没你不一样，卖家和平台称为良性的互赖关系，你就成功了。至于说什么支付宝，它能大行其道，只能说明银行的网银没有做好这部分的业务，如果网银自己就能做，那么独立的支付系统就没存在的必要，某种模式的存在，是因为该做好这件事的行业，企业，没发现或者工作不努力，才留给他人机会。模式会随时改变，核心理念不会变，企业想清楚自己的核心理念是什么。总而言之，模式是浮云，而核心价值，核心理念才是企业的安身立命，发展壮大的根本。

我看到马云的这番理论，我想到，我们在周六《工程统计学》课间，我和我们班的学委，W哥还在和一位，从来就没学过概率统计，甚至对不是理工科出身的同学聊统计学的应用。我和W哥都认为老师其实就是在借助minitable这个软件，把统计工具应用这个复杂的课题，变成了一个个应用模式来讲解的，只要模式你选对了，你会用这个软件，你就能解答那些应用问题。要把模式掌握熟练，是没有什么捷径的，只有理解加多练习，不理解，多练习也能有所收获，因为会形成条件反射的思维定制，看到眼熟的问题，就按照套路，跟着感觉走也基本上能做对。

如果按照马云的理解，如果说各种模式也就是各种套路，方法都是浮云的话，那么统计学的核心是什么？有什么内在的，不能颠覆的内在逻辑吗？

我又想到了我和W哥相互拿对方揶揄，希望以简单，明了，符合非理工类学生的理解方式去解释统计学的事来。不过在我们两个东拉西扯，七七八八的左右互搏般的不屑努力下，我们终于是让我们的同学，对统计学有了更深刻的理解，统计学不仅仅是难，而是太难，已经上升到人文和政治的高度了。

我觉得，我和W哥的思路应该是正确的。统计学并不是一个抽象的学科，其抽象程度要远远低于求导，积分这样的高等数学，甚至要低于逻辑关系一旦搞错就怎么多做不对的，排列，组合的应用。无论是正态分布，二项分布，泊松分布，还是T-分布，卡方分布等等都是前人在实际应用过程中发现，并总结出来的，可以直接用于实际模型。在我看来，统计学的难度是介于财务数据分析与运筹学线性非线性规划之间的。特点都是不需要特别好的抽象思维，但是需要你有比较清晰的逻辑思维，你的逻辑清晰的话，做这些运算都比较容易。本来这些应用于管理学领域的计算，其目的就是给大家一个用数字和逻辑支持的合理的解释，评估和判断的方法论，逻辑是核心。

那么统计学中有怎样的逻辑哪？我用假设检验来做个诠释，我们知道假设检验有两个假设，原假设和备择假设。那么如何定原假设哪？要依据以下原则：

-假设检验的目的在试图找到证据拒绝原假设，而不在证明什么是正确的。

-当没有足够证据拒绝原假设时，不采用“接受原假设”的表述，而采用“不拒绝原假设”的表述。“不拒绝”的表述实际上意味着并未给出明确的结论，我们没有说原假设正确，也没有说它不正确。

-“接受”的说法有时会产生误导，因为这种说法似乎暗示着原假设已被证明是正确的了。但亊实上，H0的真实值我们永进也无法知道，H0只是对总体真实值的一个假定值，由样本提供的信息也就自然无法证明它是否正确。

简而言之，H0是常态，H1是异常，像有显著性差异，有相关这样的要放在备择假设，而无显著性差异，无关联等要放在H0，这样的关系是不能搞混淆的。

这个套用我和W哥相互拿对方开玩笑的话题来做个例子。

原假设是“W哥是个好人”虽然这个人让人觉得不是个好人，但我们在我们没有足够的证据，“接受他是个坏人的”的备择假设之前，我们必须要明确知道，我们没有理由拒绝“他是个好人”这个原假设。当我们有了足够的证据后，我们才能说，我们有95%的把握，拒绝“他是个好人的”的原假设，接受“他不是个好人”的备择假设。

拿到证据，也就是样本数据后，我们要检验样本，看看是不是normal distribution。也就不是不能为了证明W哥是个坏人，我们就人为选择证据，伪造证据，我们要确保证据是真实的，是可信的，是客观的等等。

然后我们就可以采用各种工具去验证，W哥是价值观与大家有没有本质的差异(中心值）还是行为（方差）与大家不一样等。

当P小于0.05的时候，我们说我们有95%的把握接受“W哥是个坏人。”当大于了0.05，我们虽然经过了不懈努力，但我们不得不告诉大家，我们无法拒绝"W哥是个好人”的原假设。


假设检验的背后，其实是西方人的司法逻辑或者说是判断逻辑，当这个人没有被判有罪，你是不能认为他是个罪人，因为你无法拒绝接受他是个好人的假设。当你是以这样的逻辑去思考，分析，判断的时候，你就很容易运用统计工具，因为这套工具就是按照这样的逻辑的步骤进行的。但若你的逻辑不是这样的，你首先认定这个人就不是个好人，这个成了原假设，然后你为此网络证据，充分证明你的原假设是正确的，则这套方法论，就怎么用怎么别扭。不是假设检验很难，而是它的原理和你的解题思路，逻辑对不上号。


这个问题和我在做IMS的时候的感悟是如出一辙的，为什么西方人写出的标准，到处是三权分立的总是在制衡？这是因为，西方人思维的出发点或者说核心是风险的防范，而中国的思维的出发点是责任制。我们认为这件事情有人负责，则这个流程就可以进行，西方人认为，等到有人站出来负责的时候，问题就已经发生了，“问责”就已经是事后处理了，做流程就是为了降低“问责”发生的几率，这辈子都不会有人被“问责”才最好。因此你会发现，在这种系统中连老板都不能去怕胸脯，因为他拍胸脯，他仍然是无法承担全部责任的。就像，河南发横的烟花车炸翻桥的事件，我相信，这车能开出花炮厂，一定是有人签过字，承担过责任的，但是一旦问题发生了，签字的人，包括法人能承担全部责任吗？因事故死去的人能复生吗？


我们看到的，西方这种以风险为出发点的系统，存在效率低的问题。但是我们高效的系统，出现就是屡见不鲜的“背黑锅”的现象，为什么要“背黑锅”，这锅就是责任，当问责的时候，你发现你无法逃避，或者只能牺牲你，所以这锅你就只能背，谁让这一亩三分地是你承诺你负责的哪？同样的问题，你会发现喜欢帮忙的热心人特多，但是一但出了问题，这些好心人，就一退六二五都能抖落个干干净净，你也觉得，当时人家是好心，这责任不能让他来背。正是因为，他们都知道帮忙不容易承担责任，所以他们才乐于，才敢于帮忙，若帮忙也必须是要承担责任的，你看看还有多少好心人？从风险管理的角度，组织内虽然是teamwork，但是不存在帮忙的概念，这responsibility，accountability，你干了，你就要承担，你有权做某事你才能做，你无权做某事，你就不能，必须要等到有权的人来做，也许这个人能力不如你，若你想替代他，你就必须得到批准，你不但要把活揽过去，还要把相关的种种责任权限范围可交付的要求等等一并拿过去，要以这个位置上的要求来要求你，以衡量这个位置上的标准来测量你。

以风险为出发点和以责任为出发点，编写出的流程，体系是相差很多的，因此，在我刚做IMS的时候，我发现影响我工作质量最大的因素，是文化差异造成的思维方式不一致，逻辑方式不一致。人家否定你编写的文件，不是哪段文字没有表达清楚，而是会从逻辑模型一起给否定掉。