【轉載】#2020/02 高勝算決策
副標：如何在面對決定時，降低失誤，每次出手成功率都比對手高?
這本書是近期讀完，值得一讀再讀的好書，書中使用各種機率計算各種決定，包含賭博作決定時的策略、事件機率、期望值、未來資訊與過去資訊。
使用賽局理論基礎讓人思考，每個決定最後要面臨的期望值。
生活如同打牌，而非下棋，不確定性高過我們想像，思考一下我們如何知道決策品質的好或壞? => 結果好或壞? 這是一直以來大家認為的謎思，好決策有好結果、壞決策有壞結果；職業玩家卻不是這麼看，認為前者的謎思是後見之明，實務上好決策代表的是各方考量後往機率高的方向做決策，而反向的負面機率決策雖然低但也可能發生，作者這邊舉例美國在川普與希拉蕊選前各家媒體的民調顯示 川:30-40%贏，希拉蕊60-70%勝選。
結果選舉後川普勝選，一堆選民與媒體互相批評民調失真，裡面潛藏的是機率問題，而非單純數字決策，作者比喻這就像好決策遇到壞結果，這是機率性問題，應該思考並學習，而非排斥並辯駁決策錯誤。
#若我們陷入結果論看事情，就犯了後面之明偏誤。
接下來他以眾多科學數據及實驗證明，人類大多數決策都是靠反射思維，而非細算過機率、期望值後的決策。這裡延申討論出避免以結果論看事件(世界)才能進步；也提到賽局理論是研究多數決策的基礎。
作者舉出他當德州撲克轉播時的一場賽事(作者為德州撲克牌職業選手20年)。甲玩家有76%機率贏錢、乙有24%贏錢，當最後一張牌發出，乙玩家贏錢，觀眾歡呼並且說作者妳說錯啦，搞錯了，乙贏錢了；舉例任何機率都是大或小而非0，再好的決策也可能成功或失敗，必需要接受這一點才會成長進步，若以結果回推，後續可能會不相信自己的決策、進而放棄思考決策改以反射思維做決定。
要進步需要練習為結果正確歸因。
流程是這樣的，每次決策都是對未來下注 ex:
信念->下注->一系列結果
第一種決策學習： 信念->下注->結果->再下注->返回信念
第二種決策學習：信念->下注->結果：分為技巧 或運氣
技巧：回到信念的決策樹
運氣：學不到經驗,後續歸0 (我認為沒幫助)
補充我之前讀這本書做的筆記：
任何決策你要用四個象限劃分(數學X,Y，X表決策好or壞，Y表結果好or壞)。
1.決策好=>結果好。
2.決策壞=>結果好。
3.決策壞=>結果壞。
4.決策好=>結果壞。
依照正常機率，1,3應該正常出現機率較高可能7~8成。2,4應該機率較低2~3成，但還是會出現。
當你遇到決策與結果不符合，別以後見之明，用結果論回推決策是錯的。
這些決策有個盲點，人們做決策都會有自利偏差，也就是成功歸於自己、失敗歸於運氣，了解這種思維，考量每次決策是實力的技巧或是無法碰觸的運氣才能讓決策的品質提高。但這裡面又有一項非黑即白的灰色地帶，因為未來的不確定性，導致決策與結果並非只有技巧與運氣能夠完全朝某個面向去下注做出明智的決策，並不能完全掌控，這裡需要給自己一點彈性，尤其是在學習的路上。
後續作者傾向新手加入團體，尋求有經驗的人幫忙提供指導(決策後的指導)，團隊有經驗的稱讚獎勵會提升思考的決策。
最後作者以多本書及多種實驗來敘述納入過去、現在、與未來的你會如何做當下的這個決策做結尾。利用三個不同時空的自己會如何調整與改進決策?
1.時間折價
2.遺憾的力量
3.當下的感受
4.最近發生的事(影響決策因子變大)
5.別在失常時魯莽做決應
6.提高非理性行為的障礙
7.偵測未來提高決策品質：下念->下注決策->未來A、未來B、未來C、未來D (決策樹的概念)，牽一髮的動全身，也類似蝴蝶效應，每個未來都受你現在決策的影響而改變。
8.情境規劃
9.向後預測：從正面的未來向後回顧(向現在)
10.事前驗屍：從負面的未來向後回顧(向現在)。
(ps. 9+10 的機率為100%)
最後一點：知道結果後，別砍了決策樹，別把當初做決策，但沒發生的機率與決策樹，這些事情推想、事中驗證，事後當然要做回測，回去看你當初做的這些決策，才能持續回饋，讓未來的決策有更大的幫助，也學到更多經驗，持續增強自己決策的技巧、降低運氣或擁抱運氣的成份，與大家分享最近我愛的這本書：）
直接分享只剩博客來連結，所以copy內文，再把原文連結附在文末
https://www.facebook.com/michael.xie.79/posts/10213382897800579
機率計算c 在 [問題] 生物遺傳機率計算- 看板SENIORHIGH - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
各位好，第一次發言請多指教。
想請問有關遺傳機率計算問題，答案A, D的計算我了解，但是為何B, C計算時，前面需
乘以3 ？
我在網路有找到其他類似題目解釋，但是更疑惑，例如第三及第四解答，一樣是計算五隻
老鼠，為何是乘以 10, 而不是5？
不好意思，我沒有讀過高中，現在是靠網路自學，有些基本觀念不是很清楚，希望版上各
位能用簡易方式替我解答，感謝。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.203.90
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/SENIORHIGH/M.1476529692.A.85F.html
謝謝以上各位解釋，我剛去看了數學排列組合 (真慚愧，連 n! 階乘 都沒學過) ，已經了解怎麼計算。
※ 編輯: ghstbbit (180.217.203.90), 10/15/2016 22:56:01
... <看更多>