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離大學學過的機率與統計有一段距離了，沒想到透過這本書又複習了不少統計基本知識。不過我覺得 Nate Silver 確實有一套，能夠把死板的統計與機率的概念講的那麼有趣，而且還引經據典，把許多生活面相關的知識都加入進來解釋，範圍從氣象預報、賭局、下西洋棋，到股票市場及恐怖攻擊都有。我看完覺得是本很適合訓練獨自思考的書，對生活上許多機率相關的事物，都可以有更正確的論點。

第一個想分享的就是台灣媒體最喜歡搞的民調，剛好這本書上市時，9.2%這數字不斷地被新聞媒體拿來做文章，以一國之君來說，這數字確實是低了些。

不過看完這本書後，我其實更想知道9.2%的「最低區間」是在哪裡（可以肯定的是，會比9.2還低），這是Nate Silver 在書中不斷提起的預測條件，不能只是單單提供「結果」，而要把「範圍」也一起公佈、考量進來，這樣做出的事件預測才能提升正確性。

什麼是叫只提供結果呢？比如9.2%就是一個結果，會讓人誤解不偏不移就是1000個人當中只有92個人支持；不過Nate Silver 強調，就如同他在預測歐巴馬當選總統一樣，考慮這種民調應該要連區間範圍也加進來，民調公佈單位若能提供區間範圍更好（一般民調是都會公佈信賴區間，不過新聞都只會報導單一數字）。

而這也是Nate Silver 能夠預測神準的關鍵之一，他總是把可能的變數加進來考慮，會隨著情勢的變化跟著調整預測的機率值。也難怪他在2012年的總統大選裡，美國50個州提前預測命中50個，100%的準確率。（還記得2012年歐巴馬的聲勢就不如2008年的選舉，每州的結果也變數很大。）

對於看待預測該有的正確態度

這本書給我另一個震撼，就是平日生活中我們都被許多的錯誤資訊給誤導著。比如名人講過分析的話、公家單位對未來經濟的看法、專家提供的資訊，在這裡面有時都充滿著錯誤的資料，也就是Nate Silver 所稱的「雜訊」。在書中，Nate Silver 把有用的資訊稱做訊號，沒用或是會干擾人、誤導人的資訊稱做雜訊，訊號與雜訊這名詞據說是來自工程界的知識。

然而，在海量資料的世代，每天我們所接觸的資訊都是雜訊多過於訊號，如此一來當接受的是錯誤資訊時，自然得出的結論就不會是正確。電腦術語裡有一句話叫「垃圾進，垃圾出」（可不是台語的垃圾吃，垃圾大喔~），當你輸入的資料是垃圾，輸出的資料絕對也是垃圾。

所以當我們在看待跟未來事件相關的預測時，要先思考預測來源的前因後果，思考預測者是如何得出這些資料，思考預測數據所提供的公正性，不然我們不是成為垃圾傳遞者，就是一直被誤導的那群人。

總結：這本書很適合工作上需要思考的人，也很適合懷疑論者，可以建立自己判斷事情的標準。裡面的內容雖然有機率跟統計知識，但Nate Silver 用了很多的實例，還有簡易的判讀方式讓人一看就懂。或許書很豐富多達500頁以上，不過如果細心的讀，應該可以有很大的收獲。