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选自《林园炒股秘籍》肥尾效应pdf
所谓“基于证据”的方法还是太过粗略，无法处理二阶效应
(风险管理领域) ，因此在2019年新冠肺炎疫情中给我们带来了太
多伤害。其中一个问题是，个体风险和集体风险的转换〈另一个问
题是对证据不足和证据理解错误的混淆) 。
在新冠肺炎疫情暴发初期，很多不慌统计的流行病学家将新冠
肺炎死亡风险和在游泳池中涡死的风险进行对比。这个对比可能对
某个个体来说是成立的《虽然新冠肺炎迅速成为主要死因，后来其
至占纽约市死亡原因的80%) ，但如果加入同时导致 000人死亡的
条件，灞死在游泳池中的概率就微乎其微了。
这是因为，你的邻居感染了新冠肺炎会提高你感染新冠肺炎的
概率，但是你的邻居溺死在游泳池里不会增加你溺死的概率〈在一
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些条件下，其他人死亡的概率还会降低，如空难事件) 。
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这一累积问题将在后面的椭圆性中更定量地加以讨论，见第六
章有关联合分布不再具备椭圆性，导致薄尾独立变量的和成为肥尾
的论述。
这也是一个道德问题[247] ，通过感染这种疾病你导致了大于自
身的死亡。虽然得传染性疾病死亡的概率小于车祸致死的概率，但
此时遵循“合理性”《〔也就是一阶合理性模型) 显得异常荒唐，因
为最终你会危害整个系统，甚至反过来伤到你自己
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.出]微软是一家科技公司，在本书写作时依然存在。.[2]吉仁泽的研究组并非不会犯错，他们在2020年早期误判了新型冠状
病毒肺炎的风险一一他们尚未意识到极端斯坦和平均斯坦的差异，但
作者乐观地认为，他们很快就会有所认知。3.7 寡律入门〈几乎没有数学)
接下来我们讨论一下80/20法则背后的原理，它被简单地定义为，
假设有随机变量X，在X产生的值x足够大的时候，出现超过2x的概率除
以超过x的概率“不显著异于”出现超过4x的概率除以超过2x的概率，
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以此美椎。这一性质被称为“可扩展性”。 ( 这里引入一些最基础的
数学，假设X是属于分布右尾具备“守律”特性的随机变量，
PCY>D=L(z) (3.)
这里卫: [xy+eo] 一 (0,+oo)是缓变函数，定义为对所有的
和9 各到和-1，我们可以转换该式使其适用于负数区间。 )
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假设我们有一个幅累托 《或帕累托风格的) 分布，拥有1 600万美
元的人和拥有800万美元的人的比例与拥有200万美元的人和拥有100万
美元的人的比例相等，满足党数条件不等式。在不存在特征尺度的情
况下，我们很容易理解该分布，哪怕这个分布不存在均值和标准差，
它也比标准的统计分布更容易被我们理解。但正因为分布的均值不丰
在，我们不得不深控统计教材，对其进行更扎实、更严说的研究，哪
怕用看起来并不那么数学的方法。
表3.2是守律的一个例子。
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表3.2 守律的一个例子
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