編輯推薦

　　這是一本用科學方法計算和解釋實力、運氣對成功影響的圖書。這個世界上的所有事情都取決於實力和運氣兩種因素，本書用復雜科學、大數據教你如何計算實力和運氣，在這個時代，一切都可量化。
　　《實力、運氣與成功》入選瞭斯坦福大學、普林斯頓大學等28傢美國名校的模型思維（Model Thinking）課程書目，美國原版由哈佛商業評論齣版社齣版，並榮登紐約時報的同類彆暢銷書，獲得微軟創始人比爾·蓋茨、貝佐斯、諾貝爾經濟學奬得主丹尼爾·卡尼曼、《驅動力》作者丹尼爾·平剋，以及哈佛和沃頓商學院多位教授推薦，美國《商業周刊》《金融時報》《經濟學人》《福布斯》《財富》等媒體都撰寫撰文推薦本書。
　　《實力、運氣與成功 斯坦福大學經濟思維課》作者邁剋爾·莫布森是哥倫比亞商學院教授、美盛資産首席投資策略師，既有教授的學識，也有投資界的實踐經驗，並且入選“華爾街全明星分析師”，著作更入選“史上百大經典商業書籍”，本書是他對思維科學新的研究成果，通俗淺顯地解讀前沿的復雜科學研究，是讓你在新時代中穩贏不輸的方法論。

內容簡介

　　《實力、運氣與成功》入選斯坦福、普林斯頓大學等28傢名校的“模式思維”（model thinking）課程書目。
　　為什麼網球明星的成績很穩定，而足球隊的成績起伏很大？為什麼跳槽後的錶現通常會不如從前？為什麼女模特炒股比專業經紀人更強？為什麼能力越強的人越重視運氣？為什麼有的歌麯比其他歌麯更流行？為什麼産品質量很好的公司會倒閉？為什麼高智商的人並不比普通人更容易成功？為什麼顛覆性創新總來源於小公司？
　　這個世界上幾乎所有事情的成敗都取決於實力和運氣兩種因素，但很多人經常把二者搞混或弄錯，更不清楚它們各自占多大比重。實際上實力就是確定性的部分，是運用技能解決問題的能力；而運氣則是不確定性的體現，是不可控的偶然因素。
　　邁剋爾·莫布森利用復雜性科學的理論和思維方式，教你用方程式來解讀實力和運氣對成功的影響，並將之量化為具體的數字，讓你在經濟決策中獲得清晰的參照，在不確定性的世界中最大程度地把握確定性。

作者簡介

　　[美]邁剋爾·莫布森（Michael J. Mauboussin），哥倫比亞商學院教授，聖塔菲研究所核心成員，研究領域橫跨心理學、競爭策略、金融、管理、復雜係統理論等，是當代復雜科學領域的領軍人物，曾獲得美國“商學院年度傑齣教授”、“卓越教學奬”等奬項。
　　現任美盛資産管理公司首席投資策略師，曾任瑞士瑞信銀行董事總經理兼美國分行首席投資策略師，在金融服務業工作超過25年，曾入選“全美投資分析師”、《華爾街日報》“全明星分析師”、“華爾街很有影響力人物”。
　　文章常見於《時代》《福布斯》《華爾街日報》《哈佛商業評論》《財富》等，另著有《魔鬼投資學》《期望投資學》等暢銷書，作品被翻譯成14種語言齣版，並入選《商業周刊》“年度十佳商業書”、“史上百大經典商業書”等。

精彩書評

　　★成功的背後，85%靠運氣。
　　——雷軍，小米創始人

　　★我們把握住好時機不完全靠運氣，但是沒有好運就沒有微軟的今天。
　　——比爾·蓋茨，微軟創始人

　　★我用幾天時間一口氣讀完瞭邁剋爾·莫布森的這本書，這是一本睿智而深刻的著作。
　　——丹尼爾·平剋，暢銷書《驅動力》《情商》作者

　　★對於區分運氣成分和實力水準對結果的影響，莫布森似乎無所不知。他從流行音樂談到紐約股票交易所，他的敘述風格使原本枯燥抽象的數據信息變得靈動有趣。
　　——菲利普·泰特羅剋，沃頓商學院教授

　　★邁剋爾·莫布森使我們明白瞭運氣和實力的區彆，更重要的是，他指齣瞭運氣和實力對結果的影響到底有多大。他提醒我們，在投資這些高風險領域，行為結果與個人的能力沒有必然的聯係。這本書絕對值得一讀！
　　——霍華德·馬剋斯，橡樹資本董事長、聯閤創始人，《投資zui重要的事》作者

　　★邁剋爾·莫布森的書都值得細讀，毫無疑問，本書也不例外。
　　——塔達斯·維斯坎塔，“超額收益”創始人

　　★莫布森將實力和運氣解釋得如此清晰明瞭，對於理解市場非常有用。
　　——伊萬·加齊迪斯，阿森納足球俱樂部總裁

　　★這本書寫得棒極瞭，它教會我們在一個既定的條件下如何做決策。
　　——詹姆斯·馮·西濛森，瑟雷投資公司經理

　　★很少有人承認或者願意接受運氣對我們生活發揮重大影響這一事實。邁剋爾·莫布森不但知道運氣和實力的區彆，更重要的是，他還為我們提供瞭一個應對現實問題的思想框架。這本書寫得非常好，值得仔細研讀。
　　——保羅·德波戴斯塔，紐約大都會棒球隊副總裁

　　★這是多年來有趣的商業書籍，但把這本書僅僅歸類為商業書籍顯得有些不敬，因為商業不足以涵蓋本書的內容和成就。
　　——《財富》

　　★這本書有很多發人深省的內容，無論是對體育迷還是投資者來說都是如此。
　　——《經濟學人》

　　★希望將風險和黴運降到很低的投資者和商人都應該閱讀本書。
　　——《金融時報》

　　★通過投資決策、挑選大學、醫療程序等案例，莫布森非常擅長把他的理論解釋得深入淺齣。
　　——《齣版人周刊》

　　★本書為決策製定做齣瞭有價值的貢獻，對投資感興趣的讀者都應該看看這本書。
　　——《金融分析》

　　★莫布森在這本書中，將統計數據應用於決策過程，無論你是公司CEO，或是想考大學的高中生，甚至是想當歌星的年輕人都應該閱讀。
　　——《商業世界》

　　★對於我們投資者來說，有點新想法總是好的，何況莫布森還提齣瞭新的方法呢！
　　——《美國新聞》

　　★一本精彩絕倫的著作，你看完後肯定會檢討一下自己的投資策略。
　　——《公司》

　　★這本書中有一些很專業的知識，而且還有很實用的方法。
　　——《美國新聞與世界報道》

　　★文筆很好，分析得非常透徹，完全顛覆瞭我對成就的認識。
　　——傻瓜投資網站

　　★寫一本關於數學的書，很難在兼顧知識性和易讀性，但莫布森完成得非常好。
　　——《理財周刊》

　　★這本書的研究很徹底，寫法又通俗，任何渴望改善投資決策的人都應該讀這本書。
　　——特許金融分析師協會

　　★本書證明瞭對於那些精英的人來說，運氣遠比實力更重要。商業領袖們一定要明白決策中運氣的重要性，本書對他們非常重要。
　　——《書目觀察》

目錄

前言：不確定世界中的實力和運氣
第一章 定義：鬥毆與世界首富的因果關係
什麼是實力，什麼是運氣
運氣：偶發事件的結果
實力：解決問題的能力
運氣和實力的角力，以及三個教訓
樣本："最危險公式"
團隊行為：群眾的眼睛雪亮但無常
局限：意外的黑天鵝改變一切
第二章 另一種可能：大腦一直在說鬍話
故事，因果關係，歸因謬誤
取樣：CD的成功和迷你光盤的失敗
偏見：大多數研究結果都不可信
轉移：跳槽對業績的影響
可能：故事能淡化實力的作用
第三章 模型思維：兔女郎比經紀人更擅長炒股？
取樣大小，無關時間
雙罐模型：運氣的測算方法
實力悖論：實力越高，運氣越重要
異類配方：常勝將軍的可能性
迴歸均值和綫性可容許估計公式
第四章 定位：為什麼足球比籃球的運氣成分大？
定位的三個問題
模擬分析：現實的實力-運氣分布比例
實力=觀測結果-運氣
"實力悖論"的悖論：為什麼NBA的運氣成分很小
實力-運氣連續體在商界和投資領域的應用
第五章 實力麯綫：為什麼42歲的投資者賺錢最多？
球員的價值：球隊應該和球員簽幾年閤同？
認知錶現：流體智力和晶體智力的較量
智商與理商：為什麼聰明人常做糊塗事
老齡化：企業的機體也會衰老
第六章 運氣的錶現形式：流行為什麼成為流行？
評估運氣：獨立結果和相依結果
平均值的意義：冪次定律及其背後的原理
評估的難度：大學排名準確嗎
音樂實驗室：哪首歌會最流行
運氣韆變萬化，生活處處謎團
第七章 數據篩選：策略與結果有關係嗎？
點球成金：棒球隊的統計數據和洞察力
商業統計數據：隨大流，和諧共處
投資：昨日的輝煌不能確保明日的成功
比較：體育為何比投資更容易預測
第八章 培養實力：10000小時理論
刻意練習：訓練模式、勤奮工作和反饋信息
清單：一個幫助你閤理分配精力的方式
當一件事情充滿變數，就關注過程
實力需要與環境相匹配
第九章 應對運氣：七七四十八是對的
上校賽局對如何應對運氣的啓示
少量的賭注：預防意外的發生
如何在一個我們不瞭解的世界裏生活
學著與運氣共處
第十章 均值迴歸：父親和兒子的身高
相關錯誤：高智商的女人嫁給笨男人
基礎利率，穩定性和收縮率
為什麼你的團隊沒有你想象得那麼好（或糟糕）
避開陷阱
第十一章 預測的藝術：擅長推斷的技巧
1.理解你在運氣-實力連續體上所處的位置
2.評估樣本的大小及重要性
3.永遠要記得考慮零假設
4.仔細考慮反饋與奬勵
5.采取反事實思維方式
6.尋求援助來為你實力的提升提供必要的指導
7.為戰略互動製訂計劃
8.讓均值迴歸現象服務於你的生活
9.利用有效的統計數據
10.瞭解自己的局限所在
緻謝
附錄
注釋

精彩書摘

　　為什麼聰明人常做糊塗事
　　在一定程度上，智力測試能測齣人們的認知能力，卻不能測齣反映認知能力的其他重要智力，比如說決策能力。多倫多大學的心理學教授基思·斯坦諾維奇曾這樣區分過智商和理商（理性水平）。許多人以為智力和理智有關聯，實際上它們是兩種截然不同的能力，這就是為什麼我們常能見到聰明人做糊塗事。提高認知能力，正確的方法是提高理商。但是問題是，我們現在還沒有科學的方法來測理商。
　　斯坦諾維奇教授說，理商包括“適應能力、公正決策能力、自律能力、任務輕重緩急辨識力、論據篩選力等”。22他說許多人智商很高，卻不能理性地思考、理性地做事。信息處理過程的復雜、所知信息的局限就造成瞭智商和理商的差距。
　　我們舉個例子證明一下人們處理信息的復雜程度：傑剋看著安妮，安妮看著喬治。傑剋已婚，喬治未婚。請問一個已婚之人正在看一個未婚之人嗎？
　　A．是
　　B．否
　　C．不確定
　　大傢細想下迴答。
　　正確答案為A，但是80%多的人選擇瞭C。選C的人覺得安妮的婚姻狀態未知，所以傑剋在看安妮不一定就是已婚之人看未婚之人，安妮看喬治也未必是已婚之人看未婚之人，最後的結論就是答案不確定。正確解決這道題的方法就是考慮到所有的可能因素——假設安妮未婚，得齣一個結果，假設安妮已婚，又得齣一個結果。安妮未婚，那麼可知傑剋看著安妮是已婚之人在看未婚之人；安妮已婚，那麼可知安妮看著傑剋是已婚之人在看未婚之人。兩種情況下的答案都是A。
　　解決這道題時，人們的認知過程是：不想計算，不想太多思考，脫口而齣一個結果，而不是集中精力仔細思考，然後計算齣一個結果。用斯坦諾維奇教授的話說，我們都是“認知吝嗇者[1]”。23“認知吝嗇者”的另一個特徵是喜歡從以自我為中心的角度分析問題。可以想見，這一偏見使得人們和理性體係背道而馳。脫離理性思維的“認知吝嗇者”其智商隻能發揮20%～30%的作用。所以再聰明絕頂的人也會犯糊塗犯錯誤，再愚笨的人也能做齣明智的決定。24
　　理商低也可能由於所知信息較為局限。絕大多數人都應該學習一下如何科學地計算概率問題、統計數字以及驗證假設。先舉個關於概率的問題，大傢看看下麵的題目：
　　假設有一種很危險的遙控器病毒，患病率為1/1000。有種檢測儀器能百分之百檢測齣攜帶這種病毒的人，但是正常人被檢測齣此種病毒的誤差率為5%。現在我們隨機選一人來做檢測，事前檢測人的病史一概不知。檢測的結果是此人攜帶遙控器病毒。請問檢測人實際攜帶遙控器病毒的概率為多少？25
　　正確答案為近2%，但是大多數人的答案為95%。將所有可能的情況列齣，分彆求概率太過復雜。答案錯的人很可能忽略瞭問題的第一個條件：患病率為1/1000。你可以用貝葉斯定理[2]計算，但是人們習慣將所有的概率轉化為實際的數字。26
　　正確的計算步驟是這樣的：1000人中有1人患病，這個人被檢測齣患病的概率為100%。假設其他的999人也接受檢測，那麼大概有50人（999×5%）會被檢測齣患病。所以說，1000人接受檢測，可能會有51人被檢測齣患病，而真正患病的隻有1人。所以隨機選一人做檢測，並被檢測齣患病，他實際上真正患病的概率約為2%（1/51）。不過，很少有人按這種方法計算。斯坦諾維奇教授估算，能否解決實際問題，智商因素隻占約25%～35%，再次證明瞭高智商並不能代錶高理商。
　　由於目前還沒有方法能測量理商，我們也就無法得知理商隨時間的變化情況。但我們知道，上瞭年紀的人習慣憑經驗做事，這就暗示著能反映理商高低的認知能力隨著年齡在慢慢衰退。科學傢估測過不同年齡段人的認知反映情況（認知反映能調節人的認知模式）。一個研究組發現，人的認知反映隨著年齡日漸衰退。27 75～97歲的老人要比25～45歲的青年錶現得差很多。這一結果和其他認知任務的錶現變化一緻。但是科學傢還需製定其他測定理商的實驗，纔能得齣理商隨時間變化的麯綫圖。
　　聰明女人都嫁給瞭笨男人
　　這本書的其中一個主題是由於我們在任何情況下，都急於去尋找因果關係，我們很難理清技術及運氣在一項活動中各自的重要性。均值迴歸是統計學中的一個統計假象，我們的大腦總是迫不及待地想去探究這個理論。如果一個人的實力水平不變，那麼迴歸均值則是因為活動自身存在的隨機性（從個人的角度來看，就是運氣不好）造成的。沒有特彆的原因，因此也不需要去做任何解釋。
　　為瞭說明這一點，丹尼爾·卡尼曼分享瞭一個故事。他建議，要想開始一段有趣的對話，你可以讓人們發錶一下對如下這句話的看法：
　　高智商的女人往往會嫁給那些沒自己聰明的男士。
　　他指齣，看到這句話後，人們的第一反應往往是去闡釋這句話背後的原因。人們常常會絞盡腦汁地去思考一個女人為什麼會願意或需要嫁給一個不如自己聰明的男人。人們還可能會在腦海裏搜尋自己身邊是否有哪對夫婦符閤這句話描述的情況，在找到某對符閤這一情況的夫婦後，便努力地去解釋他們之所以能步入婚姻殿堂的原因。緊接著，卡尼曼又嚮大傢介紹瞭第二句話，內容如下：
　　配偶之間在智商上的相關關係一點也不密切。
　　雖然第二句話說的是大實話，但聽起來卻乏味無趣。實際上，卡尼曼介紹的這兩句話所要錶達的意思是一樣的，但是第一句話會促使你去思考這一現象背後的原因，而第二句話卻顯得有些生硬刻闆、索然無味。當人們試圖為某個特定的均值迴歸現象尋找理由時，一個並不真實存在的因果關係也就隨之産生瞭。因為在現實生活中，人們會發現自己所堅持的因果關係其實根本不存在所謂的相關性。4
　　如果你對有些事情是沒有確定的因果關係這一點仍然抱有異議，那麼你可以這麼想，無論如何，均值迴歸規律一直在發揮著作用。那些個頭高大的父親所生的兒子可能也很高大，但是孩子的身高會更接近於所有孩子的平均身高。同樣，那些個頭高大的孩子的父親可能也身材高大，然而，父親的身高更接近於所有父親的平均身高。自然，眾所周知，兒子個頭高大不是造成父親身材矮小的原因。然而，均值迴歸理論告訴我們，無論如何，兒子個頭高大不構成父親身材矮小的原因是正確的。這一事實擺在那裏，不需要某個特定的原因來解釋。
　　說到均值迴歸，人們還有第二個錯誤認識，與反饋相關。人們往往認為，在齣現第一個結果後，自己提供的反饋信息或采取的行為調整策略促成瞭隨後的積極變化。事實上，人們沒有認識到，均值迴歸規律在發揮作用，並促成瞭結果的變化。我們可以舉一個簡單的例子來說明這一點。你的兒子帶著考得一塌糊塗的數學成績單迴到傢裏，你嚴厲地批評瞭他，恐嚇說成績再考得一團糟，就不允許他以後再玩自己最喜歡的那款電子遊戲瞭，並命令他以後要用功讀書。這種情況下，他下次考試成績會如何呢？均值迴歸規律指齣，總體來講，不管你說什麼，在以後的考試中，他的成績一定會更好。然而，在現實生活中，人們會誤以為孩子的成績之所以能提高，都是批評教育的功勞。
　　我們可以總結一下這個觀點。如果你的孩子取得瞭好成績，你誇奬瞭他，那麼平均來說，你會發現，他的成績會下降，而不是提高。你可能會因為這個現象而得齣這個結論——誇奬鼓勵是不好的，因為孩子會變得驕傲自滿，鬆懈懶散。然而，均值迴歸規律指齣，不管你說過什麼，孩子的成績終究是要迴歸均值的。正如我們剛說過的，你可能會誤以為是自己的誇奬鼓勵導緻瞭孩子成績下滑。在這種情況下，你很可能會認為，既然鼓勵誇奬不行，那麼消極的反饋一定會改善孩子的成績。事實上，均值迴歸理論對孩子成績變動這一現象的解釋簡單明瞭。這個事情給我們的啓示是，對活動結果中那些原本在人們可控範圍的部分要予以重點關注，並要注意總結這部分的經驗和教訓，而不要去管其他無法掌控的部分。
　　對反饋的錯誤認識常常會使醫生犯迷糊。在臨床實踐中，醫生常常會測量患者的體重、膽固醇濃度及血壓，並從測量數據中判定患者是否有某種疾病或有患某種疾病的潛在危險。如果這三項檢測中的任何一項數據是一個極值——比如血壓高，那麼醫生很可能會根據具體情況做相關的治療。就拿高血壓來說吧，為瞭使你的血壓達到正常水平，他們會給你開一劑降血壓的藥物。不可忽視的一個事實是，一般來說，不管治療與否，在第一次就診時，血壓測量數據偏高的人群在第二次就診時，血壓總是趨嚮正常水平。受測量誤差及個體的生物學差異的影響，同一個人在兩次血壓測試中的測試結果之間的相關關係不是很緊密。因此，不管采取什麼治療方案，均值迴歸都是必然的結果。然而，人們常常以為，個體的血壓趨嚮正常水平都是做針對性治療的結果，在某些情況下，針對性治療確實對降低血壓有一定的作用。問題是，對反饋的錯誤認識會使人們以為——針對性治療是原因，血壓降低是效果。
　　……

前言/序言

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