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「統計不就是按按計算機嗎?」讀統計系到底能做什麼?

活躍星系核_96
・2017/01/21 ・3510字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 493 ・六年級

文/黃大維|目前在台灣大學就讀統計碩士學位學程。我的研究領域是特徵表達與降維分析、序列決策模型、以及財務時間序列,我喜歡用商業的觀點切入大數據與資料科學!

統計系到底在學什麼?圖/pixabay, CC0
統計系到底在學什麼?圖/pixabay, CC0

我曾經在在粉絲專頁「大鼻觀點」針對 ptt 八卦版的一篇問卦文「[問卦] 統計系是文組最強科系嗎」分享一些看法,反映出乎意料的好。一般大眾好像對於「統計」有著不少迷思,像是以前有一次剪頭髮,設計師問我讀什麼科系,我說我讀的是統計,設計師居然回答:「喔,跟會計差不多對嗎?」當下白眼真的要翻到後腦勺了 XD

泛科學一直有在經營的一個區塊叫「科學教育,科學嗎?」,裡面會不時邀請一些相關科系的學生來談他們自己科系的各種大小事,也是給將來要選系的高中生一些了解這個科系的參考。因此我決定也寫一篇文章,來跟大家分享我在統計這個領域打混一陣子的心得。

統計不就是按計算機嗎?你所不知道的統計

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許多人聽到「統計」,第一件事情就是想到「按計算機」。事實上,統計的本質並不是計算、也不是數學。圖/By Loadmaster David R. Tribble, 創用CC 姓名標示-相同方式分享 3.0, wikimedia commons

首先,我想先談談「統計不是什麼」。許多人聽到「統計」,第一件事情就是想到「按計算機」,就算大學有修統計課程的學生,課程也不外乎是按計算機算算平均數、標準差,頂多算點變異數分析或回歸。事實上,統計的本質並不是計算、也不是數學,統計界的大師 John Tukey 說過:

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“Statistics is a science, not a branch of mathematics, but uses mathematical models as an essential tool.”

統計學會讓一般人認為是數學的主要原因,是需要用到大量的數學、程式設計、科學計算等做為解決問題的工具。因此,對於接觸統計不深的人時常會以為統計是數學的一個分支,其實並不是如此。

那麼,統計的本質是什麼呢?我非常喜歡 R Studio 首席資料科學家 Hadley Wickham 的詮釋:

“Statistics is an important tool in the data analysis/science toolbox. Statistics provides a coherent framework for thinking about random variation, and tools to partition data into signal and noise.”

從他的話中我們可以知道,「統計」其實有兩個功能:一是作為在充滿隨機性(randomness)的世界中,思考資料變異(data variation)的架構,二是作為從資料變異區分出真實信號(signal)與隨機雜訊(noise)的工具。 如果用更一般化的講法,就是提供分析資料的思考架構,從具有隨機性的資料中找出重要的、有意義的資訊,並將協助各個領域的人將這些資訊凝鍊成真正的「知識」。

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「統計」其實有兩個功能:一是作為在充滿隨機性的世界中,思考資料變異的架構,二是作為從資料變異區分出真實信號與隨機雜訊的工具。圖/By duncan c @ flickr, CC BY-NC 2.0

接下來,我想了一些時常會有人問的問題,我想要花點篇幅談一談。

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疑問 1:統計系是文組還是理組?

有很多人會想要問:統計系是文組還是理組?我覺得其實很難界定,文組並不是純粹只有閱讀、思考與寫作,像是「統計機器翻譯」(Statistical Machine Translation)就是一個跨領域的議題,需要語言學家、電腦科學家、數學家、統計學家一起來解決。而「財務工程」雖然屬於商學院,但本質與電腦科學、統計學、數學等密切相關,所以統計系大多掛在不同的學院底下,有的學校會掛在商學院下、有的會掛在理學院下、也有的會掛在工學院底下。所以,如果是要用文組/理組來分的話,其實很難直接把統計分在其中一個底下。

不過,如果以必備技能來看的話,統計可能比較像是一般工學院或理學院的學生。首先,統計非常吃重數學,尤其是機率與數學分析(主要是實分析)的基礎要很好,才能夠了解怎麼樣用數學的工具去架構問題。二是統計很吃重程式設計的能力,我們不會負責去做系統架構或是前端介面,但我們非常倚賴運用程式工具去整理、運算並分析資料,因此寫程式是不可避免的。三是我們最好要對某個/某些特定領域有足夠的了解,統計不是一個可以引領一代人命運的學問,而是在方向確定後建立穩固根基並持續發展的工具,因此我們通常的角色支援某個領域的專家將他們的專業往前推進,此時你對於你支援的領域要有一定的認識才能發揮所長,將統計模型運用於這些領域問題中。

疑問 2:統計系畢業之後可以幹嘛?

《哈佛商業評論》將資料科學家評為 21 世紀最性感的職業,因此讀統計的前景相當看好。其實統計系畢業之後的發展方向很多,金融、工程、消費品、製造、行銷等各個領域都很需要量化分析的人。

然而我必須跟大家講兩個個現實。首先,因為台灣強勢產業的因素,統計系畢業的學生往往是去(1)金融業(2)藥廠(3)工業製程 做統計分析師,這些行業給的起薪都不錯,但你如果想做物流、電商、應用程式的話,台灣每年的缺滿有限的,必須有往外走的決心。

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此外,如果大學你讀的是統計,你可能會跟數學系畢業生遇到同樣的難題,容易找不到畢業之後的方向。但你有了這些統計工具之後,其實很容易轉往其他領域。因此我會建議如果未來想念統計/你正在念統計系,最好輔系或雙主修一個未來就業時你希望投入的領域。如果你想做產品中數據模型的建置者,輔個資工/資管學學軟體設計是很重要的;如果你想做計量交易員,對於債券、股票、期貨、衍生性商品、總體經濟的了解會很有幫助;如果你想去藥廠做統計分析師,對臨床試驗有一定的認識將會幫助很大。

重點在於,你必須找到你運用這些方法的領域,並對這些領域有一定的了解,千萬不要有「我進去再學」就好的心態,因為對於原本就在該領域深耕的人來說,「統計方法」也是可以進去在學的。

疑問 3:統計要在台灣念還是在國外念?

這個問題是個假議題,台灣也有很好的統計學家與教育,如果想補 programming 的技能的話也可以去資工那邊修課,其實要不要出國的問題是取決於「你想要獲得什麼」,以及很現實的「出國讀哪一所學校」。其實要讀統計我覺得重點是在於——你把自己當成一個統計系學生還是統計學家。

我在台灣幾所很好的學校上過統計系所的課,大部分都是在教怎麼使用統計軟體或是推導統計理論,在碩班聽到老師上課說「你們碰實際的資料就會知道很有趣」時,我第一個反應就是:實際資料難道是要讀到碩班才開始碰的嗎?另外,很多時候我們會太過著重於要用哪個 model 去解,但其實重點是「你要解決什麼問題?」將領域的問題重新定義成資料分析問題是非常重要也非常有價值的能力,但說真的這很難在課堂上學到。

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我不覺得上面的問題是出在教授,或是在台灣還是在國外,其實根本問題是在學統計時,我們有沒有不斷的去探索不同的領域,不停思考這些領域的問題我們怎麼樣轉成資料分析的問題,怎麼樣去設計實驗或蒐集資料,運用哪些模型才能夠解決問題,最後怎麼樣視覺化分析得到的 insight,並用一般人可以理解的語言說給不懂統計理論的人。這串過程必須反覆的練習,才能夠讓自己資料分析的功力不斷進步。

小結:如果想當資料科學家,統計是個好選擇!

雖然資料科學的夯度最近小輸人工智慧,但不要忘了《紐約時報》曾經如此評論「資料科學」(Data Science):

“This hot new field promises to revolutionize industries from business to government, health care to academia.”

可見這個領域絕對是前景大好。那麼如果想做個資料科學家,是不是一定要讀統計呢?我個人不負責任的認為,如果你想做的資料科學家是分析事情的關連與因果,找出問題的本質,以及透過數據做出更好的決策,我相信統計是一個不錯的選擇。當然,如果你想要做機器學習跟預測科學,統計也有不少人在做,但 computer science 可能是另外一個很棒的選擇,如果能夠跨統計與 CS 兩個領域的話更好。

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如果想當資料科學家,統計是個好選擇!圖/By NASA Goddard Space Flight Center @ flickr, CC BY 2.0

資料科學家需要領域知識、程式設計、數學與統計三大能力,常有人會問我說「當資料科學家的數學統計和程式能力一定要很好嗎?」我給自己的答案是:這兩項能力越強,能做的事情越多,老實講如果這兩個領域的能力都不好的話,那怎麼能說是個資料科學家呢?所以說,要走資料科學的路,你可以從三大能力中挑一項能力專精,但另外兩樣也不可以太差,才能夠走的長久!

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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不是不會髒,而是更難沾:耐污馬桶的表面科學
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/22 ・3364字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 Panasonic 合作,泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享,不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上,「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水,但過不了幾天,馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑,甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢(黏質沙雷氏菌)。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」,讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看,世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制,並非打造完全不沾染髒污的材質,而是調整表面的物理與化學屬性,使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力,透過日常水流沖刷,便能輕易地將髒污帶走。

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為什麼污垢「黏不住」? 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」,我們得先像偵探一樣,拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇:

  1. 水垢與礦物沉積*1:我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時,這些離子會逐漸結晶析出,變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
  2. 生物膜與有機物*2:包含尿液中的無機鹽、油脂殘留,以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物,所組成的黏滑防禦大本營。
關鍵不是沖水,而是「這些污垢如何抓住表面」

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」,前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼,材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢?答案就藏在「表面能(Surface Energy)」與「濕潤性(Wettability)」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時,水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠,還是迅速攤平開來?這取決於表面的特性:

  • 疏水路線(Hydrophobic)*1:具備低表面能的疏水表面,能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠,當水珠滾動滑落時,就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走,這就是著名的「自清潔效應」。
  • 親水路線(Hydrophilic / Superhydrophilic)*2:相反地,極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子,在材料最外層形成一層薄薄的「水化層(Hydration Layer)」。這層水化層就像是實體的液體盾牌,讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底,只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻:傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆,髒污就像攀岩者,需要找到落腳點並用力撐住才能攀附;而我們做的是抽掉把手點,或是在把手上塗上潤滑油,讓髒污找不到施力點,自然難以停留。

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材料科學的核心:想辦法讓污垢「抓不住」

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢,下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢,在微生物學中被稱為「生物膜(Biofilm)」。細菌並不是孤立生長的,當單顆細菌落在表面後,如果覺得環境舒適,它就會開始分泌胞外聚合物(EPS),這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起,並築起堅固的防禦堡壘,這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出,要阻止生物膜形成,除了化學上的抗菌,材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論(Attachment Point Theory)」:

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  1. 粗糙與微孔洞表面:如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞,細菌(體積通常約 1 到 3 微米)就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點,還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
  2. 極致平滑與微結構表面:相反地,如果材料表面做到極致平滑,完全沒有微米級的缺陷;或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構,細菌的足跡構造(如鞭毛或纖毛)就無法在表面找到穩固的「接觸附著點(Contact Points)」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時,它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外,現代衛浴結構在設計時,也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角,等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

阻止細菌、生物膜找不到「落腳點」

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何,我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系:【材料層(低附著力)】+【結構層(無縫平滑)】+【動態流體層(泡沫與水流剪切力)】= 高效清潔!

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例,就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表:

1. 材料層:有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」(以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料,這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩)。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性,水滴不易長時間攤平停留;材質堅固、不易破裂,耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試,這種素材配合泡沫洗淨,在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌,從源頭阻斷細菌定殖。

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2. 結構層:無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上,A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計,減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫,並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計:

  • 泡沫防護:在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層,有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺;
  • 外圍防護:馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔,防止液體延著外壁滴落至地板;
  • 測漏防護:便座與馬桶本體採用不外露的防護設計,避免液體從縫隙飛濺滲漏。
Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶

3. 動態流體層:雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時,A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污,再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙,徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著,配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」,利用旋轉產生的流體剪切力,一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外,Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技,釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污,維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆,但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計,到微觀幾何的附著點控制,再到流體力學的水流沖刷,一座現代抗污馬桶的演進,縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而,A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破,展示了材料科學的另一種聰明思維:不靠強酸強鹼硬打,而是透過物理與化學邏輯,將「污垢固著」的機率降到最低。

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當材料科學與現代衛浴技術結合,刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持,我們得以從繁重的家務勞動中解放,享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文:A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文:Brushing up functional materials

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

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備審卡關、筆記好難整理?國高中生必學,一個 prompt 讓 AI 幫你做科系探索!
泛科學院_96
・2024/04/13 ・450字 ・閱讀時間少於 1 分鐘

這集來分享學生必學的 AI 工具與操作!

本來是想做寫作業的 AI prompt,但肯定會被罵翻……因此這次聚焦在如何用 AI 協助整理筆記、職涯探索、製作歷程檔案等事情上。

廢話不多說,讓我們開始吧 !

最後,附上本支影片的學習懶人包:

如果你有更多想要學習的操作技巧,歡迎在下面留言跟我們敲碗~有其他想要看的 AI 測試或相關問題,也可以留言分享喔!

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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買樂透真的可以賺錢?大數法則揭示了賭博的真相!——《統計,讓數字說話》
天下文化_96
・2023/03/05 ・2394字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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  • id S. Moore、諾茨 William I. Notz
  • 譯者:鄭惟厚、吳欣蓓

什麼是大數法則?

期望值的定義是:它是可能結果的一種平均,但在計算平均時,機率大的結果占的比重較高。我們認為期望值也是另一種意義的平均結果,它代表了如果我們重複賭很多次,或者隨機選出很多家戶,實際上會看到的長期平均。這並不只是直覺而已。數學家只要用機率的基本規則就可以證明,用機率模型算出來的期望值,真的就是「長期平均」。這個有名的事實叫做大數法則。

大數法則
大數法則(law of large numbers)是指,如果結果為數值的隨機現象,獨立重複執行許多次,實際觀察到的結果的平均值,會趨近期望值。

大數法則和機率的概念密切相關。在許多次獨立的重複當中,每個可能結果的發生比例會接近它的機率,而所得到的平均結果就會接近期望值。這些事實表達了機遇事件的長期規律性。正如我們在第 17 章提過的,它們是真正的「平均數定律」。

大數法則解釋了:為什麼對個人來說是消遣甚至是會上癮的賭博,對賭場來說卻是生意。經營賭場根本就不是在賭博。大量的賭客贏錢的平均金額會很接近期望值。賭場經營者事先就算好了期望值,並且知道長期下來收入會是多少,所以並不需要在骰子裡灌鉛或者做牌來保證利潤。

賭場只要花精神提供不貴的娛樂和便宜的交通工具,讓顧客川流不息進場就行了。只要賭注夠多,大數法則就能保證賭場賺錢。保險公司的運作也很像賭場,他們賭買了保險的人不會死亡。當然有些人確實會死亡,但是保險公司知道機率,並且依賴大數法則來預測必須給付的平均金額。然後保險公司就把保費訂得夠高,來保證有利潤。

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  • 在樂透彩上做手腳

我們都在電視上看過樂透開獎的實況轉播,看到號碼球上下亂跳,然後由於空氣壓力而隨機彈跳出來。我們可以怎麼樣對開出的號碼做手腳呢? 1980 年的時候,賓州樂透就曾被面帶微笑的主持人以及幾個舞台工作人員動了手腳。

他們把 10 個號碼球中的 8 顆注入油漆,這樣做會把球變重,因此可保證開出中獎號碼的 3 個球必定有那 2 個沒被注入油漆的號碼。然後這些傢伙就下注買該 2 個號碼的所有組合。當 6-6-6 跳出來的時候,他們贏了 120 萬美元。是的,他們後來全被逮到。

歷史上曾有主持人在樂透上做手腳,後來賺了 120 萬美元隨後被逮捕。圖/envatoelements。

深入探討期望值

跟機率一樣,期望值和大數法則都值得再花些時間,探討相關的細節問題。

  • 多大的數才算是「大數」?

大數法則是說,當試驗的次數愈來愈多,許多次試驗的實際平均結果會愈來愈接近期望值。可是大數法則並沒有說,究竟需要多少次試驗,才能保證平均結果會接近期望值。這點是要看機結果的變異性決定。

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結果的變異愈大,就需要愈多次的試驗,來確保平均結果接近期望值。機遇遊戲一定要變化大,才能保住賭客的興趣。即使在賭場待上好幾個鐘頭,結果也是無法預測的。結果變異性極大的賭博,例如累積彩金數額極大但極不可能中獎的州彩券,需要極多次的試驗,幾乎要多到不可能的次數,才能保證平均結果會接近期望值。

(州政府可不需要依賴大數法則,因為樂透彩金不像賭場的遊戲,樂透彩用的是同注分彩系統。在同注分彩系統裡面,彩金和賠率是由實際下注金額決定的。舉例來說,各州所辦的樂透彩金,是由全部賭金扣除州政府所得部分之後的剩餘金額來決定的。賭馬的賠率則是決定於賭客對不同馬匹的下注金額。)

雖然大部分的賭博遊戲不及樂透彩這樣多變化,但要回答大數法則的適用範圍,較實際的答案就是:賭場的贏錢金額期望值是正的,而賭場玩的次數夠多,所以可以靠著這個期望值贏錢。你的問題則是,你贏錢金額的期望值是負的。全體賭客玩的次數合起來算的話,當然和賭場一樣多,但因為期望值是負的,所以以賭客整體來看,長期下來一定輸錢。

然而輸的金額並不是由賭客均攤。有些人贏很多錢,有些人輸很多,而有些人沒什麼輸贏。賭博帶給人的誘惑,大部分是來自賭博結果的無法預測。而賭博這門生意仰賴的則是:對賭場來說,結果並非不可測的。

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對賭場來說,贏錢金額期望值為正。圖/envatoelements。
  • 有沒有保證贏錢的賭法?

把賭博很當回事的賭客常常遵循某種賭法,這種賭法每次下注的金額,是看前幾次的結果而定。比如說,在賭輪盤時,你可以每次把賭注加倍,直到你贏為止—或者,當然,直到你輸光為止。即使輪盤並沒有記憶,這種玩法仍想利用你有記憶這件事來贏。

你可以用一套賭法來戰勝機率嗎?不行,數學家建立的另一種大數法則說:如果你沒有無窮盡的賭本,那麼只要遊戲的各次試驗(比如輪盤的各次轉動)之間是獨立的,你的平均獲利(期望值)就會是一樣的。抱歉啦!

  • 高科技賭博

全美國有超過 700,000 台吃角子老虎(拉霸)。從前,你丟硬幣進去再拉下把手,轉動三個輪子,每個輪子有 20 個圖案。但早就不是這樣了。現在的機器是電動遊戲,會閃出許多很炫的畫面,而結果是由隨機數字產生器決定的。

機器可以同時接受許多硬幣,有各種讓你眼花撩亂的中獎結果,還可以多台連線,共同累積成連線大獎。賭徒仍在尋找可以贏錢的賭法,但是長期下來,隨機數字產生器會保證賭場有 5% 的利潤。

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——本文摘自《統計,讓數字說話》,2023 年 1 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。
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