概率管理



第九部分  一个有希望克服平均值缺陷的方法

第 40 章  古典统计学的终结　343

19 世纪的统计学者利用色子、纸牌以及小球来模拟不确定性，从而验证他们的统计学理论。

如今，人们用电脑模拟的方法完全绕开了古典统计学家试图证明的理论。

第 41 章  可视化　349

直观统计学为理解概率分布提供了一条捷径。你首先要能看到它，然后才会领会它的意义。

第 42 章  交互模拟：一盏照亮黑夜的明灯　354

你能想象只需点击电脑的
Enter 键就可以瞬间模拟出抛掷 10 万次色子的情景吗？正如电

子表格可以轻松地计算各种数据一样，交互模拟也可以方便地处理概率分布问题。

第 43 章  随机信息库：概率管理的供电网络　359

新的数据结构允许我们像处理数字一样将模拟结果加在一起，因此为我们提供了一个建立全

面风险模型更为可行的方法。

第 44 章  SLURP 集合的基本恒等式　369

由于涉及专业的数学问题，不感兴趣的读者可以跳过这一章，直接阅读下一章。

第 45 章  SLURP 集合的基本恒等式的应用　372

与概率管理有关的技术正在迅速发展，这使概率管理比以往任何时候都更容易为我们所接受

和掌握。

第 46 章  CPO ：“概率管理”的管理者　384

CPO 必须要平衡好两个方面的关系：一方面要确保模型符合统计学的规范，另一方面要力求

模拟结果清晰明了、通俗易懂。

第 47 章  再次聆听父亲的教诲　395

从父亲的遗文中获得启发。

附录  红色词汇表　399

参考文献　401

关于作者　417

被平均的风险:如何应对未来的不确定性 相关资料

长期以来，对不确定条件下的企业经营活动进行分析一直都是学术界人士的理想……在这部饶有趣味且意义深远的作品当中，萨维奇教授向我们展示了如何让这种分析切实可行又通俗易懂。

——哈里·马科维茨（Harry Markowitz），诺贝尔经济学奖得主



无论是进行重大的政治抉择、商业决策，还是在日常生活中做出一个小小的决定，我们都会面临不确定性问题。萨姆·萨维奇这部生动有趣的作品，给我们提供了有效应对这些不确定性的方法和途径。我向广大读者强烈推荐《被平均的风险》。

——威廉·J.佩里（William J. Perry），美国前国防部部长



这本书虽然是为外行写的，但提出了能够吸引专业人士目光的见解。

——道格拉斯·哈伯德（Douglas Hubbard），《数据化决策》作者

被平均的风险:如何应对未来的不确定性 作者简介

萨姆·萨维奇（(Sam Savage）

斯坦福大学工程学院顾问教授，剑桥大学贾奇商学院研究员，其父为美国著名统计学家伦纳德·吉米·萨维奇(Leonard
Jimmie Savage)。作者长期从事与统计学和风险评估相关的工作和研究，根据“决策应基于对不确定的未来更大程度的主观判断”的观点，逐渐发展出一种风险建模的新方法“概率管理”，并带领着由Frontline系统公司、甲骨文公司以及SAS软件研究所等机构组成的社团开发了概率分布列（DIST）——这是一种用来储存概率分布的新型电脑数据类型。作者还自任Probability
Management．0rg网站的主席。

作者在许多专业期刊和大众媒体上发表过文章，比如《哈佛商业评论》、《投资组合管理杂志》、《华盛顿邮报》以及《今日奥姆斯》（ORMSToday）杂志等。除了教书育人和科学研究之外，他还为众多的企业、机构和政府部门提供咨询和培训服务。

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