内容简介
为什么人们对变化无常的事物进行风险评估时总是一错再错？为什么基于平均值的预测和决策在金融、医疗保健、会计、反恐战争和气候变化等各个领域总是漏洞百出？因为我们一直试图用“蒸汽时代”的统计学来把握“信息时代”的风险。
作者基于自己多年的咨询、培训经验和研究成果，列出了平均值的12条罪状，介绍了概率管理这一新兴领域，旨在通过新的统计学手段和技术工具，弥补平均值的缺陷，更好地揭示风险、把握不确定性。
《被平均的风险》可以帮助我们更有效地对未来的情况做出判断，从而制定出更合理的决策。
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...
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用户评论
好烂的书。提出问题没解决问题
平平无奇
历史数据并不能预测未来，重要的是对未来的不确实性做好概率管理。
核心观点是平均值对认知的误导，多有重复，总体收获不大
之所以会出现那么多平均值缺陷，就因为我们落入了抽象化“黑板统计学”的窠臼，而忽视了去探究现实世界究竟是怎么运行的。作者让我们遗忘所有统计学的专业概念，而记住这些概念背后的思想和其在现实中的运用，因为理论是苍白的而现实生活是丰富多彩的。虽然这本书不乏亮点，但是完全可以用1/3篇幅来写完，讲清楚人们在运用平均数方面的迷思，以及可能造成的决策失误，并给出应对之道。但作者似乎用太多篇幅在放飞自己，让整本书变得拖沓冗长，特别是最后部分有点不知所云。
挺通俗易懂的，喜欢。
对期权的入门知识有了一点点了解，对几个经典的资产管理模型有了一滴滴印象，对马科维茨、弗里德曼、威廉·夏普、斯科尔斯、莫顿和他们的理论有了一丢丢感觉。
从均值切入讲风险不错。有些地方翻译的影响逻辑。
书本身晦涩程度忽高忽低，翻译成中文又隔一层。不过印象很深的几处还是值得记下来“只有那些有可能改变一个决策的信息才是有价值的” “任何决策都有三个构成要素，他们分别是替代方案、信息和取舍标准。”
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