今天和大家分享一本很有意思的书：《剪刀石头布》。
作者威廉·庞德斯通毕业于麻省理工学院物理专业，拳皇wing1.7出招表他喜欢将严谨的知识以趣味方式表达，这本《剪刀石头布》就是如此。
让我们先从一个故事说起
2005年，由于经济不振，日本企业万视宝电工准备变卖公司收藏的一批法国印象派画作，价值上千万美元。
佳士得（CHRISTIE'S）和苏富比（Sotheby's）这两家拍卖行都表示拳皇wing1.7出招表了强烈的代理意愿，而且专业能力难分伯仲。该把画交给谁卖呢？
万视宝的总裁做了个有点逗比的决定：
拳皇wing1.7出招表你们两家猜拳好了，剪刀石头布。
让运气来决定，是不是听起来也蛮公平的？可有人不这么看。
当时佳士得日本分行的总裁是石桥香苗，当他得知消息后，便立即开始收集玩剪刀石头布的策略。
最终，一名主管的11岁双胞胎女儿（她们每天都会在学校玩石头剪刀布）的两条建议被石桥采纳：
先出剪刀，石头太明显了，由于对方是生手，剪刀绝对最保险。
如果对方也出剪刀，那么第二轮继续出剪刀，因为“人人都以为你会出石头”。
石桥在与苏富比的代表猜拳时，果然选择了出剪刀，而对方出了布，佳士得胜！而且，这批画最终为佳士得赚到了190万美元的佣金。
苏富比的代表事后说：我们没有预先制定策略，毕竟是一种概率游戏，所以我们并没有想太多。
那么，苏富比错在哪了？
剪刀石头布有制胜秘诀吗？
我们常常以为，作为以随机选择为特点的游戏，在猜拳时，剪刀、石头和布出现的概率应该都是33.3%左右。
可实际并非如此，这个游戏完全不像表面上看起来那么不值一提。
你应该想不到，世界剪刀石头布协会每年都会举办锦标赛，他们统计了参赛高手玩家的手势出招百分比：
石头：35.4%
布：35%
剪刀：29.6%
可见，每一手势出现的概率并不相同。这也就意味着，玩猜拳也是有方法的，完全可以制定制胜策略！
比如，对付新手玩家，庞德斯通总结了这几条规律：
1 石头进攻性最强，最受愤怒玩家青睐，那么面对男性新手玩家时，建议第一次出招选布。
2 新手玩家不喜欢连续出同一手势，因为他们觉得这样不够随机，那么应对策略是选择对手连出的手势能击败的那种手势。比如对手连出两次石头，那么第三轮就选剪刀。
3 输了的玩家下一轮容易变招，有些人会不知不觉间“复制”刚才击败自己的手势。
4 一局定胜负时，出布。
这些猜拳规律并不保证你能一定获胜，但它们说明了一个问题：人的行为某种程度上可以被预测。
有些类似“读心术”的魔术就是利用的这一规律。
魔术师是怎么进行“心灵感应”的？
这是五个并排倒扣的茶杯，由魔术师来猜观众在哪一个茶杯里边藏了手表。
你觉得魔术师成功的概率有多少？20%吗？
实际上，如果操作得好，魔术师有90%的准确度！
为什么？
首先，大多数人会避免选择在1号或5号茶杯下放手表，因为他们觉得排在头和尾的位置，“不够随机”。
而且为了确保这一点，魔术师会在演示环节选择1号或5号杯示范，更进一步降低它们被选中的概率。
其次，中间位置好像也不够典型，排除——所以现在，只剩下2号和4号杯了。
魔术师在进行“读心”时会说：“把注意力集中在你选的杯子上……我会排除没有手表的空杯子……瞄准有表的那个。”
然后他会在杯子上挥着手，深思熟虑后，揭开4号杯。
如果不幸杯子是空的，他会毫不迟疑地说：“我排除了第一个空杯子！”
然后他会依次掀开藏手表概率最低的杯子，比如两边的1号或5号杯。
在剩下2号和3号杯时，他会一边向3号杯伸手，一边说：“是时候揭晓了，这就是……”
如果3号杯是空的，他便说：“……最后一个空杯子。”
如果正好是3号杯下藏了手表，他就说：“这就是你的东西。”
看到了吗，我们以为随机的事件，其实都可被操控和预测。
这一整套技巧利用了“特拉萨波斯”（Terasabos）效应。
Terasabos是“This Effect Requires Acting Skills And Balls of Steel.”这句话的缩写，意思是这一效应需要表演技巧以及钢铁般的胆量。
你根本做不到“随机行为”
通过猜拳游戏和“特拉萨波斯”效应，你应该对自己印象中的“随机”事件有了新的认识。
其实，庞德斯通在《剪刀石头布》中说明的核心观点就是：人无法随机行动，人类行为一定程度上可被预测。
看两个实验的例子。
1随机数字实验
1952年，“人体工学”创始人查帕尼斯做了一项实验：
他邀请12名霍普金斯大学的志愿者，要求他们以随机方式写下0—9这10个数字，每人在1小时内写出2520个数。
结果不出所料，志愿者们并不擅长编造随机性，几乎所有人都很少选0，而且每个人都对某一数字存在偏好。
另外，当查帕尼斯观察连续的两位数和连续的三位数时，发现几乎所有人都出现了某些明显一致的模式。
比如
有10种两位数出现的次数非常少：66，99，00，11，33，44，88，22，77，55
全都是两个数字相同的两位数！
而出现最多的两位数则是：32，43，21，76，65，10，31，87，86，54
第二位数全部比第一位数小1！
三位数的情况也类似，很少有同一数字连续出现的情况，而降序三位数，如987，则很受欢迎。
2抛硬币实验
抛1元硬币，数字朝上记为A，有花的那面朝上记为B。
抛10次的话，你猜猜以下哪种情况是真实的抛硬币结果呢：
甲：ABAABABBAB
乙：AABBABBBAA
很多人会认为“甲”更接近随机。实际上，这是一种错觉，真实情况中，连续抛出数字或连续抛出花的情况比人们想象中的要多很多。
可见人对随机性的感知建立在序列的混杂程度上，往往认为连续出现相同数字或硬币连续抛出相同结果“不够随机”。
这两个实验还说明，随机性非常难以被人类伪造，而且人们对随机性的理解也存在偏差。
那么，这个结论对我们有什么用呢？
神秘的本福特定律与财务欺诈
你还记得这个东西吗：
这是对数表，我们中学都用过的。
20世纪20年代，物理学家本福特在翻查对数表时发现：
对数表的前几页因长时间使用而磨损得厉害，而后面几页却几乎全新。而前几页都是以较小数字为首位数的数值（比如1、2、3）。
为什么呢？
因为科研和工程设计中遇到的数据，有30%都以1为首位数，仅有5%的数据以9为首位数。这样一来，对数表靠后的篇幅自然少人使用。
他对这一现象继续研究了10年，发现棒球统计数据的首位数字也有类似分布。
他又找来一本《读者文摘》，把其中每一个数字都记录下来，发现网球得分、股票报价、河流长度、原子量、电费单……也都有着相同的分布模式！
本福特最终发表了自己的结论，他推导出一套精确公式计算出1~9出现在首位数所占的比例：
“1”——30.1%
“2”——17.6%
“3”——12.5%
“4”——9.7%
“5”——7.9%
“6”——6.7%
“7”——5.8%
“8”——5.1%
“9”——4.6%
用概率柱形图表示：
（为什么没有0呢？因为本福特观察的是以非零数字为首位数的数。比如，7129600 和 0.000072002都属于首位数为7的数字。）
这个结论被称为——“本福特”定律：这种分布规律广泛体现在各种数据中。
本福特定律有什么用呢？
要知道，真实的财务数据大多完全吻合本福特定律。
比如，一名业务人员的一年来的报销发票金额，如果首位数“9”或“8”很多，而“1”很少，就说明了他有伪造发票金额的嫌疑，因为这不符合本福特定律揭示的首位数分布规律。
同理，经过伪造的公司财务公报也会因不符合本福特定律而露出马脚，因为人们对“真实数据”的想象，往往是错误的。
......
更多的应用场景，你可以结合自己的工作内容想一下。
前方高能
怎样蒙对考试中的判断题和选择题？
试题答案的选项分布，也存在被预测准的可能！
编试题也是一种随机性实验。出题人会不自觉地偏好某些选项，那么，正确答案的排序也就并非随机。
庞德斯通对一份包含了100套试卷的样本进行分析后，总结了一些规律：
1判断题
因为回顾事实比编造事实更迅速，所以出题人很容易选择阻力最小的路线。
总体上，判断题答案为“对”的情况约占56%，“错”约占44%。
建议策略
1先把整套题目中会的题答完。
2观察留空题目的上一题和下一题的正确答案：
如果两个答案均相同，比如均为“错”，那么此题就猜相反答案，即“对”；
如果两个答案不同，则猜“对”，因为从整体看，“对”的题目可能更多。
2选择题
庞德斯通发现，当选择题有3个选项时，出题人还能靠直觉把比例分对，但选项越多，出题人就越难做到随机。
建议策略
1如果考题有4个选项，那么选B。如果有5个选项，那就选E。
2选“以上皆是”或“以上皆非”的正确可能性比较高。
3答案最长的选项可能是正解。
4对于SAT这样的标准化考试，排除异常选项是一种策略。不要猜跟其他答案相差太远的答案。
最后，记住这句话：
我们所有人的所有决策，都以预测为前提，人类根本没有完美的随机，选择总是能被预测。
P.S.
猜答案的技巧仅供参考
如果不幸没猜准
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