Джордан Элленберг - Как не ошибаться. Сила математического мышления

Понимание, что результаты эксперимента стремятся к фиксированной средней величине, когда этот эксперимент повторяется многократно, – факт далеко не новый. В действительности данное явление известно почти столь же давно, сколько существует математическое изучение самой вероятности. Этот принцип сформулировал в XVI столетии Джироламо Кардано – правда, без всяких формальностей; и только в начале XIX столетия Симеон Дени Пуассон придумал для него выразительное название – «закон больших чисел» ( Loi des grands nombres ).

В начале XVIII столетия Якоб Бернулли предложил точную формулировку и математическое доказательство закона больших чисел. Теперь этот закон стал уже не наблюдением, а теоремой.

И данная теорема говорит нам, что игру Большой и Малой команды нельзя считать справедливой. Закон больших чисел всегда будет подталкивать результаты игроков Большой команды к 50 %, тогда как у игроков Малой команды будет гораздо более широкий диапазон результатов. Однако было бы глупо приходить к заключению, что Малая команда «лучше» справляется с подбрасыванием монет лицевой стороной вверх, даже когда она побеждает в каждой игре. Если найти средний показатель доли аверсов, выпавших у всех игроков Малой команды, вместо того чтобы рассматривать относительную долю результативного игрока, этот показатель также окажется близким к 50 %, как и у Большой команды. А если определить игрока с минимальным, а не максимальным количеством выпавших аверсов, Малая команда начинает выглядеть далеко не лучшим образом в плане подбрасывания монет лицевой стороной вверх: есть заметная вероятность, что один из игроков этой команды выбьет всего 20 % аверсов, тогда как ни один член Большой команды никогда не получит столь плохого результата. Определение результатов по абсолютному количеству аверсов дает Большой команде неоспоримое преимущество; с другой стороны, использование относительных показателей так же сильно склоняет игру в пользу Малой команды. Чем меньше количество монет – в статистике это количество обозначается термином «размер выборки», – тем больше разброс значений относительной доли монет, выпавших лицевой стороной вверх.

Именно этот эффект делает результаты политических опросов менее надежными, когда в них принимает участие меньшее количество избирателей. То же самое касается и рака мозга. В небольших штатах выборки имеют малый размер – они напоминают тонкий тростник, сгибающийся под ветром перемен, тогда как большие штаты можно сравнить с величественными старыми дубами, которым любой ветер нипочем. Определение абсолютного количества случаев заболеваемости раком мозга характеризуется смещением в сторону больших штатов, тогда как измерение самой высокой (или самой низкой) относительной доли ставит малые штаты во главе списка. Именно поэтому в Южной Дакоте может быть самый высокий уровень смертности от рака мозга, тогда как Северная Дакота претендует на одно из последних мест по этому показателю. Причина состоит не в том, что гора Рашмор или торговый центр Wall Drug [65]каким-то образом оказывают пагубное воздействие на мозг. Все проще: населению штатов меньшего размера по существу свойственна более высокая вариабельность.

Таков математический факт, который вам уже известен, даже если вы сами не догадываетесь об этом. Кто самый меткий снайпер в НБА [66]? Через месяц после начала сезона 2011/2012 года пять игроков получили равное значение самого высокого процента попаданий в лиге: Армон Джонсон, ДеАндре Лиггинс, Райан Рейд, Хашим Табит и Ронни Тюриаф.

Кто-кто?

Дело в том, что эти пять игроков не были лучшими бомбардирами НБА. Они вообще почти не играли. Армон Джонсон, например, играл в одном матче за Portland Trail Blazers. Он сделал один бросок, оказавшийся точным. В целом пять игроков из этого списка сделали тринадцать бросков, каждый из которых попал в корзину. Маленькие выборки более вариабельны, поэтому ведущим игроком НБА неизменно становится тот, кто совершил небольшое количество бросков и кому каждый раз сопутствовала удача. Вы ни за что не стали бы утверждать, что Армон Джонсон был более метким снайпером, чем Тайсон Чендлер, самый результативный постоянный игрок Knicks [67], который попал в цель в случае 141 из 202 бросков за тот же период [68] {43}. (Любые сомнения по этому поводу можно отбросить, взглянув на данные о результативности Джонсона на протяжении сезона 2010/2011 года, когда в ходе игры он сделал 45,5 % попаданий – причем попаданий довольно заурядных.) Именно поэтому в стандартном списке лидеров не отображаются данные о результативности таких игроков, как Армон Джонсон. Вместо этого НБА включает в рейтинги только тех, кто превысил определенный порог игрового времени; в противном случае первые места в списке занимали бы никому не известные временные игроки с их выборками малого размера.