最近上到二項分布,
問學生:
不出意外,
全班幾乎沒有人知道,
我:不認識也沒關係,
你們只要知道他超強就好,
他2024年在達特茅斯學院的畢業典禮,
說過一段話相當有意思,
在我職業生涯的單打比賽中,
我贏得將近80%的比賽,
現在,我要問一個問題:
你們覺得我在這些比賽裡,
贏了多少得分?
答案是
。
。
。
只有54%。
得分率54 %,
卻贏下了近80 %的比賽,
這乍聽之下真的很違反直覺,
我聽過的算法很有趣,
他是用二項分布來處理,
下一段有數學過敏的可以跳過。
贏球的機率P=0.54,
假設有100回合(相當於把一場比賽當作有100球),
假設贏得超過50球,
就會贏得比賽,
那麼贏得比賽的機率是多少?
也就是重複試驗的100次,
X代表的是贏的球數,
P(X=k)=C(100,k)*p^k*(1-p)^(n-k)
贏得比賽的機率
= P(X=51)+ P(X=52) +P(X=53)+⋯+ P(X=100)
大概等於0.78左右,
蠻接近費德勒的數據⋯
其實統計學家有統計過,
在網球圈這些傳奇的球王,
費德勒或納達爾在巔峰的時候,
他們的得分率,
大概是54%附近,
但他們的勝場比率,
都落在80%到90%之間⋯
透過這個例子,
讓學生看到數學在生活中的運用,
除了數學,
還有一些想提醒這些孩子
以結果來看,
他80%你20%,
那真的是天差地遠,
但如果以得分率來看,
54%和46%並不是沒有機會追上的,
這就是我想跟你們說的,
你和高手的差距,
沒有你想像的遙遠,
重點是你能不能透過重複的努力,
將微小的差距變成決定性的勝負。
你可能會想說,
老師你講的這個我知道,
你就是要講長期主義嘛,
不是的,這只對了一半,
另外一半是什麼?
二項分布除了「重複」以外,
另外一個很重要的前提,
就是「彼此獨立」。
也就是這一次的表現,
不被上一次的結果影響。
就像費德勒在演講中提到:
當你在打每1分時,
你得把這1分視為,
世上最重要的事情。
但當這1分過去了,
它就過去了。
這種心態會幫助你,
全神貫注在下1分,
以及之後的每1分。
不要懊惱你失誤的那一分,
也不要沉迷成功的那一分,
而是專注在當下的每一分,
還有下1分,
當你能做到這件事情,
你才能做到彼此獨立。
輸掉一分並不可怕,
走不出失誤才可怕。
高手就是能把每顆球,
都當作獨立比賽來看待。
記得我剛在學網球的時候,
一直都打不好,
(其實現在也很差)
隊長跟我說:
光文你的問題在於,
你總是看到球落地了,
才要做準備動作。
你必須先預測球的落點,
然後先做好預備動作,
這樣才不會來不及⋯
修正過後,
果然結果好很多。
你可能會想問:
如果預測錯誤呢?
那你的經驗就會增加,
當你累積夠多的經驗,
你的球感就出來了⋯。
好的學習從來不是不會犯錯,
而是可以從錯誤中不斷成長。
最後總結一下,
你和高手的差距沒有你想像的大,
你要做的是累積你的實力,
並提前預測並做好準備,
最重要的是提醒自己,
這一次和上一次是獨立的,
高手並不是會贏得所有的分數,
而是知道,
你會一次一次的失掉分數,
但你必須一次一次的調整自己,
專注在這1分下1分,
最後贏下比賽⋯
不是數學沒有用,
是你沒有用數學。