主题：【原创】社会科学的全面数字化 -- 同人于野

完美的世界里，由于central limit theorem，我们看到的很多事情是大量随机事件的总和，都是服从高斯分布的。但是只要有人掺和进来，就不那么随机了。比如说大家去参观航空母舰的飞行甲板，假设每个人对弹射器都比较感兴趣，那么甲板上人群的分布应该是围绕着弹射器的高斯分布。但是突然有两个人尿急，跑到甲板的左边想撒尿，结果一甲板的人以为左边有什么新鲜玩意，都一窝蜂都跑到左边去了，然后船就翻了。

当然这个是非常不靠谱的例子，一般来讲，实际的分布都比高斯分布的尾巴要肥，也就是说极端情况更多。比如如果假设股价是连续的随机变化，未来某个时间股票可能的价格（的对数）是高斯分布。但是如果考虑到股价变化有跳跃——因为新闻总是在闭市的时候发的——那尾巴就肥了。考虑到有散户跟风，尾巴就更肥了。

重要的是，虽然尾巴肥不了多少，总体上看着还是一个高斯形状，但是起决定性因素的，往往就是右尾巴尖的那一点。这个概率从万分之一跳到万分之十，可就有很多基金经理要跳楼了。

说到底，并不是定量分析有什么问题，而是分析使用的模型要弄对，或者至少应该对模型的错误比较容忍。

错的不是定量分析，而是用错了模型。再怎么着都比定性分析——又称忽悠——强多了。文科生屁股决定脑袋没办法。不忽悠你让他们干什么去啊