物理

幸存者偏差

**幸存者偏差**（Survivorship Bias）是一种逻辑谬误，指的是在分析数据或得出结论时，只关注“幸存”下来的样本，而忽略了那些未能“幸存”或未被观察到的样本，从而导致错误的推论。

这种偏差常见于统计学、经济学、心理学以及历史研究等领域。一个经典的例子是二战期间盟军对飞机防护的研究：

- **背景**：盟军想加强战斗机的防护，以减少被击落的概率。

- **数据**：研究人员观察了返航的飞机，发现机翼和机身有较多弹孔，而引擎部分弹孔较少。

- **错误推论**：如果只看返航飞机，可能会认为应该加强机翼和机身的防护。

- **正确分析**：实际上，引擎部分弹孔少是因为那些引擎中弹的飞机大多没能返航，因此没有被观察到。真正需要加强的是引擎部位。

这个例子说明，**只分析“幸存者”的数据会忽略掉已经“淘汰”的案例，从而导致错误的推论

假设：

- 一架飞机被击中的位置服从某种分布。

- 飞机能否返航取决于是否关键部位受损。

**幸存者偏差的核心问题**：  

> 我们只看到成功或存活的案例，却忽视了失败或死亡的案例，从而高估了某些因素的重要性。