幸存者偏差是谁提出的

幸存者偏差（Survivorship bias）是指因为只看到了幸存者而忽略了那些未能幸存的人所带来的误差。这个概念是在二战期间由美国统计学家艾伦·韦德伯格（Abraham Wald）提出的。

幸存者偏差是谁提出的

艾伦·韦德伯格被誉为“统计学之父”，他是20世纪最杰出的统计学家之一，尤其是在战时统计、抽样理论和贝叶斯统计方面做出了重要贡献。

在二战期间，美国军方遇到了一个难题：如何在战争中对轰炸机进行装甲加强？轰炸机在战争中扮演着极其重要的角色，但是每次装甲加强都会增加其重量，限制其飞行速度和高度。因此，军方需要在装甲加强与飞行性能之间取得平衡。

军方请来了一位统计学家，希望他能够解决这个难题。这位统计学家开始研究轰炸机返回的数据，他发现，轰炸机上被击中的区域分布在机身的中央和尾部，因此，他建议在这些区域加强装甲。

但是，韦德伯格并不同意这个建议。他提出了幸存者偏差的概念，指出那些没有击中的区域才是最需要加强装甲的地方。他的理由是：我们看到的是那些成功返回的轰炸机，而那些被摧毁的轰炸机无法回到基地，因此我们无法观察到它们的数据。因此，我们只能从那些幸存下来的轰炸机中得出结论，这就导致我们可能会忽略那些被摧毁的轰炸机中的信息。

韦德伯格的幸存者偏差理论为轰炸机的装甲加强提供了正确的方向，也为其他领域的研究提供了重要的指导。例如，在商业领域，我们经常听到成功企业家的故事，但我们却很少听到那些失败的企业家的故事。这就意味着我们可能会忽略失败企业家的教训，而只从成功企业家的经验中学习。这就是幸存者偏差的典型表现。

幸存者偏差在统计学、经济学、商业、历史学和心理学等领域都有应用。在统计学中，幸存者偏差被用于研究样本选择的偏差；在经济学中，幸存者偏差被用于研究企业的生命周期；在商业中，幸存者偏差被用于研究成功企业的特征；在历史学中，幸存者偏差被用于研究历史事件的影响；在心理学中，幸存者偏差被用于研究人们的决策偏差。

总之，幸存者偏差是一个普遍存在的现象，我们需要意识到它的存在，并注意从那些未能幸存的人中学习经验和教训。

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