如果你经常飞来飞去,想知道答案吗?
据说,威斯康星大学的一位数学教授,在其新书《怎样才能不犯错:数学思考的力量》中探讨了这一问题:他采用了期望效用这一经济学概念,对人们赶飞机时到达机场的最佳时间点进行了推算 。
所谓期望效用,是对一些东西对某个特定对象发生价值的量化评价 。这位教授分析到:
在考虑何时到机场时,你心里会做一个权衡:你到的越早,你就越不会错过飞机 。但同时,你的等待时间就越久 。
我们可以通过效用的概念将这个过程加以量化:假设你每在机场等待一个小时会损失10个单位效用,错过飞机会损失50单位效用 。换句话说,错过一次飞机的效用相当于在机场等待五个小时 。
同时,你到得越晚,就越可能错过飞机 。通过假设将其量化后就是:如果你只提前半小时到,会有20%的可能性误机,如果提前一小时到,有5%的可能性误机,如果提前两小时到,只有1%的可能性误机 。
有了以上两个量化假设,我们就可以根据你提前到机场的时间来计算效用期望 。
情况1:提前半个小时到机场,你损失的效用预期为:5+50*20%=15;情况2:提前1个小时到机场,你损失的效用预期为:10+50*5%=12.5;情况3:提前2个小时到机场,你损失的效用预期为:20+50*1%=20.5
所以,基于以上假设,提前1个小时到机场是最佳选择 。当然,教授认为以上只是提供一个思路,由于每个人对于在机场等待损失的效用有差别,最优到达时间也会不同 。比如有的人就不介意一边看微博一边等飞机,但却很痛恨误机 。那么这些人最好提前一个小时以上到机场 。
看了这段分析,心里感到怪怪的,好像有什么不对,但又说不出来 。思考了一番之后才恍然大悟:原来教授关注的点和我关注的点是不一样的,教授关注到达时间点的最优,而我关注如何达到最优 。因为对我而言,“最优”是已经知道的,和教授的一样:提前一个小时 。但与教授不同的是,我的“最优”不是推算出来的,是基于经验得到的,提前一小时,既不太浪费时间,又不至于误机 。
因为以上的差别,我对教授的思考方式感到有些莫名:你不能预估堵车的程度,即便算出“最优”又有何用?你不知道航班的密度,怎能估算出误机的效用损失?(如果我能很方便地改乘半小时内的另一趟航班,误机的效用损失可能就小得多 。)你……
我相信,如果我面对着教授,会提出一个又一个铿锵有力的问题 。我还认为,教授寻找“最优”的努力是没有什么价值的,有那么多的变数,这个“最优”有什么用呢?
想着想着,我不禁暗暗哂笑,正如众多网友的评价,这个教授不是闲得慌吧?但转念又想,对于威斯康星大学的教授而言,似乎不应该如此无聊,那么,他为什么做此研究呢?我想到了我读到的另一个故事 。
这个故事说的是一个在纽约读了一年小学的中国小学霸,能熟练地运用各种公式,美国同学在纸上写了半天的计算题,他常常只用心算就能完成 。比如“8÷5=1.6”,等等 。对此,老师感到非常不解,为什么小学霸每次答案都对,但却没有过程呢?面对老师的问题,小学霸同样不解,他不知这个“过程”指的是什么?后来,他多多少少明白了一些,也试图一步一步地去思考、计算,但他一直没有办法像美国同学一样写出一个特别完整和复杂的思考、计算过程,因为他在国内已学过多则运算和应用题,对于这种简单的题目总是凭直觉就能给出答案 。
将这两件事联系到一起,我隐隐约约感觉到了美国教授和我研究问题时的差别:他试图用理性找到一个准确的源头,而我凭着经验、直觉就知道了这个源头;他是试图将一个道理弄清楚,而我更希望得到一个实用的结论(具体到赶飞机这个问题时,我更关心提前多长时间出发最合适) 。这种差别,导致在我看来,美国教授有点迂,而在美国教授看来,我的方法可能缺乏体系 。
如果仅局限在赶飞机的例子上看,我的思考方法倒也不见得有什么不好(当然,教授的思考方法也不见得不好,因为我不知道他接下来还有没有对何时出发、去见何人等等期望效用的分析),但作为一种研究问题时的普遍方法,无疑,美国教授的会更好 。
【提前多长时间到机场最合适 提前多久去机场合适】以上思考,不知有道理否?
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