主题：【原创】关于历史的几个问题--有关于庐山的论战 -- 水风

第一，为什么我们要研究历史？

妖道很庸俗，是个典型的实用主义者。所以我认为，历史研究的意义在于以史为鉴，为了从以前发生的实践中得到借鉴，为了避免重蹈覆辙。目前河里面讨论的诸位，很多已经完全的背离了这个原则。如果你不能够让历史发挥他们的本来作用的话，那么您所推演出来的这个历史，对于整个社会来说，就不具有什么实际上的意义。

历史研究的另外一重意义，是在于不断的提醒我们，我们的目标究竟是什么，让我们不要被那些细节和诱惑所迷失。列宁说过“忘记历史，就意味着背叛。”就是这个意思。或者说白了，就是洗脑，用本阶层的观点来重新解读，来达到为了本阶层获得或者巩固政权的一个手段。

历史的最最局限的作用，在于满足某些专家的孜孜以求的研究精神。如果专家的目的或者结果并不符合任何一个上述的动机和理由的话。

第二，历史不是必然的集合，偶然也在其中起到了非常重要的作用

人类的历史研究在很大程度上，跟研究生命的进化，有着很大的相似度。这两者，都是在某些必然的力量的推动下，经过某些偶然的事件来完成，并且最终固定成为了历史。所以，要想还原历史，无论是人类的还是生命的，我们所要考虑的，不仅仅是必然的因素，也必须要考虑偶然的因素。

所以，在我看来，用Bayesian inference来推理历史的真相，即使是可行的，也纯粹是没有意义的。因为，这个推演，将最终给我们一个概率，而概率对于单一事件，是没有意义的。因为它不能来验证这个事件发生与否。而所有的历史，都是单一事件，或许发生的可能性是99%，也可能只是1%，只要它一旦发生了，那么历史就被固定了，再也无法更改了。

换句话说，知道了这个概率，也无法来告知我们在过去这个事件是否真的发生过，在现在它是否会发生，以及将来这个事件可否发生或者避免。

第三，历史研究，无论是人物史观还是力量史观，都只有一个目的，就是为了让读者能够更加清晰明了的理解并掌握那个时代发生的真实事件。所以，都是方法。

方法没有对错，只有用的好坏。在一个适当的时间，面对一群特定的听众，对于一个适当的历史事件运用一个适当的方法，来进行解读。如果应该用对了，那么观众或者听众获得了作者或者表演者的想法，并且引起了自己的共鸣，得到了认同，就是好的方法。任何固执地认为，哪一种方法更科学，是无聊也是可笑的。因为方法本身，不会保证对错。对错只有源自对于方法的应用所得到的结果是否真实的反映了历史本身。

历史是具有局限性的，无论是历史人物，还是来解读历史人物的我们。所以，任何历史的解读，正确与否，只是对于一个历史时期，对于特定的阶层，有着特定的社会地位和经济地位的阶层而言的。

因为历史局限性，所有的历史解读，都只是片面的，因为历史让很多事情消逝在历史的长河中。也就是我们所说的真相，其实我们所能够看到的，永远只是其中的一部分。也许，我们可以从这残缺的一部分中，试着拼凑出一个大体的轮廓来，也许，这些残片完全的误导了我们，使我们的猜测陷入了迷途。但是只要这些历史解读成功的为你所处的阶层服务了，当然包括你本身，就是一个好的解读。

砖头，来吧，让批评来得更猛烈些吧～～hiahiahia~~~

• 部分观点不能同意

有用！

比如说天气预报，其实也只能预测一个明天下雨的概率。概率高到一定程度，你带上伞，就很有可能不被淋成落汤鸡。当然也会有多带个累赘的可能性。

还有，学过统计学的都能计算出，赌场的概率对赌客来说，是不公平的，赌博不是一个fair play，所以如果你是个理性的人，就不会去赌——所以概率论是有用的。

但是概率论绝对算不出来，下一次轮盘是开红还是开黑。只能告诉你各占18/37，毫无指导意义。

至于概率论用在历史学和心理学上，据我所知，还没有哪个学派是这么干的。

推断历史人物的心理，天朝却是从司马迁以来，就有的光荣传统。伟光正也没少研究蒋光头的心理——他一天到晚就想着祸国殃民，所以才会有那些倒行逆施。

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你的历史研究的3层意义，

其实第一层说的是如何对待历史，我不研究历史，

直接把已有结论拿来就能做到

“有则改之，无则加勉”，至于历史真相如何不重要。

（当然，这是对我这样大度的人来说，对那些有洁癖，因为一片树叶枯萎就会放弃整个森林的人来说，真相非常重要）

完全可以放入第二、第三层去。

第二层不说了，那些御用史学家，时尚史学家，人也是为了混口饭吃嘛

第三层你似乎很有些不以为然的意思，简要点说就是其他。可我认为，这样的人正是社会科学中类似于牛顿、法拉第的人物。

正是有这样的人，我们才能有最大的机会看到最接近历史真相的事实。

心理学上，我记得有。回头给你查一查。

统计学概率，只在多个事件发生的时候，才有意义。而历史是独一无二的选择。你说天气预报，那么我们就把天气预报作为例子。概率的用处，有三个指标，第一是发生概率的本身，比如说明天有75%的几率下雨；第二是发生的概率事件所处的置信空间，是指我们假定明天发生下雨这件事情，大概有95%的可能在我们的预测之中；第三个是我们指定的事件，在指定了置信空间的情况下，可能出现特定事件的几率范围，也就是说，明天下雨的概率，是64%-85%。你要是熟知概率的话，你知道我在说什么。但是如果明天不下呢，你会说很好，这是15-36%的几率起作用了，要是下了，你会说，这是我们预测成功了。但是且慢，如果我告诉你公元1000年元旦的下雨概率是49%，请你告诉我当天下了没有？

你能告诉我么？

对于历史研究，你可以假定置信空间么？你凭什么说你指定的置信空间就反映了当时特定的历史？红军的五次围剿，每次蒋介石在开战前的胜率都超过了90%。但是事实怎样？没有了置信空间，你的概率指数将毫无意义。而即使你知道了置信空间，知道了发生的概率。历史的真实发生，将会是任意一种概率所包括的结果。因为这种事件本来就没有100%的可能性。所以我才说，你应用概率去研究单一事件 ，毫无意义。

其他要说的，我主贴里面都有了。

• 我承认我对于贝叶斯理论了解的匮乏

简单来说，水兄对概率论的理解大体上是从frequency的角度，而不是贝叶斯的角度，也就是说，水兄您对贝叶斯概率论实际上恐怕是不了解的。概率论主要有两个大流派，一个是frequency，另一个是贝叶斯。这个话题扯远了。最核心的一个东西是，贝叶斯谈的是可信度（degree of belief）,而历史学的许多从证据出发论证假设的研究归根到底完全就是为了得出一个假设的可信度的问题。

我讲到贝叶斯，完全出乎人们的意料之外，毫不吹嘘地说，最顶级的历史学家，听到这样的形式化逻辑，恐怕也是要有所思考的。但这个东西完全脱离了常人的认识范围，属于比较学术的东西。

其实所有的知识完全是来源自你的文章。我应该先把你推荐的文献给读一读，再跳出来的。道歉道歉。也顺便给ALeaJactaEast说声对不起。

不过，你所说的可信度，是不是就是我在下文里面提到的置信空间？

就第一层来说，我们是完全一致的。

但是有关第三层，我想探讨用这样的一个手段工具来研究历史，是不是恰当的。我的观点是根据统计学的基本知识来作为判断的，最后的结论是否定的。但或许相比其他的，这种手段可以让一些人，比如说你，更清晰的分析了解当时的情况。或许这些人还在我们中间占绝大多数。虽然从统计学出发，按照逻辑，我不认为这种方法是正确的。但不管白猫黑猫，逮住耗子的就是好猫，对吧

贝叶斯的这个东西涉及一个思维方法的问题，真不是一两句话说得清楚的，九霄推荐的那本书俺也极为推荐，里面作者极其愤懑得指出了两种思维方法的差别，而作者的文笔是绝对好的，不是那些只会摆公式讲不清本质的烂书！

Edwin Thompson Jaynes. Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press, (2003). ISBN 0-521-59271-2.

具体到这个问题，可见这篇论文 Confidence Intervals VS Bayesian Intervals:

http://bayes.wustl.edu/etj/articles/confidence.pdf

毛派从头骂到现在，仅仅雪里蕻兄真正地在辩论。

史“mm”现在终于也开始忍不住了，言辞也开始激烈起来。不过一直忍着也不容易。

这样的趋势很不好啊。

confidence interval是frequentist用的概念。

credible interval是Bayesian用的概念。

另外要注意interval和probability的区别

我喜欢举例子，我不想套用术语，讲个大概意思，首先confidence interval 或credible intervald都是一种interval estimate。比如说我要猜你水风兄的年龄，我如果估计你30～40岁那就是一个interval estimate, 如果估计你正好35岁那就是point estimate，如果我估计你正好35岁有60％的可能性那这个0.6本质上就是一个概率值。我们也可以给interval estimate一个概率值，表示这个interval estimate的可靠性／可信度。但interval estimate 和 probability毕竟是两种概念。

猜你水风的年龄没有什么大量的采样，没有什么统计，所以这里应该用Bayesian方法，通过某些观察到的证据来估计，这当然没有个准，所以只能说这是可能的，而不是肯定的。这个例子似乎没有多大意义，猜人年龄没多大劲，但许多应用中Bayesian inference可以大显身手。

I am reading the paper you give me now, talk to you later.

妖道出品，果然精彩。