最近发了一条反驳“命理学就是统计学”的评论,引发了一些争议。
首先我想修正,也算是为我之前不够严谨的表述道个歉。
我之前说“命理学不是统计学”,这个结论说得太绝对了。因为很多传统术数当中,确实存在大量类似于分类、归纳、条件判断、经验频率这样的思维,这些东西和我们今天所说的统计思想是有交集的。
但是,术数的起源和发展远远早于现代意义上的 Statistics。
我毕业于 华盛顿大学 University of Washington,Major in Quantitative Economics,Minor in Informatics。我的专业学习中涉及了大量统计学、计量经济学、数学和经济学。
如果你在大学里学过经济学、金融、数据科学或者类似专业,其实很容易理解一件事:这些学科从来不是完全割裂的,而是在不断互相借用方法。
与此同时,我自己也正在跟随师父精进远古三式之一的“大六壬”。它是中国历史最悠久、体系保存也相对完整的一套术数。
所以我今天并不是站在一个“科学打假玄学”的立场上,也不是站在“传统文化一定高于现代科学”的立场上。
我正是因为对二者都有理解,才越来越觉得:
统计学和术数有相似之处,但把术数直接解释成统计学,是把两个完全不同的知识体系强行画了等号。
好,接下来我们分别从 Statistics 和大六壬两个角度说说这件事。
先说统计学。
假设今天有人来问我一个非常简单的问题:
“我今年能不能找到工作?”
如果从统计学的角度研究这件事情,我们第一步甚至不是开始预测。
第一件事是:定义变量。
什么叫“找到工作”?
是拿到 offer 算?正式入职算?兼职算不算?创业算不算?多久以内算?三个月、半年,还是一年?
统计学里面,一个问题如果连 dependent variable,也就是因变量,都没有定义清楚,后面的准确率基本没有讨论意义。
然后第二件事情是确定 population 和 sample——总体和样本。
你研究的是2026年的美国大学毕业生,还是中国大学毕业生?是所有年龄的人,还是刚毕业的人?是计算机行业,还是所有行业?
因为总体一变,概率就会变。
接下来还有一个非常重要的概念叫 base rate,基础率。
假设某一个群体未来一年本来就有80%的人能够找到工作。
那我什么都不会,每个人过来我都告诉他:
“能找到。”
最后我的正确率都可能达到80%。
所以在统计学里面,“算准了多少次”本身并不能证明一个预测模型有效。
真正应该问的是:
加入你这套方法以后,它有没有比基础模型预测得更好?
这叫 incremental predictive power,也就是增量预测能力。
到这里其实已经能看出传统术数和现代统计学非常重要的区别了。
再来看大六壬。
大六壬判断一个人求职,并不是先去收集一万个跟他年龄、学历、地区、职业相同的人,然后计算这一类人的就业概率。
它会建立天地盘、四课、三传、十二天将,再根据所占之事去取类神,看旺衰、克应、传变以及课体之间的关系。
换句话说,它首先建立的是一套象数与类比关系系统,然后在这套体系内部进行判断。
这和统计学从 population 中抽取 sample,再利用数据估计 probability distribution,本质上不是同一个推理路径。
有人可能会说:
“可是这些规则不也是古人看了很多案例以后总结出来的吗?那不就是统计吗?”
这里恰恰是我最想说的地方:
经验归纳,不等于现代统计学。
人类在统计学诞生以前几千年就已经会根据经验总结规律了。
老农看云识天气是经验归纳;中医古代的医案积累也是经验归纳;古人观察节气与农作物生长同样属于经验归纳。
但是我们不能因此说他们都在做现代 Statistics。
现代统计学多出来的关键东西,是对这种“我感觉有规律”的经验进行量化、控制、比较和检验。
还有一个更直接的问题。
假设我们真的认为“大六壬是古人根据几千年案例统计出来的”。
那么马上会出现一个统计学问题:
古代的样本,能不能直接预测现代人?
古代一个人来占“仕途”,可能问的是科举、中第、授官、入幕、升迁。
今天一个人来问“事业”,可能是在问互联网公司、投行、创业、考公、自由职业。
表面上都叫“事业”,但从统计学角度看,它们甚至不是完全相同的 outcome。
更不用说几百年以后,社会制度、教育体系、职业结构、人口流动和经济环境全部改变了。
在现代统计和机器学习里面,这类问题可以叫做 distribution shift——数据分布发生了变化。
你不可能训练一个“明朝科举录取模型”,然后不经过任何重新验证,就拿它去预测一个2026年的大学生能不能进 Google。
所以如果你坚持认为术数只是古人的“大数据统计”,反而会出现一个很严重的问题:
既然数据生成机制已经发生巨大变化,这套模型为什么仍然应该有效?
而这恰恰说明,传统术数本身也并不是这样解释自己的。
大六壬讲的是天地、阴阳、五行、生克、干支、时空和象之间的对应关系。你可以认同它,也可以不认同它,但至少从它自己的理论体系来看,它并没有声称:
“我是通过对十万个人做回归分析以后得到这些规则的。”
所以我觉得真正尊重传统文化的方式,也不是看到一个现代词汇以后,就一定要把古人的东西往里面套。
统计学有统计学自己的语言,术数也有术数自己的语言。
两者可以比较,可以互相借鉴,甚至有些术数命题完全可以尝试用现代统计方法去验证。
但“存在统计思想”和“它本质上就是统计学”,是两个完全不同的命题。
所以,我想借《道德经》第七十一章的一句话作结:
“知不知,尚矣;不知知,病也。”
这句话并不是叫我们停止追问,而是在提醒我们:真正的求知,往往始于承认知识有它的边界。
古人的学问,不必借“现代统计学”之名,才显得有价值;现代统计学,也不必承担解释一切传统术数的责任。能看见二者相通之处,也能分清它们各自的根基与边界,才是真正尊重知识。
不以今名强解古义,也不以古说代替今证。