2018
年高考語文科目考試已經結束，今年全國卷II中出現了一道與軍事知識相關的題目。這道題目圍繞著“倖存者偏差”這一概念展開，那麼什麼是“倖存者偏差”呢？軍事需求又如何推動科技進步？
“倖存者偏差”概念起源於第二次世界大戰期間，當時盟軍在調查了倖存飛機，決定哪裡彈痕多就加強哪裡，但統計學家沃德力排眾議，認為更應該注意彈痕少的部分。因為這些重創的戰機很難有機會返航，後來統計事實證明他的建議完全正確，盟軍戰機被擊落率顯著降低。 受損嚴重依然返回的戰機 
機頭已被打爛統計學家沃德二次大戰期間的協助SRG（統計研究團隊）進行工作的部分內容。一是所謂的歸來飛機的被彈情況；二是根據被彈情況逆推的未歸還機中彈情況——第一危險是20mm航炮命中發動機（50%+），第二危險是機槍命中座艙（19%+）。大概就是這麼個事情——似乎戰前也意識到了，防護都應該是集中在這幾個部位吧？
![今年高考神現軍事知識點 源自二戰的“倖存者偏差”指什麼？]()
歸來飛機的被彈情況![今年高考神現軍事知識點 源自二戰的“倖存者偏差”指什麼？]()
根據歸來飛機被彈情況逆推的未歸來飛機的中彈情況
後來人們定義“倖存者偏差”是統計學的一種邏輯謬誤，它是指我們忽略了數據篩選過程的邏輯陷阱，從而得出了一個錯誤的結論。
假設一所高中的一個班級在幾年內考試成績穩步上升。無論用什麼評價標準，這批學生每一年都比前一年做得更好：平均數、中位數、學生在年級水平的百分比等等。我們能不能以此肯定校長的工作，甚至提名這所學校的領導為“年度最佳校長”呢？恰恰相反，這些數據值得質疑。如果你有一屋子高矮不齊的人，強迫最矮的那個離開房間也會使整個房間的平均身高上升，但這樣做並不會使任何人的身高變高。這就是倖存者偏差的貓膩，在這種情況下，樣本中去掉了一些觀測數據，那麼對於剩餘數據的分析也勢必會產生變化。
這說明在進行統計的時候，要充分考慮樣本的隨機性和全面性，同時這也表明很多軍事上需求推動科學與技術發展。
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