Technical Thoughts

智商的遗传:二

在本篇中,我们探讨父母的智商对孩子智商的影响。 上一篇已经提到,父母和孩子智商的相关系数在0.4到0.5。既然父母和孩子智商的分布都是正态的,假定相关系数为0.45,我们容易得到父母智商(假定为父母智商的均值)X和小孩智商Y的联合分布和条件分布: $$Y \mid X = x \sim Normal\!\left( 100 + 0.45(x – 100),\, 13.4^2 \right). $$ 这一结果可以理解为,父母智商每比100多(少)1点,孩子可以平均意义下遗传(负)0.45点,标准差为13.5,也没比15小多少。从中我们可以清晰地看到智商的均值回归,也就是孩子的智商比父母的智商离均值100要近了一半。本文的读者朋友们大多是做题高手,假设智商为120,那么孩子智商95%的置信区间为83到137,生出一个平均智商的小孩还是大有可能的。 另一个广为流传的说法是孩子的智商随妈妈更多。根据我的理解,这种现象可能存在,但成因并不是先天的,而是后天的。换句话说,孩子和父母中哪一方花的时间更多,智商就更随谁一点。现代科学认为智商并不是哪一个或者哪几个基因决定的,而是由好多好多基因共同影响的,而且每一个影响都很小。科学研究的现实和逻辑是,研究基因和智商关系的样本已经足够大,怎么找也找不到单个对智商影响大的基因。如果有的话肯定已经找到了,现在找不到,所以没有。既然影响的基因众多,也没有谁占主导地位,那孩子的基因是从父母一半一半来的,所以智商也得是继承的一半一半。 据我所知,许多聪明的父母对娃智商的均值回归有所焦虑。我认为这种焦虑是多余的。 首先,智力并不是的全部,人可以拥有除智力外许多宝贵的品质,例如忠诚、善良、有同情心、有耐心、善于表达、有艺术天赋等等。在未来,人的智力很可能远逊于AI,智力在一个人的发展和成功里扮演多重要的角色并不清楚。 其次,智力绝对的高低并不重要,重要的是是否和从事工作的需求相匹配。在数学系,我见过太多的智商高于平均的人对艰深的数学充满热情,花了很多功夫却结果很不理想。从反面来说,好多工作并不需要过高的智商,比如牙医,需要的是手巧,心细,和无尽的重复,这种重复对于智商太高的人来说会是一种无聊的折磨。 最后,为人父母,重要的是尽人事而听天命。孩子天赋有高有低,帮他开发自己的潜能,做到他的最好就够了。正如拖拉机,有的牌只能得40分,有的牌能得120分。作为一名牌手,40分的牌得满40分比120分的牌得了100分更值得高兴。从人类社会总体的角度,只要生的娃数量够,潜能开发的好,总会出现下一个爱因斯坦推动人类的科学和文明前进,至于爱因斯坦出生在谁家,具体姓甚名谁并不重要。

寿命的概率

在电影《搏击俱乐部》中,有一句著名的台词:On a long enough time line, the survival rate for everyone drops to zero。 事实上,在统计数据的加持下,我们可以计算从任何年龄开始,活到特定年龄的survival rate。也可以在此基础上,进一步计算例如失独,英年早逝,中年丧偶,白发人送黑发人,子欲养而亲不待等等人生悲剧的概率。当我们对多种寿命概率有了清晰的认知,我们就可以适当地调整生活各个阶段的不同工作的优先级。

寿命的概率(附录)

lifetable Life Probability Simulation¶ In [1]: import numpy as np mortality rate from here¶ In [22]: def get_mortality(age, gender): if gender in (“Male”, “male”, “m”, “M”): age_thresholds = [(4, 25.5), (14, 16.1), (24, 121.9), (34, 221.1), (44, 325.5), (54, 601.5), (64, 1323.3), (74, 2581), (84, 5937), (float(‘inf’), 16354)] elif gender in (“Female”, “female”, “f”, “F”): age_thresholds = …

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