有这样一个问题一直困扰着大家：我要举办个派对，请谁来呢？如果只是跑去海滩上狂欢一下，人越多越好。可如果是像婚礼这样正式的场合，那名单可就十分有限了。
比较理想的状态是，先发送邀请，然后等待对方的回复，确定了再去定场地。但是这样的情况不太具有可操作性，可又没有什么别的令人满意的方法。发邀请的阶段耗时太长，因为人们很少会迅速回复。而如果某位刚在Facebook上接到邀请的客人，和某位在6个月前就收到非常正规的金箔邀请函的客人聊起这事，事情就会变得愈发尴尬。
其中一个选择是保守一点，邀请的人数别超过场地的承载能力。这感觉有点丢脸，因为场地的限制必然导致让一些本该来参加派对的朋友得不到邀请。
简单地猜测接受邀请的概率没那么容易——很少有人会举办足够多的婚礼以至于他们能够拿捏得住这个比率，而且这个比率在新郎结了3到4次婚后还可能会出现变化。而一个人如果玩过火最后被迫撤回邀请，那真是天理不容。
该怎么办呢？有一位年轻的统计学家名叫达米扬. 武克切维奇，他举办了一场婚礼，并且最近在一本杂志上概述了他的经历。武克切维奇与当时的未婚妻约安.科想要立即寄出他们的所有邀请，同时又不至于请人太多而过于拥挤。他们的方法是：建立个统计学模型。
武克切维奇将自己的客人分成四类，根据出席的可能性进行排序，从“一定出席”到“不太可能出席”。他制定了每个类别的可能性并且附加了一些额外的假想：有家的人会全家一起出席还是可能全不出席；一个人决定是否出席会不会影响另一个人的决定。就这样他们计算出出席的人数在100人到110人这个范围内，而最多也就120人。果不其然，当天出席武克切维奇和约安.科的婚礼的人数是105人（若减去伴郎和伴娘，则为97人）。
武克切维奇是一位套保基金的分析家。但是我们应该看得更仔细一些。武克切维奇的模型坦白来说是错的。在他所列出的四类中，每一类事实上的出席率都比预测要低（“可能出席”的客人预计出席率在80%而实际出席率是0）。武克切维奇预测会有100或者更多的客人出席的概率是99%，但事实只有97人来了，这个结果是模型认为极度不可能的。
其他的假想看起来也可疑：一个充满争议的婚礼或者足球赛可能会立即减少大量客人出席的可能性。武克切维奇预测了3位朋友婚礼的出席人数，而每次他都过多预估了出席者，其中一个还非常离谱。
但武克切维奇和妻子最终却预测出了比较理想的人数，为什么会这样呢？还有一个假想被证明存在缺陷：那就是未被邀请的人出席概率为零。武克切维奇和妻子很幸运，他们未算上伴郎伴娘从而抵消了其他的错误。
我有什么好建议吗？还真没有什么。但是像许多经济学家一样，我崇尚自由市场应当依赖于反复试验。我也认为，分批邀请客人或者取消邀请的尴尬，虽然都让人郁闷，但也不是特别严重的事情。
在最近的派对上，我的请客名单都安排得很好——但是在分批邀请和取消邀请一些足够亲密而且会忍气吞声的朋友之后。（译/徐阿龙 插图/董浩然）
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