整体认知 - 发展历史
辛普森悖论 - “质”(命中率)与“量”(投球数)
大数定律 - 赌场 - 数量要够大
小数陷阱 - 赌场 - 数量过小引起的判断失误
墨菲定律 - 选择性记忆 - 怕什么来什么
幸存者偏差 - “看不见的弹痕最为致命”
帕累托法则 - 二八法则
马太效应 - 大者恒大,赢家通吃
正太分布 - 高斯分布
拉普拉斯分布 - 凸字金字塔
德克萨斯神枪手谬误 - 先有弹孔,再有靶子
因果倒置
柏克松悖论 - 海军与平民死亡率
正态分布也叫高斯分布,就是你在课本里曾经学过的那个两头低、中间高然后左右轴对称的钟形曲线。
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学术上是这么来定义正态分布的:“如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布”。听完这个定义,是不是有点懵,拿个示例来说。
比如我们知道中国人的平均身高大概是 1 米 7,那么实际上我们随机找 100 个人,把每个区间的身高累个计数画出来一个直方图,它就会是一个正态曲线。