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本文將帶你深入了解大數(shù)定理的概念和應(yīng)用，通過實際案例展示如何利用這一統(tǒng)計學(xué)原理來提高我們對隨機事件的理解和預(yù)測能力，希望對你有所幫助。

你好，我是林驥。在我們的日常工作、生活和學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會面對著各種不確定性的隨機事件，此時我們不妨運用統(tǒng)計思維，發(fā)現(xiàn)事物背后的規(guī)律。

在統(tǒng)計思維的背后，還有一把神奇的鑰匙，那就是大數(shù)定理。

下面介紹 100 種分析思維模型的第 73 種：大數(shù)定理，它能幫助我們更好地理解規(guī)律背后的原理，提升預(yù)測未來的能力。

一、為什么學(xué)習(xí)大數(shù)定理？

對于很多人來說，感覺數(shù)學(xué)很難，不知道學(xué)數(shù)學(xué)有什么用，更不知道怎么用。因此，只停留較低的水平，無法跟日常運用對接起來，結(jié)果白白浪費了很多時間和精力。

事實上，在我們的日常生活中，每天都可以用到數(shù)學(xué)，從簡單的加減乘除，到一些復(fù)雜的公式定理，只要運用得當(dāng)，就能發(fā)揮出巨大的價值。

我們每天都在面臨各種各樣的風(fēng)險，出門有風(fēng)險，不出門也有風(fēng)險；吃飯有風(fēng)險，不吃飯也有風(fēng)險；坐車有風(fēng)險，坐飛機也有風(fēng)險……

風(fēng)險幾乎無處不在，但有些風(fēng)險是可控的，有些風(fēng)險是不可控的；有些風(fēng)險是可預(yù)知的，有些風(fēng)險是不可預(yù)知的；有些風(fēng)險是比較大的，有些風(fēng)險是比較小的……

其實，我們完全不必「杞人憂天」，只要學(xué)會靈活運用大數(shù)定理，就可以更合理地評估風(fēng)險大小，進而做出正確的決策。

如果沒有大數(shù)定理的話，那么所有的隨機實驗，以及一切通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)事物背后的規(guī)律，都將變得沒有什么意義。

正是因為有了大數(shù)定理，我們才可以通過現(xiàn)實觀察到的數(shù)據(jù)，去預(yù)測未知的事物，并且因此有了科學(xué)理論的支撐。

總之，通過學(xué)習(xí)大數(shù)定理，可以幫助我們正確地理解和分析數(shù)據(jù)，預(yù)測隨機事件發(fā)生的規(guī)律，避免被事物的表象所誤導(dǎo)，提高數(shù)據(jù)分析和科學(xué)決策的能力，進而提升我們的認知水平。

二、什么是大數(shù)定理？

大數(shù)定理是概率論與數(shù)理統(tǒng)計中的一個基本定理，它的核心思想是：

如果進行多次隨機試驗，只要樣本數(shù)量越多，它們的平均值就越趨近于數(shù)學(xué)期望值。

比如，在拋硬幣的試驗中，正常情況下出現(xiàn)正面的概率是 50%，按照大數(shù)定理，拋硬幣的次數(shù)越多，出現(xiàn)正面的次數(shù)就越趨近于總次數(shù)的 50%。假如你拋 10 次硬幣，出現(xiàn)了 8 次正面，這并不能說明硬幣有問題，或者說大數(shù)定理有問題，也許是因為你拋的次數(shù)還不夠多。當(dāng)你拋的次數(shù)足夠多之后，正常情況下都會回歸均值的。

下面我用 Python 代碼模擬了拋硬幣的過程：

import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 防止中文亂碼
mpl.rcParams[‘font.sans-serif’]=[u’simHei’]
mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False

# 定義次數(shù)和范圍
n = 1000
x = np.arange(1, n+1, 1)
# 定義數(shù)組：出現(xiàn)正面的比例
y = []
# 循環(huán)計算
for i in x:
data = st.bernoulli.rvs(size=i, p=0.5) # 伯努利分布數(shù)據(jù)
y.append(sum(data)/len(data)) # 追加出現(xiàn)正面的比例

# 設(shè)置圖表的大小
plt.figure(figsize=(18.8, 8))

# 作圖設(shè)置
plt.xlabel(‘拋硬幣次數(shù)’, fontsize=20)
plt.ylabel(‘出現(xiàn)正面的比例’, fontsize=20)
plt.tick_params(axis=’both’, which=’major’, labelsize=16)

# 作圖并展示
plt.plot(x,y)
plt.plot([n,0.5], [0.5,0.5], ‘r’) # 均值參考線
plt.show()

運行結(jié)果如下：

從圖中可以直觀地看出，隨著拋硬幣次數(shù)的增加，出現(xiàn)正面的比例越來越趨近于 0.5。

大數(shù)定理有多種不同的形式，包括伯努利大數(shù)定理、切比雪夫大數(shù)定理、辛欽大數(shù)定理、波萊爾大數(shù)定理、柯爾莫哥洛夫大數(shù)定理等。

不同的大數(shù)定理，在前提假設(shè)方面略有差異，在結(jié)論的深度和角度等方面也有所不同，但它們都經(jīng)過數(shù)學(xué)家的嚴格證明，否則就只能叫「大數(shù)定律」。

嚴格來說，定理與定律是有區(qū)別的。

定理是經(jīng)過邏輯推理或嚴格證明的原理，不允許有例外情況。比如平面幾何中的勾股定理，無論直角三角形怎么變，兩條直角邊的平方和，一定等于斜邊的平方。

定律是通過觀察或?qū)嶒灚@得的經(jīng)驗規(guī)律，在一定條件下可能會失效。比如牛頓的經(jīng)典力學(xué)三大定律，在微觀環(huán)境下可能不成立。

盡管定理與定律的概念略有不同，但是由于在「大數(shù)定理」被數(shù)學(xué)家嚴格證明之前，人們已經(jīng)習(xí)慣稱之為「大數(shù)定律」。所以，現(xiàn)在人們所說的「大數(shù)定律」，通常就是指「大數(shù)定理」。

三、怎么運用大數(shù)定理？

無論是在工作中，還是在生活中，大數(shù)定理都為我們提供了一種應(yīng)對不確定性的方法。

我們可以把運用大數(shù)定理，去發(fā)現(xiàn)一些事物背后的規(guī)律，從而幫助我們做出正確的判斷和決策。

比如，通過量化自己的時間價值，假設(shè)你每小時的價值是 1000 元，現(xiàn)在有一件事情，需要你花 1 個小時，有 20% 的可能性獲得 8000 元的收益，另外有 80% 的可能性收益為 0 元，那么這件事是否值得去做呢？

答案是肯定的，因為做這件事的數(shù)學(xué)期望是 20%*8000=1600 元，明顯高于你的時間價值。雖然有 80% 的可能性浪費一個小時的時間，但是按照大數(shù)定理，長期來看，這樣的事情做得越多，就越有可能獲得更多的收益。

運用大數(shù)定理，核心不在于梳理已知的事實，而在于推斷未知的可能性。

在推斷未知的過程中，你可能需要用到貝葉斯思維，就是從過去已知條件出發(fā)，去推測未來事件發(fā)生的概率。

這有點像福爾摩斯探案的過程，當(dāng)他發(fā)現(xiàn)在兇手作案的時間里，平常見人就叫的狗卻沒有叫，因此推斷出肯定是熟人作案。

運用大數(shù)定理，當(dāng)一件大概率應(yīng)該發(fā)生的事情沒有發(fā)生時，其中肯定存在某種原因，你在經(jīng)過分析和排查之后，也許就能揭示其中的真相。

四、最后的話

數(shù)據(jù)的應(yīng)用離不開統(tǒng)計學(xué)，而大數(shù)定理是統(tǒng)計學(xué)的基石，它保障了概率思維和統(tǒng)計思維的科學(xué)性和實用性，讓我們能夠更好地認識世界的規(guī)律，進而做出更加合理的決策。

有些人喜歡認真做好每一件小事，雖然短期來看收益比較小，但是大概率能夠成功，經(jīng)過時間的日積月累，就有可能形成復(fù)利效應(yīng)。

另外有些人則喜歡潛心做一件大事，雖然成功率比較低，但是一旦成功，收益非常高。

無論你選擇做哪種人，只要符合大數(shù)定理，最終都有可能獲得自己想要的結(jié)果。

然而，有些人卻違背大數(shù)定理去做事。比如，想要靠賭博發(fā)家致富，這幾乎是不可能的，因為賭場早已算準了賭徒輸錢的概率。

一個人的認知，決定了一個行為。如果我們學(xué)會運用大數(shù)定理，也許就不會去做賭博和盲目投資之類的傻事了。

人只能賺到自己認知范圍之內(nèi)的錢，憑運氣贏得的財富，最后都會憑實力輸回去。

只有努力提升自己的認知水平，從過去收集數(shù)據(jù)，到現(xiàn)在分析思考，再到未來指導(dǎo)行動，做好風(fēng)險的管控，才能讓生活變得更加幸福。