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几个对我影响很大的统计学模型
文章介绍了四个统计模型在日常生活和工作中的应用:1)37%规则,用于决策时找到最优选择;2)贝叶斯方法,通过更新信念形成更精确的判断;3)一天情绪地图,帮助理解一天中情绪变化的模式;4)幸存者偏差,提醒我们在评估成功时要考虑失败的案例,避免偏差。这些模型在寻找停车位、招聘员工、看电影评价、买二手车等方面都有实际应用。
 2024-04-12
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分享几个对自己日常生活和工作有启发的统计模型:

1、37% 规则

是一个决策理论,通常用于解释最优停止问题,特别是在寻找最佳选择时(如寻找停车位、选择伴侣、招聘员工等)。这个规则的核心思想是,在评估一系列选项时,观察前 37% 的选项,但不做出选择。在这个阶段,你只是在获取信息。然后,当你遇到一个比你之前见过的所有选项都好的选项时,就停下来选择这个。

例如:

寻找停车位:想象你正在一条街上寻找停车位。按照37%规则,你应该先驶过前37%的可用停车位,只观察它们的位置和便利性,但不停车。之后,当你找到一个比你先前看到的所有车位都好的位置时,就在那里停车。

再比如:

招聘员工:如果你有一个岗位,收到了50份简历,你先粗略地审查前18份(37%),但不做决定。在这个过程中,你在设定标准和了解候选人的质量。然后,从第19份简历开始,当你找到一个明显比之前所有候选人都优秀的人选时,就进行录用。

 

2、贝叶斯方法

贝叶斯定理的核心在于,你开始时有一个先验信念(或概率),然后你收集更多的证据,并更新这个信念来形成一个更加精确的后验概率。

比如:

看电影评价:想象你想看一部新电影,但不确定它是否好看。初始,你可能基于电影类型或导演(先验信念)来估计你会喜欢它的概率。然后,你看到了一些正面和负面的评论(新证据)。使用贝叶斯方法,你可以更新你对电影好坏的判断,将评论融入你的先验信念中,形成一个更加全面的后验判断。

再比如:

买二手车:你想买一辆二手车。最开始,你可能基于品牌和车型的一般可靠性(先验信念)来评估车况。然后,你看到了车辆的维修记录和事故历史(新证据),这些信息会帮助你更准确地评估这辆车的实际状况(后验概率)。

 

3、一天情绪地图

一天的情绪地图是一个工具,它帮助人们追踪和理解自己一天中各个时间点的情绪变化。这种地图可以帮助个人认识到某些模式,比如特定活动、时间或环境如何影响他们的情绪状态。

康奈尔大学通过对240万用户的5亿条Twitter、26000个电话会议分析,得出一个非常明显的趋势:

o 人在周末情绪会更好。

o 一周七天,人的情绪曲线都非常相似。

o 早起和上午是情绪高峰,下午经历情绪低潮,到了晚上情绪开始反弹。

o 约人谈重要的事,最好约在上午;

o 医生在上午的手术操作更流畅;

o 车祸的高峰时间下午是2-4点。

 

4、幸存者偏差

核心思想是,当我们评估一个群体、事件或者策略的成功时,如果只关注成功的案例而忽略失败的案例,那么我们的评估就可能是有偏差的。这种偏差会使人们错误地认为成功的特质就是普遍的或者必要的,而实际上这些特质可能只是偶然的或者并非成功的关键因素。

比如:

很多人看到成功的歌手、演员和艺术家后,认为从事演艺事业是通往荣耀和财富的直接途径。然而,这种看法忽视了无数努力却未能成名的艺术家。我们只能看到那些“幸存”的明星,而看不到大量默默无闻的艺术家。

再比如:

媒体和书籍经常报道那些成功创业者的故事,如何从零到一,最终取得巨大成功。这种报道使得人们认为创业是一条通往成功和财富的快速途径,但很少有报道关注那些尝试创业失败的人们

 

 

 

 

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/VEaOMYgY-9taVgl1NZmcYQ

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评论
1 评论
小鲷2024/4/12 17:43:07
哈哈,这些统计模型简直就是生活中的“神器”啊!下次再找不到停车位,我就用37%规则试试。不过,幸存者偏差这个得小心,不然买辆二手车都可能踩到“坑”里去。
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伴读
文章摘要:
本文介绍了四个统计模型在日常生活和工作中的应用,包括37%规则、贝叶斯方法、一天情绪地图和幸存者偏差。这些模型可以帮助我们做出更明智的决策、更新信念、理解情绪变化以及避免评估偏差。

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统计模型、37%规则、决策理论、贝叶斯方法、先验信念、后验概率、情绪地图、幸存者偏差、评估偏差、日常生活、工作应用

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