最近在学习「数据分析思维」，这里，分享给你。

1、辛普森悖论

2、大数定律

3、小数陷阱

4、墨菲定律

5、幸存者偏差

6、帕累托法则

7、马太效应

8、正太分布

9、拉普拉斯分布

10、德克萨斯神枪手谬误

11、因果倒置

12、柏克松悖论

1、辛普森悖论

比如这个表中，两分球和三分球投中率都比球员A高的球员 B，整体的命中率反比球员A低。

2、大数定律

随机抛硬币，出现正面和反面的概率均为 50%，也就是一半正面一半反面。

但如果你抛10次，可能7次正面3次反面，或者8次正面2次反面，并不是5次正面5次反面。

只有你当你抛几千次、几万次时，正面和反面的概率，才趋近于50%。

3、小数陷阱

，是错误的。

每次开大还是开小，是独立且随机的，并不是前面都是“大”，后面开“小”的概率就会高。

大数定律里面，最重要的是“大数”，也就是说你得出现足够多的次数，才能够趋近于它的期望概率。一般的赌徒都没有赌到足够多的时候就已经输成穷光蛋了。

，一般的赌博机都会被设计成为 51% 比 49% 的这种预期概率，赌场其实只赢 2%，而你却会输 100%。

4、墨菲定律

紧急赶时间，恰好每个路口都遇到红灯。

上班时工作较少，下班时恰好来活。

不打车时街上到处都是空出租车，但等你需要打车时发现全是满员的。

...

顺利的事情，不会令人记忆深刻，只有那些让人感到愤怒、挫败和痛苦的记忆，最难磨灭。

如果用，

5、幸存者偏差

幸存者偏差这个概念来，战争中，战机机身上几乎所有地方都可能中弹，因此需要用统计学研究战机被击中的部位，从而确定哪个部分需要额外加强装甲。

人们对返航的战机进行弹痕分析后发现，飞机机翼和尾部被打穿的弹孔较多，由此得出应该是加强机翼的装甲防护会更好。

但对返航的飞机样本来说，其实是说明即使机翼中弹，飞机也有很大的几率能够返航。对于那些弹孔不多的部位来说（比如驾驶舱、油箱和机尾），当这些部位中弹的时候，飞机很可能连飞回来的机会都没有了，而这并没有统计出来，这就是所谓的。

最后事实也证明，加强弹孔较少部位的装甲防护是正确的。

6、帕累托法则

这个法则诞生于帕累托的花园。有一天帕累托偶然发现，自己园子里绝大部分的豌豆是由园子里极少部分豌豆荚产生。

这样的规律其实无处不在。

语言中常用词只有500-1000个，剩余的更多词汇使用很少。

20%的员工，为公司做出了80%的业绩。

20%的人，掌握了全世界80%以上的财富。

...

病毒、树种和语言其实都有一个共性——传播性。比如在亚马逊雨林里，两株植物长在了一块，那么每天这两株植物就要为阳光和土壤中的养分去竞争。如果其中一株能比另外一株植物每天稍微长快一点，那么它就能长得更高，从而获得更多的阳光、吸收更多的养分。如果每天都有这些额外的能量，这株植物就更加有能力把种子给传播出去，然后复制这种模式。一直持续下去，这种植物就会积累出得天独厚的优势。

7、马太效应

马太效应来源于圣经《新约·马太福音》，文中是这样描述的：“ 凡有的，还要加给他，叫他多余。没有的，连他所有的也要夺过来 ”。

比如电商平台，用户越多，入驻的商家就越多商家越多，提供的商品越丰富，用户就越多。原来属于小电商平台的用户和商家，都都会逐步来来到大的电商平台。

8、正太分布

：“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。