人人都是产品经理 04-23
100种分析思维模型之:大数定理
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本篇文章中作者介绍了分析思维模型中的大树定理,学习它能帮助我们更好地理解规律背后的原理,提升预测未来的能力。感兴趣的话我们就继续看下去吧 ~

你好,我是林骥。

在我们的日常工作、生活和学习中,经常会面对着各种不确定性的随机事件,此时我们不妨运用统计思维,发现事物背后的规律。

在统计思维的背后,还有一把神奇的钥匙,那就是大数定理。

下面介绍 100 种分析思维模型的第 73 种:大数定理,它能帮助我们更好地理解规律背后的原理,提升预测未来的能力。

一、为什么学习大数定理?

对于很多人来说,感觉数学很难,不知道学数学有什么用,更不知道怎么用。因此,只停留较低的水平,无法跟日常运用对接起来,结果白白浪费了很多时间和精力。

事实上,在我们的日常生活中,每天都可以用到数学,从简单的加减乘除,到一些复杂的公式定理,只要运用得当,就能发挥出巨大的价值。

我们每天都在面临各种各样的风险,出门有风险,不出门也有风险;吃饭有风险,不吃饭也有风险;坐车有风险,坐飞机也有风险……

风险几乎无处不在,但有些风险是可控的,有些风险是不可控的;有些风险是可预知的,有些风险是不可预知的;有些风险是比较大的,有些风险是比较小的……

其实,我们完全不必「杞人忧天」,只要学会灵活运用大数定理,就可以更合理地评估风险大小,进而做出正确的决策。

如果没有大数定理的话,那么所有的随机实验,以及一切通过统计数据发现事物背后的规律,都将变得没有什么意义。

正是因为有了大数定理,我们才可以通过现实观察到的数据,去预测未知的事物,并且因此有了科学理论的支撑。

总之,通过学习大数定理,可以帮助我们正确地理解和分析数据,预测随机事件发生的规律,避免被事物的表象所误导,提高数据分析和科学决策的能力,进而提升我们的认知水平。

二、什么是大数定理?

大数定理是概率论与数理统计中的一个基本定理,它的核心思想是:如果进行多次随机试验,只要样本数量越多,它们的平均值就越趋近于数学期望值。

比如,在抛硬币的试验中,正常情况下出现正面的概率是 50%,按照大数定理,抛硬币的次数越多,出现正面的次数就越趋近于总次数的 50%。

假如你抛 10 次硬币,出现了 8 次正面,这并不能说明硬币有问题,或者说大数定理有问题,也许是因为你抛的次数还不够多。当你抛的次数足够多之后,正常情况下都会回归均值的。

下面我用 Python 代码模拟了抛硬币的过程:

import numpy as np

import scipy.stats as stimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt

# 防止中文乱码

mpl.rcParams [ ‘ font.sans-serif ’ ] = [ u ’ simHei ’ ]

mpl.rcParams [ ‘ axes.unicode_minus ’ ] =False

# 定义次数和范围

n = 1000

x = np.arange ( 1, n+1, 1 )

# 定义数组:出现正面的比例

y = [ ]

# 循环计算

for i in x:

data = st.bernoulli.rvs ( size=i, p=0.5 ) # 伯努利分布数据

y.append ( sum ( data ) /len ( data ) ) # 追加出现正面的比例

# 设置图表的大小

plt.figure ( figsize= ( 18.8, 8 ) )

# 作图设置

plt.xlabel ( ‘抛硬币次数’ , fontsize=20 )

plt.ylabel ( ‘出现正面的比例’ , fontsize=20 )

plt.tick_params ( axis= ’ both ’ , which= ’ major ’ , labelsize=16 )

# 作图并展示

plt.plot ( x,y )

plt.plot ( [ n,0.5 ] , [ 0.5,0.5 ] , ‘ r ’ ) # 均值参考线

运行结果如下:

从图中可以直观地看出,随着抛硬币次数的增加,出现正面的比例越来越趋近于 0.5。

大数定理有多种不同的形式,包括伯努利大数定理、切比雪夫大数定理、辛钦大数定理、波莱尔大数定理、柯尔莫哥洛夫大数定理等。

不同的大数定理,在前提假设方面略有差异,在结论的深度和角度等方面也有所不同,但它们都经过数学家的严格证明,否则就只能叫「大数定律」。

严格来说,定理与定律是有区别的。

定理是经过逻辑推理或严格证明的原理,不允许有例外情况。比如平面几何中的勾股定理,无论直角三角形怎么变,两条直角边的平方和,一定等于斜边的平方。

定律是通过观察或实验获得的经验规律,在一定条件下可能会失效。比如牛顿的经典力学三大定律,在微观环境下可能不成立。

尽管定理与定律的概念略有不同,但是由于在「大数定理」被数学家严格证明之前,人们已经习惯称之为「大数定律」。所以,现在人们所说的「大数定律」,通常就是指「大数定理」。

三、怎么运用大数定理?

无论是在工作中,还是在生活中,大数定理都为我们提供了一种应对不确定性的方法。

我们可以把运用大数定理,去发现一些事物背后的规律,从而帮助我们做出正确的判断和决策。

比如,通过量化自己的时间价值,假设你每小时的价值是 1000 元,现在有一件事情,需要你花 1 个小时,有 20% 的可能性获得 8000 元的收益,另外有 80% 的可能性收益为 0 元,那么这件事是否值得去做呢?

答案是肯定的,因为做这件事的数学期望是 20%*8000=1600 元,明显高于你的时间价值。虽然有 80% 的可能性浪费一个小时的时间,但是按照大数定理,长期来看,这样的事情做得越多,就越有可能获得更多的收益。

运用大数定理,核心不在于梳理已知的事实,而在于推断未知的可能性。

在推断未知的过程中,你可能需要用到贝叶斯思维,就是从过去已知条件出发,去推测未来事件发生的概率。

这有点像福尔摩斯探案的过程,当他发现在凶手作案的时间里,平常见人就叫的狗却没有叫,因此推断出肯定是熟人作案。

运用大数定理,当一件大概率应该发生的事情没有发生时,其中肯定存在某种原因,你在经过分析和排查之后,也许就能揭示其中的真相。

四、最后的话

数据的应用离不开统计学,而大数定理是统计学的基石,它保障了概率思维和统计思维的科学性和实用性,让我们能够更好地认识世界的规律,进而做出更加合理的决策。

有些人喜欢认真做好每一件小事,虽然短期来看收益比较小,但是大概率能够成功,经过时间的日积月累,就有可能形成复利效应。

另外有些人则喜欢潜心做一件大事,虽然成功率比较低,但是一旦成功,收益非常高。

无论你选择做哪种人,只要符合大数定理,最终都有可能获得自己想要的结果。

然而,有些人却违背大数定理去做事。比如,想要靠赌博发家致富,这几乎是不可能的,因为赌场早已算准了赌徒输钱的概率。

一个人的认知,决定了一个行为。如果我们学会运用大数定理,也许就不会去做赌博和盲目投资之类的傻事了。

人只能赚到自己认知范围之内的钱,凭运气赢得的财富,最后都会凭实力输回去。

只有努力提升自己的认知水平,从过去收集数据,到现在分析思考,再到未来指导行动,做好风险的管控,才能让生活变得更加幸福。

公众号:林骥,《数据化分析》作者

本文由 @林骥 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议。

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