书中多次提到，掷一次公正的色子，一次公正的赌局。我的理解是，从概率论角度讲，只有概念上和假设上、相对的公正，不存在绝对的、实际的公正。任何两次实际事件的发生，都会存在概率上的偏差。触发事件的前提因素越多，就有越多的可能性。在实际生活的场景中，我们需要计算可能性和确定性，也要理解，永远都会有不确定性。

可能很重要，但可读性不强。举的例子对我们来说相差甚远。希望有人能够欣赏。# 评分原则：自娱自乐不推荐。5: 公认经典，不敢妄评；4: 眼前一亮，很受启发；3: 分歧共鸣，不亦快哉；2: 我就看看，作者辛苦。

如果想多了解概率，在这本简明的通识课后面，还有几十本概率学的书需要研读。

第一章看下来，感觉好枯燥，需要一些耐心，而我目前没有，还是 ds 老师比较香。—— 以下出自 deepseek——《牛津通识课：概率》中的概念不仅能解释随机现象，还能转化为指导生活的实用思维工具。以下是几个关键应用方向：### 1. ** 贝叶斯思维：动态更新判断 ** 贝叶斯定理的核心是 ** 用新证据修正信念 **。生活中许多决策（如投资、医疗、人际判断）本质上是基于不确定信息的概率估算。例如： - ** 医疗决策 **：若某种疾病发病率为 1%，而检测准确率为 95%，即使检测呈阳性，实际患病的概率可能远低于直觉（需结合先验概率计算）。 - ** 职业选择 **：初始对某行业的成功率预估（先验概率）可通过积累经验（新证据）不断调整，避免固守最初偏见。### 2. ** 期望值计算：理性权衡风险与收益 ** 概率论中的 ** 期望值 **（结果概率 × 收益）可帮助量化选择。例如： - ** 投资 **：若 A 方案有 60% 概率赚 10 万元，40% 概率亏 5 万元，期望值为 4 万元；B 方案稳赚 3 万元，则 A 更优（若风险承受力允许）。 - ** 日常决策 **：是否购买保险？需比较保费与潜在损失的期望值，而非仅凭 “害怕损失” 的直觉。### 3. ** 大数定律：对抗短期波动焦虑 ** 大数定律指出，** 随机事件的长期频率趋近于概率 **。这一原理可缓解对短期结果的过度反应： - ** 投资与习惯 **：短期收益波动或努力未见成效是正常的，长期坚持高概率正确策略（如定投、健康习惯）才能接近预期结果。 - ** 人际信任 **：偶然误解或冲突（小概率事件）不应推翻对长期关系的整体判断。### 4. ** 概率校准：区分 “可能” 与 “必然”** - ** 低概率≠零风险 **：空难概率极低，但若每天飞行，一生中遭遇的概率可能升至约 1/1000，需理性评估是否值得焦虑。 - ** 高概率≠必然发生 **：成功率高的事件（如职场晋升）仍需准备 Plan B，避免盲目乐观。### 5. ** 条件概率与独立性：识别逻辑陷阱 ** - ** 因果误区 **：若 “名校毕业生薪资高”，需区分是因教育（条件概率）还是家庭背景（潜在变量）主导。 - ** 止损思维 **：若连续失败，需判断事件是否独立（如赌局输赢）或存在系统性偏差（如行业衰退），及时调整策略。### 6. ** 频率学派 vs 贝叶斯学派：灵活应对信息 ** - ** 频率派 **：依赖客观数据（如流行病统计）制定政策，适用于群体决策。 - ** 贝叶斯派 **：结合主观经验（如个人病史）动态调整，适用于个性化选择。二者结合可平衡理性与直觉。### 总结 概率思维的本质是 ** 承认不确定性，但通过量化减少盲目性 **。它并非追求绝对正确，而是通过优化决策流程，在信息有限的世界中提高胜率，同时培养对随机性的包容心态 —— 接受 “合理失败”，专注长期可重复的正确动作。

自从听了算法人生就一直觉得，概率是个神奇的东西，所以多了解一些总是会给人生或当下生活一些启发性的思路吧。