正态分布,我们引入三个跟它相关的重要概念——方差、标准差，平均值。
丨平均值
平均值最好理解，它就是曲线顶部对应到横轴红点位置的数据。
丨标准差
方差和标准差说的基本是同一个东西——曲线两边拉伸的程度。
方差和标准差的差别：方差是标准差的平方，方差放大了标准差的差异。
看一下里面的蓝色线、红色线、黄色线他们的均值都是一样的。那么谁的标准差更大？
黄色线的标准差更大，蓝色线的标准差更小。
我们想象一下，在古代有两对武力平均值一样的队伍，一边是江湖人士组成，一边是正规军组成：
江湖人士里面挑出一个人来可能是武功盖世，也可能是一个弱鸡
正规军的标准差很小，他们说就随便挑出来一个基本都能打
丨方差
四个不同选手投掷飞镖
方差代表了结果的离散度，也代表了一个人发挥的稳定性。
这个图把方差和偏差放在一起，还有另外一个启发，我们可以很容易看出来四个选手里面得分：
最高的是 C，第二名是 D，第三名是 B，第四名是 A 。
他们就像我们生活中遇到的四种人：
第一种人 C 是坚定的聪明
第二种人 D 是不坚定的聪明
第三种人 B 是不坚定的愚蠢
第四种人 A 是坚定的愚蠢
启发
投掷飞镖的例子结合上面贝叶斯和大数定律可知，
在年轻时，我们通常因为眼界局限，所以容易陷入「坚定的愚蠢」的状态 A
这时候需要放开心态，让自己变成一个「不坚定的愚蠢」的B ——做加法，去拥抱新证据，去接纳很多异常值
逐渐接触到更加聪明的跟世界相处的方法，开始不断调整自己，进入到「不坚定的聪明」的状态 D
进入最后阶段：不断做减法，让自己逐渐只集中在最能发挥自己能力的区间 C 产生价值
但这还不是故事的全部，因为随着时代的发展，那个圆心的位置还会偏移。
而很多成年人在第一次成功之后，之所以很难再次成功，就是因为自己没有意识到圆心已经偏离了。之前那个坚定的聪明，突然之间就变成了坚定的愚蠢。
从贝叶斯公式的角度，这就是基础概率发生了重大的改变，此时就需要再一次进入循环，再一次让自己打破之前的坚定，回到不坚定的愚蠢的状态，然后再重新调整。
这种模型天生自带承上启下的咬合属性，能够做到承上启下咬合的内容是非常符合大脑的接收习惯。
“小数据阶段，大道理可能毫无参考价值。”
年末股市又是吃面周期。是周期，就有起落。
基本面没啥问题，不动就好。
生活中多留意“异常值”，要想到这可能是浪成于微澜之间。
最近重打三国杀，有些武将控场强、生牌稳定，这就是“基础概率”高的武将，发挥稳、获胜率高。
当然，人生比游戏难操作多了。不想太远，多积累基础概率。平时该吃吃，该喝喝，最近刷完《开端》，想起前年有一部爆款没看，开始补。