几个对我影响很大的统计学模型

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