
正态分布核心逻辑均值回归中心极限定理大量相互独立、来自同一分布的随机变量它们的平均值或总和在样本量足够大时都会趋向于正态分布约 68% 的数据落在范围内约 95% 的数据落在范围内均值的抽样分布近似于正太分布 因为中心极限定理 公式平均值的标准差 SEM SEM 告诉我们如果你换一批样本再测一次得到的平均值会变动多少样本量 n 小平均值的标准差大更容易因为运气而产生极端的情况由此导致的逻辑缺陷幸存者偏差如果你只盯着排名靠前的“优秀学校”你会发现它们多是小规模学校从而得出“小班教学更优秀”的结论被忽略的另一半如果你去看排名倒数第一的学校你会发现它们同样大多是小规模学校幂律分布幂律分布是用来寻找不平衡感。在进攻时 寻找那20% 的关键切入点实现四两拨千斤。在防御时 针对那1% 的极端风险做最坏的打算。在洞察时 看到现象背后“强者恒强”的自组织逻辑而不是被表面的平均数据迷惑。线性和非线性分布非线性指数函数 拐点 夏普利值作用衡量每一个因素到底贡献了多少考虑所有人加入的所有可能顺序你先来、小王先来、或者小李先来……计算每一个成员在加入那一刻给团队带来的边际价值增量最后取平均值