#统计学# #机器学习#
最近一直在读《赤裸裸的统计学》这本书，作为一本统计学的入门读物，非常浅显易懂的让人明白统计学是什么，能用来解决哪些具体的现实问题，还举了大量的例子，提供了计算思路。
这里我把自己的读书笔记分享一下。
一个商业案例，A啤酒厂生产出了一种口感平平的啤酒，然后专门免费邀请其他啤酒品牌粉丝来盲品，这个商业策划案非常成功，因为根据概率，对方啤酒的口感差不多，所以应该有1/2的人会觉得A品牌的啤酒更好喝，这无疑是从别人的市场份额里挖了一半过来。
二项分布（伯努利分布）
用DNA进行犯罪现场取证 也是个概率手段，人类的DNA序列中有99%都是一模一样的。所以进行不同人区分的时候靠的就是那剩下的1%的不同。
期望值：概率 x 收益。通过比较成本投入和期望收益，可以用来评估某件事是否值得做。
大数定律: 随着试验次数的增多，结果的平均值会越来越接近期望值。这也是我们设计实验时抽取的样本数不能太小，否则数据太离散了。
期望值在保险中的体现
* 为了赚到钱，保险公司会保证在某一项保障上从你那收到的钱要多于该项的“预期损失”，这个概念跟上面的数学期望值是一个意思。
* 从长远来看，保险并不能为我们省钱，但是当我们遭受到一些难以承受的巨大损失时，保险就是一个合理的工具。
* 你从商场购买激光打印机时，一般都会提供额外的延长保修服务，一般来说，你支付的延长保修服务的价格肯定要大于打印机修理的“预期损失”。如果那个打印机真的坏了，你自己去维修或者换个新的也完全在你自己的承受范围内，所以你完全没有必要去购买这种延保服务。所以，个人理财的核心原则之一是，永远只为你无法承受的损失购买保险，而不要把钱浪费在其他保险上面。
通过数学期望来计算投资决策。成本投入100万美元，预期回报是422.5美元，如果我们有比较富裕的钱来投资，那么显然这样的项目时值得的，我们应该多找找这样的项目，把钱分散到多个项目，因为概率站在我们这边，根据大数定律，这样的项目越多，我们的实际结果就会跟数学期望值越接近。但是从投资安全的角度来看，如果我们的钱是拿来孩子教育和养老的，那么就应该继续寻找低风险的投资。
疾病筛查的案例，准确率是99.9999%（从不漏过一个患者），但是假阳性率是0.01%（健康的被诊断为患者），对1.75亿美国人进行筛查，得到的结果是：真阳性是9%。
也就是假阳性太高了。所以，在削减医疗开始的过程中，我们该做的不是对健康人加强筛查，而是减少。
信用卡公司的商业模式里，他们赚钱都是靠的那些信用风险适中的人，因为只有通过他们才能够收到丰厚的滞纳金。而信用特别好的人从不欠款，风险特别不好的人从不还钱。
万事有因果，你我只是万事中的一粒尘埃，庞大因果体系中的细枝末节，所以根本没有可能全览世间因果，走面前的路，哪里有什么“苦乐定论”、“财富定论”，只有概率。万事皆有可能，什么邪门的事没有，可是他概率绝对小啊，要不怎么称得起是邪门的事儿呢？所以生活中大都是正常事，那些狗血事件也只有在书中、电视剧、故事中才能看到。现实中又能有几例呢？所以你面前的路大都是自己走出来的，不会有什么天上掉大馅饼咱自己手里的，守株待兔当真能撞几只兔子？财富啊，品质啊也是靠自己创造的，不动脑不奋斗的人不是不能得到自己所想，只是概率小啊。肯吃苦肯奋斗肯动脑的人也不一定能实现自己所想，但有更大能够实现的概率。世界上没有万无一失，只有更大概率。
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