Ce livre a été écrit en 2001 par deux éducateurs japonais, et a été lancé par le ministère de l'Éducation japonais lors d'une grande réforme de l'éducation fondamentale, en promouvant le drapeau de l'éducation agréable. La différence est que le premier a développé un esprit d'éducation vraiment agréable, rendant la théorie des probabilités ennuyeuse et incompréhensible très facile à comprendre, tandis que le second craint que les gens perdent de l'intérêt pour les mathématiques, loin de la vraie connaissance.
En plus des caractéristiques de l'entraînement en profondeur et en profondeur, combinées à des exemples quotidiens, le plus impressionnant est que chaque section contient deux pages. Cela permet à ceux qui n'ont pas beaucoup de motivation d'apprendre de lire facilement et de continuer, comme si quelqu'un qui veut faire de l'exercice devrait commencer par faire une couche couchée au lieu de faire vingt-trois chaque jour.
Tout ce qui est dit dans le livre est superficiel, les concepts concernés et les déclarations sont transcrits, et dans mon ordinateur de bureau il n'y a que 6 pages. Les concepts sont énumérés, avec des formules de distribution binaire, des valeurs d'attente, des différences, des écarts standards, des écarts de propagation, des théorèmes de Tchetschev, des coefficients de coefficients, des coefficients de correlation, des régressions linéaires, des valeurs d'attente de plusieurs variables aléatoires, des calculs de la différence et du décalage, des valeurs et des écarts de la distribution binaire, des distributions surgéométriques.
Comment calculer les propriétés et la pertinence des variables aléatoires n'est pas important pour ceux qui n'ont pas l'intention de travailler dans les domaines de la finance, de l'analyse commerciale ou de l'intelligence artificielle, mais il est très important de comprendre le concept de probabilité et d'avoir une pensée statistique de probabilité.
En résumé, si vous n'avez pas pensé à ce qui est écrit dans cet article sur la probabilité, voici les cinq astuces de la théorie de la probabilité la plus simple.
La première sagesse: le hasard. L'idée la plus fondamentale de la probabilité est que certaines choses se produisent sans raison, c'est le concept du hasard. Nous avons toujours l'habitude de résumer les événements à des causes diverses. La science cognitive moderne a découvert que la causalité est le mécanisme de base de la connaissance humaine du monde extérieur.
Deuxième sagesse: l'erreur. La coïncidence existe toujours, et même dans les expériences physiques les plus rigoureuses, il n'est pas possible de garantir l'absence totale d'influence fortuite, mais il suffit d'utiliser plusieurs expériences pour obtenir des moyennes, d'utiliser des valeurs de gamme pour représenter les résultats de l'expérience et de minimiser l'influence des facteurs fortuits.
La troisième sagesse: le mensonge du joueur. C'est à partir de là que l'on commence à apprendre à reconnaître les trous. Le soi-disant mensonge du joueur, c'est que le joueur, lorsqu'il joue, pense que si une situation se produit plusieurs fois, il y a plus de chances que celle qui n'a pas eu lieu se produise à la suite. Par exemple, lorsqu'il lance une pièce, il a déjà frappé plusieurs fois, et il pense qu'il devrait écraser le petit. Cette pensée est la pensée de l'habitude de la majorité des gens, mais aussi celle de l'instinct humain.
La quatrième sagesse: il n'y a pas de lois de recherche indépendantes dans les lieux où il n'y a pas de lois. Le noyau de la théorie des probabilités est que les événements aléatoires indépendants sont irréguliers et imprévisibles. Nous n'avons pas besoin d'être trop attentifs à ce qui se passe au hasard, et nous ne devrions pas essayer de chercher des lois dans le hasard. L'analyse des loteries a évolué pendant de nombreuses années.
第五个智慧：小数定律。数据多的时候规律总是会被找到，而当数据少的时候，规律有时候会自己“跳出来”。随机现象可以看上去很不随机，甚至非常整齐。这个很好理解，两个点连成一条直线，你可以说这两个点就在这条直线上；三个点则必然会有一个三角形；四个点…永远都能有一个自洽的结论，说明几个点构成一个图形，但实际上点在不在图形上，没有相关性，也就是因果关系。小数定律是诺贝尔经济学奖丹尼尔.卡尼曼戏称的，他认为理解小数定律和理解大数定律是相辅相成的。这跟前面的赌徒谬误的意思差不多，在生活中是最容易被忽视而造成可笑错误。比如，你曾经被河南人骗过，又恰好听说自己的一个朋友被河南人骗过，如果你进一步在网上发现有人被河南人骗过，那是否就会得出河南人骗子特别多的结论？（以前我就是这么认为的，无知啊！）可是无论从理论分析，还是从相关实验研究来看，都找不到河南人骗子多的统计数据，说明这只能是一种以讹传讹的认知偏误。很多网络上的经济、政治评论员，经常会从一两个事件就总结出一条博人眼球的规律来，在“开化”人看来，这种行为都是很无知的。
Pour comprendre que la distribution aléatoire n'est pas la même chose que la distribution moyenne, que les probabilités et les événements individuels n'ont pas de lien direct, il faut être patient et apprendre un peu de connaissances sur les probabilités. Cela ne prend pas beaucoup de temps, peut-être une heure, pour comprendre le concept global, puis pratiquer lentement dans la vie, consolider et approfondir la pensée de la théorie des probabilités. Cela peut être très utile dans nos vies, et j'ai récemment rencontré un cas comme celui-ci.
Dans cette ère de développement rapide de la technologie et de l'explosion de l'information, la taxe sur l'intelligence artificielle est parfois inévitable, et le résultat est le même que celui d'un ordinateur portable que les gens ont acheté à bas prix sur le bord de la route.
Traduit de l'anglais et traduit de l'anglais.