统计学
何时停下来做选择：秘书问题（Secretary Problem）
秘书问题探讨的是：当必须对每位候选人当场做出决定时，如何让选中最优者的概率最大。本文介绍它的规则、答案为何是“37%法则”、这一问题的流传历史，以及应用到现实中时需要注意的地方。
值得探索的文章
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53 篇文章 · 搜索结果 “概率”
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综合知识
每月都会有一次奇迹：利特尔伍德定律（Littlewood’s Law）
利特尔伍德定律是一条经验法则：百万分之一的罕见事件，在普通人的生活中大约每个月会遇到一次。本文介绍它源自利特尔伍德与弗里曼·戴森的来历、背后简单的计算原理、生活中的例子，以及看待巧合时应有的平衡视角。
统计学
拷问数字，它就会招供：P值操纵（P-hacking）
P值操纵是指反复以不同方式分析数据，直到得出“统计显著”结果的做法。本文介绍p值的含义、P值操纵的常见方式、由此引发的可重复性危机，以及防止它的方法。
心理学
我早就知道会这样：后见之明偏差（Hindsight Bias）
后见之明偏差是指事情发生后，相信自己从一开始就能预料到结果的心理习惯。本文介绍它最早被实验证实的经过、三种表现形式、在医院、法庭和投资中引发的问题，以及减少这种偏差的方法。
统计学
汇聚偶然找到答案：蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）
蒙特卡洛方法是通过反复进行大量随机试验，再汇总结果取平均来估算答案的计算方法。本文将依次介绍它诞生的背景、四步工作原理、用点估算圆周率等简单例子，以及它在今天的应用领域和局限。
综合知识
先怀疑失误，再怀疑恶意：汉隆剃刀（Hanlon’s Razor）
汉隆剃刀是一条经验法则，主张能用愚蠢或失误充分解释的事，就不要归咎于恶意。本文介绍它的由来、我们为何容易把他人的行为解读为恶意、在日常生活和组织中的用法，以及它的局限。
综合知识
会出错的事终将出错：墨菲定律（Murphy's Law）
墨菲定律是“会出错的事终究会出错”的经验法则。本文介绍它源于美国空军MX981火箭滑车实验和爱德华·墨菲接反传感器的历史，其原意是防备而非悲观，为什么总觉得倒霉事只发生在自己身上，以及单向插头、防错法等防御性设计。
经济学
赢了却吃亏，赢家的诅咒（Winner’s Curse）
赢家的诅咒是指对价值不确定的东西高估最多的人在竞标中胜出并付出过高价格的现象。本文介绍凯彭、克拉普和坎贝尔1971年油田租约研究中的起源、诅咒随不确定性和竞争加剧的原理、巴泽曼和萨缪尔森的硬币罐实验等案例，以及避免诅咒的压低报价策略。
统计学
换门才会赢的悖论，蒙提霍尔问题（Monty Hall Problem）
蒙提霍尔问题是条件概率的代表性谜题，探讨得到新信息时应如何重新计算概率。本文介绍主持人的规则、换门胜率为三分之二的原因、1990年“问问玛丽莲”专栏引发的连专家也答错的争论，以及这个谜题带给日常判断的启示。
统计学
证据之前先看的数字：基率谬误（Base Rate Fallacy）
基率谬误是指忽略整体中原本有多常见，只凭个案细节判断概率。本文介绍卡尼曼与特沃斯基的研究、出租车问题、医疗与招聘等日常例子，以及减少错误的方法与局限。
机器人学
自己绘出未知空间：同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
没有地图的机器人，如何同时弄清周围环境和自己的位置？本文介绍SLAM背后的鸡与蛋问题、它在1986年IEEE机器人会议和伦纳德与杜兰特-怀特1991年研究中的源头、回环闭合、从卡尔曼滤波到图优化的演变，以及它在实际应用中仍面临的局限。