1、第 頁魔鬼數學：大數據時代，數學思維的力量讀后感_1200字 魔鬼數學：大數據時代，數學思維的力氣讀后感_1200字 當細細地品讀完一本名著后，想必你肯定有許多值得共享的心得，此時須要仔細地做好記錄，寫寫讀后感了。但是讀后感有什么要求呢？以下是我細心整理的魔鬼數學：大數據時代，數學思維的力氣讀后感_1200字，僅供參考，大家一起來看看吧。 -生還者偏差：在對數據進行數學統計的時候，要時刻提示自己數據的來源是否經過某種程度的篩選，數據來源可能具有肯定的生還者偏差。例如，在統計總統支持率時網絡問卷不是一種合理的方式，因為網絡問卷在無形中淘汰了一部分不接觸互聯網或是無法從某個途徑得知問卷的人，這導致

2、結果會有偏差。 -線性思維誤區：分析低稅率政府的收入，你會發覺稅收越多，政府收入越多，這不難理解。但當你分析高稅率政府的收入，你會發覺收入隨著稅率增加而降低。這是因為過高稅率打擊了人們工作的主動性，所以政府收入反而會下滑。綜上，稅收與收入之間的關系是條拋物線。所以為了最大化收入，政府應當提高還是降低稅率，事實上取決于此刻在收入拋物線上的位置，這一點是和生活閱歷相沖突的。生活中我們習慣用線性思維去理解事物，社會正趨向老齡化，按現有速度來看50年后社會80%都會是老年人就是一個典型的線性回來的錯誤。 大數定律：在連續10次得到正面朝上的結果后，我們總是覺得下一次反面朝上的概率確定要略高一點兒，似乎

3、只有這樣才能修正目前的不平衡狀況。但事實上硬幣是沒有記憶的，這一次正面朝上的概率照舊不會有任何變更。大數定律不會對已經發生的狀況進行平衡，而是利用新的數據來減弱它的影響力，直至前面的結果從比例上看影響力特別小，可以忽視不計。這就是大數定律發生作用的原理。 -負數陷阱：在數字有可能是負值時，不要探討它們的百分比。舉個例子來說明這個問題，假設我開了一家咖啡店，但是咖啡賣得并不好，上個月，我在咖啡銷售方面虧損了500元。不過，同時我的咖啡店還銷售點心和書，這兩種業務則分別為我賺了500元。總的算來，我這個月賺了500元，其中101%的盈利來自點心銷售。因此，點心好像是目前的主要贏利項目。但是我也可以

4、這樣認為，利潤的101%來自賣書。這個例子簡單看出其中的陷阱，因為利潤把虧損的部分計算在內了。但許多生活中接觸到的數據并不是很簡單發覺負數陷阱。當談及增加的同時可能包含削減的時候，得出的結論就要多留意一番。 相關性的不行傳遞性：煙酸與優質膽固醇含量之間存在相關性，高含量的優質膽固醇與低心臟發病率之間存在相關性，我們似乎可以得出這樣的結論煙酸和預防心臟病有肯定相關性。關于相關性不行傳遞性可以用一個簡潔的例子來反對，爸爸和我有血緣關系，媽媽和我也有血緣關系，但爸爸和媽媽之間并沒有血緣關系。相關性是不行傳遞的。 -非對稱支配效應：假想面前有兩個面試者A和B，他們在各種實力上勢均力敵，選擇兩者的可能性分別是50%。此時出現了一個新的面試者C，C的實力并不如前兩者，C更像是低配版A。根據概率來看C的出現并不會變更選擇A或B的概率，但試驗表明此時C的出現會讓試驗者更傾向于選A，這種現象叫作非對稱性支配效應。iPhone手機內存32、128和256G的，256G內存的選項讓消費者在32和128之間選擇的時候更傾向于128，就是非