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【数学思维：用确定性堆砌起来的数据模型】
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#打卡挑战局#
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如果说哲学是学科之父的话 ， 那么数学便是学科之母 。
可见 ， 数学在人们心目中的地位如此之高 。
这是因为几乎每一个学科都要用到数学 ， 其实 ， 数学是一个工具 ， 一个让我们分析和理解事物的工具 。
然而 ， 我更愿意将数学思维称之为「模型思维」或者是「规律思维」 ， 因为模型和规律强调的都是「确定性」 。
比如 ， 你说出一个词 ， 美女 ， 如果你还小 ， 就很难形成美女的认知 。
假设别人对你说 ， 丹凤眼、小圆脸、樱桃小嘴、高挑的身材、优美的曲线 ， 你可能还是很模糊 ， 对于这些词背后的意思也是难以理解 。
但如果别人突然跟你说 ， 就长得跟你同事小丽那样 ， 「美女」这个词是不是对你而言就栩栩如生 ， 跃入眼底了 。
数学就是通过大量的实验数据提供了参照物 ， 然后给了你确定性 。
比如说 ， 一枚向上拋的硬币 ， 它掉落在地面有且仅有正反两面 ， 而出现正面或者反面的几率都是55分 。
因而 ， 如果你连续抛了5次硬币都是正面 ， 那么抛第6次出现正面的几率有多大？
很多人的内心是挣扎的 ， 因为前面连续5次正面的结果已经影响到了我们的正常思维逻辑 ， 因而认定抛第6次硬币出现反面的几率要大于出现正面的几率 。
这就跟我们去彩票的时候 ， 会认为坚守一串固定数字 ， 下一次中奖的几率会一次比一次大 。 正如 ， 那些被骗去玩虚拟币的 ， 始终坚信自己的币会赢来一波暴涨 。
与之相对比 ， 数学思维其实就是教会我们用理性来判断事情的发展趋势 ， 并不是利用一种感性认知来判断 。
也就是说 ， 第6次抛硬币 ， 出现正面的几率依旧55开 。
如若不是 ， 那么必定是先决条件出了问题 ， 比如说 ， 这个抛硬币的人可能在作弊 ， 对出现一种局面是有意为之 。
又或者说 ， 他每次抛硬币用的力度都不一样 ， 这种细微的差距对结果影响也很大 。
正如大史的口头禅：邪乎到家必有鬼 。
那为什么我们会更容易相信第6次抛硬币出现反面要比出现正面的几率大呢？
原因除了感性这种本能思维模式的影响 ， 我更倾向于「认知失调」的解释 。
所谓的「认知失调」就是数据样本过少 ， 导致得出来的结论与事实有一定差距 。
比如 ， 据国家统计局显示 ， 2020年深圳在岗职工人平均年收入13.94万 ， 月均1.16万 ， 这与我们认知的似乎有些差距 ， 因为我们身边大多数人的年收入可能就6~8万之间 。
因而 ， 我们会以一种「群体认知」的思维去质疑数据的真实性 。
但是你要是知道了「中位数」 ， 你就能很理性看待这个问题 ， 再比如我和姚明的平均身高也有2米以上 。
也就是整个社会的财富分布呈现出「马太效应」 ， 强者越强 ， 弱者越弱 。
社会80%的财富是掌握在20%的人手里 。
那么数学中的「帕累托分布」数据模型就可以让我们理解这种现象 。
又或者你想了解为什么这个社会越来越内卷 ， 你就需要用到博弈论中的囚徒困境理论 。
坚持以数据为本 ， 用数学思维方式去分析和看待问题 ， 才能避免认知失调 。
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