三种分布模型：什么时候应该担心极端事件发生？

有些人认为极端事件随时可能再任何领域发生；有些人则认为极端事件都是小概率事件基本不会轮到自己。认为极端事件随时发生的人，可能一天到晚极度焦虑，干什么事情都提心吊胆；认为极端事件与自己绝缘的人，遇到极端事件可能手忙脚乱，不知道如何应对。

什么时候应该担心极端的事发生，什么时候不应该担心极端事件发生呢？

我们可以通过三种分布模型来获得这个判断力。

正态分布

1、正态分布

假设你的餐馆平均每天有100个顾客，比较好的时候有115个，不好的时候有85个。你此时不会太担心客流量的波动。这种情况就是正太分布。

只要你知道餐馆人数符合正态分布，平均值和方差就都可以用平时的流量数据统计出来。有了平均值和方差你就可以大致估算各种事件发生的概率。

你可能会有个疑问,为什么餐馆的人数会满足正态分布呢？

中心极限定理可以告诉你为什么？

如果一个事件满足以下这些条件，它就是正态分布的：

1、它是有多个（至少20个）随机变量相加的结果；
2、众多随机变量是相互独立的；
3、每个随机变量的方差都只有有限大；
4、每个随机变量对结果都有一定的贡献；

直观来说，中心极限定理说的每个人来不来吃饭可能波动很大，但是因为人多，从整体上来多少人，波动就不会太大，所以满足正态分布。

2、对数正态分布

如果一个事件的结果不是由独立的事件相加，而是由相乘决定的，它的分布就是对数正态分布。

3、幂率分布

幂率分布是不独立的随机变量作用的结果。科学家已经找到了很多个能带来幂率分布的模型。

马太效应就是一种幂率分布。

总之，
如果一个事件代表多个独立随机变量之和，它就满足正态分布，你就不用担心会由什么极端事件发生。
如果一个事件是独立随机变量的乘积，那就是对数正态分布，其中会有一些极端的事情发生，会有一些比较极端，但是不是那么极端的事发生。
如果一个事件中随机变量不是相互独立的，有相互模仿或者达成了紧密的关联，那么你就必须做好应对极端情况的准备。、