【侥幸心理（2）】
（2）概念修正
语言学的概念中，“必然”是概率为100%，这个定义没问题，是准确定义。而“偶然”与“必然”相对，逻辑关系就是“非必然”，也就是概率不是100%。
但事实上，“偶然”的另一个释义是“意想不到的，不经常发生的”，对应的是数学中的“低”概率事件或“小概率事件”。
那么这个语言学的概念系统里就有个空白，没有定义“中等概率事件”和“大概率事件”。
语言学对“偶然”的定义不是一个准确的定义，“非必然”和“不经常发生的”两种定义本身就有矛盾，并且不准确。进而，对“侥幸”的定义也不准确。
那么用数学的语言重新梳理概念，概率学中没有“偶然事件”这个定义，只有“随机事件（random event）”随机事件有概率（也叫“然率”）属性。概率P(A) = m/n，n是总事件数，m是所有事件中是发生事件A的数目。
“偶然事件（accidental event）”对应了概率学中的“小概率事件”。“小概率事件”是个数学概念，一般认为概率低于1%或5%的事件成为小概率事件。我上学的时候学到的是5%，因此暂定为5%。
必然事件是概率为100%的事件。
而低概率，中概率，高概率没有准确定义，那么我就给出一个定义标准（不断迭代）
低概率：概率为5%——33.33%
中概率：概率为33.33%——66.66%
高概率：概率为66.66%——99.99%
（3）现实中事件的概率很难预估。
虽然说做一件事前预估概率很重要，但事实上，预估一件事情的概率是及其困难的。从概率实验中可以看出，要想测准一个事件的概率需要非常多次的实验。这个非常多次按标准的概率定义是无数次。虽然测试无数次不可能，但是绝对不是几次或十几次能够解决的。而现实中的事件是不可能供我们测试几次十几次的，更别说几十次上百次了。所以遇到一个新事件，预估概率是极其困难的。预测概率范围的难度相对低一些。
（4）单次事件不计算数学期望。
对于单次事件，计算数学期望没有意义。数学期望的定义E(A)=A1*P1+A2*P2+……，反应了随机变量的均值。随着重复次数的增加，数值的算数平均值会接近于数学期望值。从数学期望的定义中可以看出，“重复多次”是计算数学期望的关键。
而在现实生活中，如果是单次事件，其结果一旦出来就是唯一的。我们并不能因为计算平均值而获得收益平均。比如抛硬币，正面获得一万，反面失去五千，只能抛一次。如果计算数学期望，则是获得2500元。但是这并没有什么意义，因为结果就是两个确定值，我们并不能获取这个平均值。
只有多次重复性概率事件计算数学期望，也就是平均值才有意义。
（5）“损失”是理清“侥幸心理”概念的必要元素
做一个思想实验，有100个写着1-100数字的琉璃球，抽到1-5，你将获得1000万，抽不到1-5，你将损失你的全部家产100万，你会做这件事吗？做这件事算“侥幸”吗？
妥妥的“侥幸”。成功的概率很低，符合“偶然性”，即便成功，也是“偶然”成功，一旦失败，倾家荡产。
那么抽不到1-5的损失，降到50万呢？20万呢？1万呢？0呢？你会发现抽不中的损失降到0时，根本就不是“侥幸”，而是天赐好运。
所以谈到“侥幸心理”时必须考虑失败的损失，并且必须是一个非常大的损失。
（6）重新梳理“侥幸心理”的概念
事情有成败，成败有概率，成功有收益，失败有损失。
概率和得失是分析概率性事件的两个必要元素。
“侥幸心理”就是去做成功概率很低，失败概率很高，且一旦失败将面临巨大损失的事情时，过分期待这低概率的成功。
（7）将“侥幸心理”概念剔出大脑操作系统。
所有没有标准的概念都会混淆大脑思考，因为没有标准也就意味着没有准确的执行规则。特别是在荒乱的情况下，如果没有明确的执行规则，很容易胡乱执行。
“侥幸心理”就是这种没有标准的概念，因此我将侥幸心理的概念剔出自己的大脑操作系统，归并到概率决策系统中。隶属于“小概率事件”决策系统。
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