生活是一个各项条件随机发生的概率分布。
过去的每一件事情的结果，是众多可能的结果之一。
所以，我们不能仅仅凭借结果来判断之前的决策是好的。
我们都爱听成功经验，但是这种经验背后的成功是建立在当事人当时面临的条件下的，如果我们照搬学习，不一定会成功。
临界知识——概率论
概率有两种。
一种叫物理概率，或者叫频次概率，也就是计算一件事情发生的频次占结果总数中的百分比。
第二种概率是主观概率。所谓主观概率，简单说就是……猜。
那怎样提高主观概率的准确性呢？答案是，信息质量。我们掌握的事实与细节越多，主观概率的推测就越准确。
→→决策树与外部视角
画出决策树的方法，通常包括三步：
第一步，列出你想要实现的目标或者解决的问题（一般用正方形表示）；
第二步，在它的右侧画出能够实现这一目标的所有方案（一般用圆形表示）；
第三步，在所有的方案下面再列出这种方案可能的各个结果及其实现的概率（结果一般用三角形表示）。
决策树
如何减少主观判断的偏差呢？
一个重要的方法就是用『外部视角』。所谓“外部视角”，就是说应该把我们自己的问题看作这个世界中一系列类似问题中的一个，以此为基础计算概率。
→→为大概率坚持，为小概率备份
我们选择有利的大概率事件持续投入，结果（期望）一定比我们东一榔头西一棒子地做事情要好得多。
利用决策树分析，并不是让我们每一件事情都做对，而是让我们每次的行动处在最高赔率上。
为“小概率事件必然发生”做准备。比如毕业论文除了存在电脑里之外，一定要备份在U盘和云端
→→概率不是固定值，而是动态值
概率论中的贝叶斯定理是说，对于一件事情，我们可以先估计一个概率，然后在做这件事情的时候，根据新的信息和反馈来调整原先的估计，从而得到更准确的概率判断。
在面对不确定性的时候，我们可以通过快速迭代、不断试错，来增加对未来的掌控和把握。
『迭代』是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。
我在运筹学中学过决策树理论，当时只是分析有几种决策然后计算。但是，在生活中决策时，概率大小凭借自己的主观判断，可能我不习惯给某件事情的发生定一个概率吧，总觉得很难通过决策树决策。
简书的小伙伴，你们有思考某件事情发生的概率的习惯吗？
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