今天1000节系统思维自我管理训练营第35天的学习，内容是学习系统多模型思维。
今天腾哥又以我的学习系统“静修家庭教育训练营”为例讲了多样性预测定理。
首先，我们了解一下多样性预测定理的定义：在“三系统”的学习系统中，多样性预测定理指的是通过集成和运用多种不同的学习模型、思维方式或方法论，能够有效减少单一模型或思维方式所带来的预测误差。
这种集成的多样性可以使不同模型之间的偏差相互抵消，从而使得整体学习效果更加准确和全面，最终为个人在精力管理和商业变现中提供更加坚实的基础和优势。
腾哥又教给我们一个公式，对于文科生来说，看到公式就头疼，不过因为腾哥是以我为案例来讲解的，一步一步跟下来，感觉又很简单。
可惜我还不知道这些复杂的公式怎么用输入法打出来，上一次的作业是用语言描述的，这一次我不想再应付了。于是到网上搜索“怎么用手机输入公式”，找到了两款软件，一款是“数以兴焉”，另一款是“mathfus”，试用了一下，公式可以列出来，可是复制下来却不是“所见即所得”，是类似编程的代码。在群里问腾哥怎么用手机输出公式，腾哥应该是没有见到，没有答复我。出差在外，没有带笔记本，无法尝试计算机上是否可以用WPS编出公式，于是安心参加培训，等培训结束回家再试。
历时三天的培训结束后，从省城回到家第一件事儿就是打开电脑用WPS编辑公式，感觉WPS编辑公式比手机上下载的几款App好用多了，而且还不用交费（也许我本身就是会员吧），不知道wps公式编辑功能是不是只针对会员的。可是，wps编辑的公式想要复制到简书来用时，发现粘贴过来的是照片。
看来想要完成作业，还要用语言来描述下面我用wps编辑的公式：
M平均值：表示所有模型预测值得平均值；
V：实际的教育效果（真值）；
Mi:第i个模型的预测值；
N:不同模型的数量。
假设静修（我）使用五种不同的教育理论模型来预测某个家庭家育方法的效果：
1.模型A:基于心理学教育模型，预测效果评分为7.0分；
2.模型B:基于传统教育的理论模型，预测效果评分为5.0分；
3.模型C:基于中国传统文化的教育理论模型，预测评估分为8.0分；
4.模型D：基于佛学的宗教理论模型，预测效果评分为6.5分；
5.模型E:基于现代教育趋势的模型，预测效果评分为7.5分。
假设实际效果（真值）V是7.0分
1.计算各个模型的预测误差
模型A的误差：7.0-7.0=0，平方后为0
模型B的误差：5.0-7.0=-2，平方后为4
模型C的误差：8.0-7.0=1，平方后为1
模型D的误差：6.5-7.0=-0.5，平方后为0.25
模型E的误差：7.5-7.0=0.5，平方后为0.25
2.计算平均模型误差
（0+4+1+0.25+0.25）/5=1.1
3.计算模型预测平均值
（7.0+5.0+8.0+6.5+7.5）/5=6.8
4.计算整体误差
整体误差为模型预测平均值与真值之间差的平方
（6.8-7.0）²=0.04
5.计算模型预测的多样性
模型预测的多样性反映不同模型预测值得差异性
模型A的多样性误差：
（7.0-6.8）²=0.04
模型B的多样性误差：
（5.0-6.8）²=3.24
模型C的多样性误差：
（8-6.8）²=1.44
模型D的多样性误差：
（6.5-6.8）²=0.09
模型E的多样性误差：
（7.5-6.8）²=0.49
多样性误差的平均值：
（0.04+3.24+1.44+0.09+0.49）/5=1.06
6.验证多样性预测定理
根据多样性预测定理公式：
(M的均值-真值V)²=平均模型误差-多样性误差
（6.8-7.0）²=0.04
1.1-1.06=0.04
两个值相等，说明通过多模型预测，能够有效减少整体误差。
7.多模型预测定理的实际应用
通过多模型预测定理的应用，我们可以得出如下结论：
（1）多样化的模型选择。利用多种不同的教育模型，为预测教庭教育效果提供了不同的视角，也可以减少单一模型可能带来的误差。
（2）误差抵消。不同模型之间的误差由于其多样性会在一定程度上互相抵消，整体预测结果更为准确。这意味着可以更自信地设计课程，因为一次预测基于多个模型的综合分析。
（3）提升学习系统的有效性。通过集成多种思维和理论模型，静修（我）不仅提高了对教育问题的预测能力，还为“静修家庭家育训练营”的课程设计提供了更加科学的依据，这将促进课程的成功和实现商业变现。
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