思维模型1：正态分布 normal distribution

正态分布：独立事件的累加分布

正态分布是一种概率分布

$$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$

均值$\mu$

标准差$\sigma$

经验法则：

样本落在正负1个标准差范围内的概率为：68.2%

样本落在正负2个标准差范围内的概率为：95.5%

样本落在正负3个标准差范围内的概率为：99.7%

6西格玛

核心：中心极限定理

1. 如果一个事物收到多种因素影响，不管每个因素本身是什么分布，他们加总后，结果的平均值就是正态分布。（抛硬币的独立时间符合0-1平均分布，但多次抛硬币的结果符合正态分布）
2. 正态分布只适合各种因素累加的情况，如果因素间不是彼此独立的（相互影响），就不会符合正态分布了。（如果各因素是相乘的关系，那么最终结果将符合对数正态分布 log normal distribution）