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筛选结果（368 个模型）
凯利公式（凯利准则）
Kelly Criterion
在有正期望值的重复赌局中，最优下注比例是 f* = (bp - q)/b——最大化长期财富增长率，同时避免破产。
中心极限定理
Central Limit Theorem
无论原始分布是什么形状，大量独立随机变量的和/均值会趋近于正态分布——这是统计推断的基石。
贝叶斯推理
Bayesian Inference
用新证据更新信念：先有初始判断，看到新证据后，按贝叶斯公式更新概率。
肥尾效应
Fat Tail Effect
极端事件比正态分布预测的更常见：概率分布的尾部比正态分布更'肥'，黑天鹅频发。
均值回归
Mean Reversion
极端之后会回归平均：表现远超或远低于平均的，后续往往会向平均水平靠拢。
林迪效应
Lindy Effect
越老的东西越长寿：对于不会自然衰老的事物（如书籍、技术、思想），已经存在的时间越长，预期剩余寿命越长。
幂律分布
Power Law Distribution
少数占大多数：分布高度不均，少数个体占据大部分资源，如财富分布、城市规模、网站流量。
因果推断
Causal Inference
从数据中推断因果关系：用随机实验、自然实验、匹配等方法，区分相关和因果。
回归分析
Regression Analysis
用变量预测另一个变量：建立自变量和因变量之间的数学关系，用于预测和解释。
聚类分析
Cluster Analysis
把相似的对象分组：无监督学习方法，根据相似度把对象分成不同的簇。
假设检验
Hypothesis Testing
用数据判断假设是否成立：提出原假设和备择假设，用统计量判断是否拒绝原假设。
P值
P-value
观察到当前结果的概率：在原假设成立的条件下，观察到当前或更极端结果的概率，越小越显著。
蚁群算法
Ant Colony Optimization
模拟蚂蚁觅食的优化算法：蚂蚁通过信息素找到最短路径，模拟这个过程解决复杂优化问题。
遗传算法
Genetic Algorithm
模拟生物进化的优化算法：通过选择、交叉、变异操作，在解空间中搜索最优解，适合复杂优化问题。
标准差
Standard Deviation
衡量数据离散程度：数据偏离平均值的平均距离，标准差越大数据越分散，越小越集中。
正态分布
Normal Distribution
钟形对称的概率分布：大多数数据集中在平均值附近，越往两端越少，是自然界最常见的分布。
辛普森悖论
Simpson's Paradox
分组趋势与整体趋势相反：在每个分组中都成立的趋势，在合并后可能反转，是数据分析中的经典陷阱。
逆向思维
Inversion
反过来想：不要问如何成功，先问如何必然失败，然后系统性地避开它。避蠢优于求智。
第一性原理
First Principles
剥开类比与惯例，回到最基本的不可再分的事实，从那里重新推理——别人告诉你「是什么」，你问「能是什么」。
汉隆剃刀
Hanlon's Razor
能解释为愚蠢的，就不要解释为恶意——大多数伤害来自无能而非蓄意。