之前在大学学习过概率论，读研也没有机会用到，一直忘记了。这里要吐槽一下中国的教育，没有告诉用在哪里，讲课思路和概念也不清晰，而是一堆公式推导和作业，学习的效率太低了。

只到最近看人工智能相关东西，才发现统计学比较有用。人从本质来讲都是为了获取更多的生存资源，如果转化到现在的话就是世俗意义上的财富和权力。那么从本质来讲，究竟有多大的概率能够获得多大的财富，权力更难以获得，现在处于和平发展的时期，先说财富。

先说一定意义上的财富自由，基本被动收入能够覆盖自己消费，一线城市应该是1千万资产，加上1百万收入，首先要达到这个目标，有多难。测算中国大概千里挑一，一线城市大概百里挑一，特别最近房价上涨了。

说回到概率论，里面最重要的东西还是两个：一个是贝叶斯概率，还有一个就是假设检验。

为什么说最重要，并不是说他会考，而是实际应用中，最有可能用到。举个最简单的例子，全国富人中有40%读了大学，百分之60没有读大学，能否说明读书无用论。这里就需要换算读了大学成为富人，比没有读大学成为富人谁的概率高，看到了没有，富人和读书的位置换了，最需要用贝叶斯。

而贝叶斯最重要的意义是，先验概率和后验概率的互换计算。

P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)=P(B|A)/P(B)P(B|A)+P(B)P(B|A`)

假设检验：

从总体中抽取一个样本，当样本发生的概率过低的时候，则拒绝原假设。

核心逻辑通过计算抽样分布，分析样本统计量是否在发生概率低于显著性水平（通常为5%或者1%），则拒绝原假设。

有一点有意思，还要设置备选假设，根据备选假设算出拒绝域，观察样本的统计量是否在拒绝域里面。