查理芒格100种思维模型pdf(思维模型pdf百度云下载)

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百分比加薪方法与绝对金额加薪方法两者之间的区别乍一看似乎只是语义上的区别，但其实不然。2如果每一年的绩效都是相互独立且随机的，那么根据员工绩效按百分比加薪，就会产生一个对数正态分布。即使后来的表现相同，未来儿年的收入差距也会加剧。假设一名员工因过去几年表现良好，收入水平达到了80000美元，而另一名员工则只达到了60000美元。在这种情况下，当这两名员工的表现同样出色并都可以获得5%的加基时，前者能够获得4000美元的加薪，后者却只能得到3000美元的加薪。这就是说，尽管绩效完全相同，不平等也会导致更大的不平等。如果企业按绝对数额分配加薪，那么两名绩效相同的员工将获得相同的加薪，由此产生的收入分布将接近正态分布。小结在本章中，我们讨论了正态分布的结构、逻辑和功能。我们看到，正态分布可以用均值和标准差来表示。中心极限定理说明，当我们将有限方差的独立随机变量相加或求平均值时，正态分布是如何产生的。还给出了随机变量的均值与总和的标准差公式，冰述了这些性质会带来的后果。我们现在已经知道，小的群体更有可能呈现异常事件，如果缺乏对这类事件的洞察力，就会做出不正确的推断并采取不明智的行动。我们还了解到，假设随机变量服从正态分布，科学家就可以对统计检验的显著性和效力做出判断。本章还分析了在过程管理中如何利用正态假设来预测失败发生的可能性。并不是每个量都可以写成独立随机变量的总和或平均值，因此并非所有事件都满足正态分布。有一些量是独立随机变量之间的乘积，因此它们是对数正态分布

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的。对数正态分布上只取正值，有更长的尾巴，意味着更大的事件和更多非常小的事件。当高方差的随机变量相乘时，尾部会变得更长。长尾分布的可预测性较差，而正态分布则意味着很强的规律性。作为一个预测规则，我们当然更倾向于规律性，而不是发生很大事件的可能性。因此，如果了解了生成各种各样分布的逻辑，我们将会获益基浅。我们可能更希望随机冲击相加，而不是相乘，以减少发生很大事件的可能性。中人06”大律分布每个基本定律都有例外，但是你仍然需要定律，和否则你所拥有的只是总无意义的观察。那不是科学，只是做笔记。杰弗里。韦斯特(GeoffreyWest)在本章中，我们将讨论磊律分布。短律分布就是通常所称的长尾分布或重尾分布。在把这种分布绘制在图上时，会产生对应大事件的沿水平轴运行的长尾。例如城市人口分布、物种灭绝、万维网上的链接数量以及企业规模等，所有这些分布都有很长的尾巴，视频下载量、书籍销量、学术论文引用数量、战争中的伤亡人数、洪水和地震的分布也是如此。换和句话说，在这些分布中，都包括了非常大的事件:东京有3300万居民，J，开.罗琳的“哈利\'波特”系列畅销书卖出了5亿本，1927年密西西比河的大洪水将面积相当于西弗吉尼亚州的地区渡在了9米深的水下……”要想对短律分布与正态分布之间的巨大差异有一个直观的了解，不妨想象一下人类身高的宏律分布。如果人类身高与城市人口的短律分布类似，而且假设所有美国人的平均身高为175厘米，那么美国人当中将会有一个人比帝国大厦还高，有超过1万人比长颈庆

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还高，同时身高小于18厘米的人也将超过1.8亿人。:产生知律分布要求非独立性，通常以正反馈的形式出现。s图书销售、森林火灾的发生和城市人口都不同于光顾杂货店的次数，这些并不是独立的。当某个人买了一本《哈利\'波特》后，其他人也可能跟着买;当一棵树着火时，火势会募延到邻近的树木;当一个城市的人口增加时，这个城市的基础设施会随之改善，工作机会也会随之增加，从而对其他人更具吸引力。社会学家罗伯特默驰(Robert”Merton)把这种已经拥有更多的人未来也能够得到更多的现象称为马太效应(Mattheweffect)，正如《圣经》中所说:“凡有的，还要加给他，叫他有余;凡没有的，连他所有的，也要夺去。”(马太福音25:29)既然在各种领域中都能发现发若律分布，那么如果有某个机制可以解释所有这些硕律分布就太好了，可惜的是，这种机制并不存在。如果因律分布的每一个实例都有一个独特的解释，那将更好，可惜的是，这也不是真的。相反，我们只拥有一系列能够生成需律分布的不同模型，每个模型都能解释不同的现象。>>【看书累了吗?休息一会!更多新书朋友圈每日免费分享。粟渺学社:为终身学习者赋能2019年12月]】在本章中，我们将重点放在两个每律分布模型上。第一个模型是优先连接模型(preferentialattachmentmodel)，它能够解释城市规模、图书销量和网络链接等;第二个模型是自组织临界模型(self-organizedcriticalitymodel)，它能够解释交通拥

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