帶你了解了二者的概念區分後，我們接着來看二者的關系。我想請你先琢磨下這句話：當樣本量 N 趨近無窮大的時候，樣本的平均值無限接近數學期望（日常計算時時候相等）。這句話是不是聽着很熟？對，這就是上節課我們講到的大數定律（Law of Large Numbers，LLN）。

簡單來講，期望就是反映在大數定律下多次執行某件事情之後，得到的一個最可能的收益結果。例如，我們剛才例子用到的買了 10 萬張獲利 300 萬，平均值（Average）和期望值（或者說均值 Mean）都是 30 元，其實就是利用了大數定律來解釋這個現象。

解釋墨菲定律

聊完平均值、期望值（均值）和大數定律三者的關系後，我們再回到今天要用數據分析解釋的現象：墨菲定律。

人都有一個特殊的心理機制，那就是傾向于記住一些不好的事情。就像航班晚點的概率對每一個人而言都是一樣的，但對我來講，每次飛機晚點的等待就會讓我印象深刻，而平時沒有晚點的時候，我的注意力都集中在其他事情上。

現在，我們可以把壞事情的期望定義成 M，它代表着你記住這個壞事情的概率，壞事情的心理影響定義成 X，概率為 R1；再把好事情的期望定義成 N，它代表着記住這個好事情的概率，好事情的心理影響定義成 Y，概率為 R2。根據今天所學，我們就有了如下兩個公式。

抽象一下，你經常擔心一個壞事的發生，比如說事情 A，我們假設 A 發生時對你産生的心理作用是 X，事情 A 不發生對你産生的心理作用是 Y。這個時候顯然 X 是大于 Y 的，所以當發生 A 這件事情的時候，你受到的心理影響 X 就比 Y 大。

其實，你在擔心一件事情的發生之時，這件事情已經具備了發生的大多數條件。我們假設事件 A 發生的概率是 R，那麼當你擔心這件事情發生（R1）和不擔心這件事情發生（R2）的時候，兩個概率是不一樣的，R1 一定大于 R2。

這樣一來，把我們的讨論代入前面的公式，一個我們擔心的壞事的發生期望就像下面這個圖所顯示一樣，對比一下你就會發現，墨菲定律的原理其實是由我們對于好事情和壞事情的期望值差異造成的。簡單講，印象深刻再加上擔心的時候概率高，自然也就擔心什麼發生什麼了。

我們現在用墨菲定律來解釋一下這節課開頭的情景：

夏天是個多雨的季節，所以你會記得要随身帶傘。但恰好有一天你沒帶傘，并且看天陰沉沉的好像會下雨，于是你十分擔心，最後真下雨了，印象自然深刻；

你着急打車的時候一般都是高峰期，再加上你平時高峰期也經常打不到車，于是就更加擔心，最後發現全是滿員，對打不到車這件事印象深刻；

你在很忙的時候，為了趕時間總選晚上的飛機，前面隻要有一個航班晚點了，晚上這一班一定晚點，再加上一旦晚點，你回家就基本半夜了，所以印象尤其深刻。

于是，墨菲定律就産生了。

如何規避墨菲定律

了解了墨菲定律的成因後，你是不是想問，那我們怎麼才能避免掉入“墨菲定律”的陷阱呢？

其實影響期望的變量分為兩個部分，分别是心理影響大小以及發生概率大小，所以我們可以從這兩個方面入手。

對于心理影響來說，我們要做的就是不斷調整事情對你心裡影響的預期，讓它們趨同。特别是遇到壞事情的時候，你可以通過增加 B 計劃等方式，調整預期以降低壞事情發生對你的心理影響。

對風險的概率來說，你可以優化流程，提高自身能力，盡可能減少事件出錯的概率。

這麼說可能還是有些抽象，我們來看幾個工作與生活中的運用。

“為大概率堅持，為小概率備份”——創業的時候，我們要努力為好的期望（N）去堅持，同時考慮為壞的影響（X）備份，應該盡力降低壞期望（R1）的風險。

“已知的是成本，未知的才是風險”——如果壞的影響（X）為已知，那麼即使你按照壞事件發生概率（R1）100% 來準備資金，這批資金也算是你付出的成本；但如果壞影響（X）未知，那麼無論壞事件發生概率（R1）為多少，都是風險，因為你不知道這個壞事件究竟會造成多大的影響。

“項目風險控制”——項目管理當中有各種風險管理和預防措施，把風險分為很多類，例如靜态風險、動态風險、局部風險、整體風險，同時也會把風險應對措施細分為很多類，其實背後的核心是為了去避免墨菲定律的發生，讓整體項目在項目經理的期望值下正确運行。

“生活中的風險控制”——我們在生活中，其實也是可以借用這種風險控制的方法論，識别生活中的風險并做好準備，這樣才能夠在墨菲定律發生的時候不會手忙腳亂。例如提前看看天氣預報，查看這趟航班的過往準點率，預估自己乘坐航班情況。在去重要會議的時候，多提前一些時間。這些生活裡的小事你或許平時不會太過于在意，但請相信，一旦你把這些小事落到實處，你對生活的掌控力會大大提升。

數據分析解釋給你的是現實背後的規律，學以緻用才可以讓它們發揮最大的價值。

小結

好，總結一下，今天我們通過墨菲定律給你介紹了一個有意思的概念叫期望值（Mean），它是對可能出現的結果的概率加權平均，期望值完全是由概率分布決定。而我們之前講的平均值一般是指算數平均值，也就是一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。某個事情長期不斷發生，次數足夠多後會達到我們預設的期望值，這就是大數定律。

這幾個概念相互依存，又相互不同。其實你可以把平均值、大數定律和期望值這三節課看成一個小整體，對照進行學習。

對平均值來說，你要學會為不同事物去分組，用更細分的數據來看待問題。對于大數定律來說，要成事，其實需要我們不要有賭徒心态，要學會持續投入。而對于期望值來說，平衡預期和未雨綢缪這兩個詞，希望你能夠在生活中靈活運用。

其實，這幾個數據分析的概念都告訴我們一個最樸實的道理：沒有事情可以一蹴而就（平均值），我們需要努力足夠多的次數（大數定律），學會規避風險（期望值）。這樣最終在若幹年後，企業和個人才能有一份滿意的企業 / 個人數據報表。

數據給一雙看透本質的眼睛，調整好自己的期望，持續學習持續進步。

思考

今天我們把平均值、大數定律和期望值給你串講了一下，你最近在生活中遇到過墨菲定律的事情麼？你覺得怎麼做可以減輕和規避這些風險？希望你分享在留言區，我們一起共同成長。

另外，如果你對墨菲定律還有一些其他的認知，也可以寫在留言區，我們一塊讨論。感謝閱讀，如果你覺得這篇文章對你有幫助的話，也歡迎把它分享給更多的朋友。

關注緻用教育，我們共同成長

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!