你好，我是林骥。

今天我们进入 100 种分析思维模型闯关游戏的第 28 关：贝叶斯思维模型。

1. 模型介绍

贝叶斯出生于 1702 年的英国，是著名的数学家和哲学家，他创立的贝叶斯统计理论，对现代概率论与数理统计起到了非常重要的作用。

在 20 世纪初，有很多人都觉得贝叶斯统计理论过于主观，推测的结果可能「不可靠」。

但是，随着互联网的发展，贝叶斯思维模型开始广泛运用于商业领域。

比尔·盖茨早在 1996 年就曾经表示：微软之所以在激烈的市场竞争中胜出，正是由于采用了贝叶斯统计。

贝叶斯思维模型的核心优势在于它具有自主学习的能力：随着所获信息的增加，推测的结果会变得更加准确。

假设事件 A 发生了，那么相关事件 B 发生的概率是多少呢？

按照贝叶斯公式：

P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)

其中P(B|A)是指在 A 发生的条件下，B 发生的概率。

P(A) 是指 A 发生的概率，不考虑任何 B 方面的因素。

以此类推，上面公式中的 A 和 B 可以交换。

2.应用举例

为了方便理解，下面举一个简化版的天气预报的例子。

假设某地区天上有乌云（事件 A），请问下雨（事件 B）的概率是多少？

根据该地区以前记录的数据，在下雨的情况下，天上有乌云的概率是 80%；如果不考虑其他因素，那么下雨的概率是 1%，天上有乌云的概率是 5%。

也就是说，P(A|B)= 80%，P(B) = 1%，P(A)= 5%。

按照贝叶斯公式： P(B|A) =P(A|B)*P(B)/P(A) = 80% * 1% / 5%

即：在天上有乌云的情况下，下雨的概率是 16%。

在很多情况下，无论是日常生活中的小事，还是足以改变人生的大事，都可以运用贝叶斯思维模型。

比如，在出门的时候，看一下天气预报，就知道要不要带雨伞。哪怕天气预报未必准确，也并不妨碍我们采取适当的行动。

最后的话

尽管现实世界错综复杂、变幻莫测，但是我们可以根据过去已经发生的事件，推测未来事件发生的概率，量化未来的不确定性，借此进行评估和决策，帮助我们更好地掌控自己的命运。

应用贝叶斯思维模型，我保持记录时间和情绪的习惯，这些记录的数据对我的决策起到了至关重要的作用，而且随着积累的数据越来越多，未来我将更加清晰地认识我自己。

下面是我根据自己记录的数据，应用「数据赋能系统」自动生成的图表，从中我可以直观地看出，睡眠时间距离目标还有一点差距。

我可以根据记录的事件，总结过去成功达标的经验，找出一些能够改善睡眠时间的规律，从而增加未来完成目标的概率。

多元思维模型是我们解决问题的一套工具，让我们从第一性原理出发，理解事物的本质，知道背后的原理，就能举一反三，以创新的方式应对熟悉的情况，解决各种各样的难题，从而更高效地穿行于这个错综复杂的世界。

熟悉跨学科的多元思维模型，把它们正确地应用于日常工作和生活中，改善我们的思考流程，这样在做决策的时候就会少犯错。

事实上，我们运用思维模型的次数越多，就越容易做出更加明智的决策。

原文始发于微信公众号（林骥）