什么是大数，小数？

这里面就是指两个数相比较，较大的数称之为大数，较小的那个叫小数。
（6）大数是质数的两个数是互质数。例如97与88。
可以理解为：两个数，如果其中较大的数是质数，那么这两个数是互质数。
（7）小数是质数，大数不是小数的倍数的两个数是互质数。例如
7和
16。
可以理解为：两个数，较小的数是质数，较大的数不是较小的数的倍数，那么这两个数互质。

大小事相对来说的
你问的是这两句的理解吗？
（6）大数是质数的两个数是互质数。例如97与88。
ps：大数只有1和它本身两个约数，小数的所有约数都不可能为大数，只有1是公约数，所以两数互质。
（7）小数是质数，大数不是小数的倍数的两个数是互质数。例如
7和
16。
ps：这条完全是废话，小数是质数，大数是质数的话，这条和1、6重复；大数是合数的话，又和2重复

【知识管理】第21天

【关键词】小数定律、大数原则、统计学

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我们之前就分享过：系统1并不善于质疑。还记得“字母B”与“数字13”的那个案例么？它抑制了不明确的信息，不由自主地将信息处理得尽可能连贯。除非该信息被立刻否定，不然它所引发的联想就会扩散开，仿佛这条信息就是千真万确的。

系统2是能够提出质疑，因为它可以同时包含不相容的多种可能性。然后，保持这种质疑会比不知不觉相信其真实信更加困难。小数定律是普遍性偏见的一种表现，即对事物的信任多于质疑。

再看一个案例，来说明小数定律是如何影响我们作出判断和决策的。
在一次面向300名老年人的电话民意调查中，有60%的人支持总统。

这句话的要点是：老年人/支持/总统。你得到的信息就是如此。但是还有另外两个信息你忽略了：数据样本是300人，方式为电话民意调查。即使样本数据变了，你的结论也不会变化。但这就是事实的真相么？恐怕这个时候的判断还为时过早。

可是在咱们实际生活中，很多人的判断和决策就是依靠这样的方式来进行的，他们对于样本数据的大小并没有足够的敏感性。这也就导致他们的论点经不起推敲。你不妨可以多去提几个问题：

(1)你作出这种判断的依据是什么？
(2)这几个依据哪些是事实，哪些是推理？

(3)你有验证过推理的合理性么？即逻辑的正确性？
(4)你所采集的是全部的事实？还是部分的事实？（样本大小很关键）

当然，咱们学习的目的不就是为了更多的了解该如何正确的来评判一个事物以至于作出正确的论断以及相对应的决策么？

但很多人相信小样本能够反映调查对象的整体情况，这一强烈偏见也是一个比较大的问题。而更大的问题则是：我们常夸大所见事物的相容性和连贯性。许多研究人员过于相信通过有限的几次观察得出的结果，这一现象与光环效应紧密相连。

我们常常会觉得自己对某个人很熟悉也很了解，但事实上我们对他却知之甚少。系统1在了解事实之前就根据零散的证据拼凑了一个饱满的形象。如果相信小数定律，急于下结论的机制就会运作起来。通常情况下，它会构建一个言之有理的说法是你相信自己的直觉判断。

咱们大脑工作的两个重要部分中都包含有小数定律中：
夸大对小样本的信任只是众多错觉中的一种——比起信息的可靠性，我们会更加注重信息本身的内容，其结果就是我们会将周围的世界变得比数据所能证明的更加简单和统一。在想象的世界中过早下结论比在现实中更有把握。

统计学家的很多观察研究都可以归纳为因果关系的解释上，但他们却不承认是这样的。许多事实其实只是巧合，包括事件的采样。对偶发事件作出因果关系的解释必然是错误的。

自我鼓励：
咬定青山不放松，立根原在破岩中；
千磨万击还坚劲，任尔东西南北风。