当我们在说降雨概率是60%时，我们到底在说什么？

当你打开手机，看到天气一栏，说今天的降雨概率是60%，你有没有想过，这个60%是怎么计算的？

直接告诉你：

是从历史上来看，100天跟今天天气条件相似的日子里，有60天会降雨。

这是概率度量方法中的频率法。

那么，问题来了：什么是频率法？

举个例子你就明白了，抛硬币10000次，有5000次正面朝上，那么正面朝上的概率就是50%.

也就是说你得有足够的数据——你的频次要多，然后统计一个事件在这个频次中的次数，最后算出概率。

与今天天气条件相似的100天，有60天会下雨。

频率法是现代统计学的基础，广泛的应用在各个学科当中。

但概率的度量不止有频率法，还有定义法和迭代法。

定义法很简单，可以解释为我们的直觉。

就比如说抛硬币，直觉上正面朝上的概率就是1/2；

掷骰子，掷出一点的概率也是1/6；

做选择题，选项有三个，随便蒙一个答对的概率是1/3。

定义法，就是我们对世界的直观直觉，等于是一个非常简化的模型。

它不精准，但很多时候能够让我们快速的做出决策。

在定义法和频率法的基础上，还有迭代法，迭代法就是用动态的眼光来看待问题。

比如说做一道选择题，选项有三个，按说选对的概率是1/3。

可不同的人去选概率是不一样的。

一个从来没听过课的学渣选，可能是1/3，而一个稍微对这题有点儿感觉的学生去选，概选对的概率又高了。

如果一个学霸选，他选对的概率很可能是100%。

做事的差异，事件的前提，事态的发展，都会影响后续事件的概率。

所以，就要从新推算，这就是迭代法。

迭代法中最常用的一种方法就是贝叶斯推算，它是根据时态发展来计算概率的。

事实上，我们看到的天气情况也不是一成不变的，而是不断在迭代的。

你早上看的时候，可能说今天下雨的概率是60%，到下午会告诉显示已经达到85%了。

天气的变化，会根据变化重新计算。

好，现在你知道了概率的度量方法，下次再看到降雨概率的时候，讲给朋友们吧。

这是我今天读《概率论》学到的。