简单来说你要看长期的统计数据，而不是短期的样品。
经常看到太多太多的贴子，才打了半节或者半场，或者一两场，就一个回合论，一场论，几场论。
申京前面三四场打得不好，可以说是不适应新赛季球队战术的变化，当然也可能包括他自己心理的变化或者说心态的变化，于是被DNP，其实上赛季格林也是一样的，打得不好就DNP让你自己去反思，其实对于现在的白魔也是一样的。于是从第四场开始申京开始有所改变，到这场见到大家所希望看到的上赛季的申京，而之前38%的内线命中率肯定不可能一直会是这样。
同样的格林前4场打得好，第5场开始挣扎，那才是常态，并不是格林不努力，而是成长为球星的必由之路，包括这场最后时刻收割比赛，要的就是有这种心态，就之前大家说老科的样，哪怕前面20投不中，我也要投也能投中，当然上一场对勇士没有做到，这一场做到了，同样的，这也是所谓的大数定律。
同样的道理适用于FVV，前面几场他那样铁，同样的今天他的命中率回来了，这也是符合大数定律，如果一直低于他的平均值，那怎么可能他的平均值就是一直往下走了，所以，有高有低才是常态。只是球星成色越足这个波动越小即稳定，即超巨>巨星>全明星，这就是为什么连续多少场上双的记录值得记录的根本原因。目前好象是JMS和乔丹在前二吧。
所以,简单说一句就是:大家耐心点,静待花开,看着火箭这7子野蛮生长即好,包括白魔谢坡也不需要担心,尹森阿门可能己经经过大家的认证,小贾经过教练的认证.
概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。
在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。
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中心极限定理中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定理是讨论重点，伯努利试验中，事件A出现的次数渐近于正态分布的问题。大数定律概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。大数定律分为弱大数定律和强大数定律。欧拉定理在数学及许多分支中都可以见到很多以欧拉命名的常数、公式和定理，得名于瑞士数学家莱昂哈德·欧拉。在数论中，欧拉定理（Euler Theorem，也称费马-欧拉定理或欧拉函数定理）是一个关于同余的性质，实际上是费马小定理的推广。复数中的欧拉定理也称为欧拉公式，被认为是数学世界中最美妙的定理之一。此外还有平面几何中的欧拉定理、多面体欧拉定理(在一凸多面体中，顶点数-棱边数+面数=2，即V-E+F=2)。西方经济学中欧拉定理又称为产量分配净尽定理，指在完全竞争的条件下，假设长期中规模收益不变，则全部产品正好足够分配给各个要素。费马小定理费马小定理(Fermat's little theorem)是数论中的一个重要定理，在1636年提出。如果p是一个质数，而整数a不是p的倍数，则有a^（p-1）≡1（mod p）。
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本福特定律本福特定律，也称为本福特法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成，接近直觉得出之期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假。高斯马尔科夫定理高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。大数定律概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。大数定律分为弱大数定律和强大数定律。棣莫弗一拉普拉斯局部极限定理棣莫弗一拉普拉斯局部极限定理(De Moivre-Laplace local limit theorem)是关于伯努利试验的极限定理。伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。
简单来说你要看长期的统计数据，而不是短期的样品。
经常看到太多太多的贴子，才打了半节或者半场，或者一两场，就一个回合论，一场论，几场论。
申京前面三四场打得不好，可以说是不适应新赛季球队战术的变化，当然也可能包括他自己心理的变化或者说心态的变化，于是被DNP，其实上赛季格林也是一样的，打得不好就DNP让你自己去反思，其实对于现在的白魔也是一样的。于是从第四场开始申京开始有所改变，到这场见到大家所希望看到的上赛季的申京，而之前38%的内线命中率肯定不可能一直会是这样。
同样的格林前4场打得好，第5场开始挣扎，那才是常态，并不是格林不努力，而是成长为球星的必由之路，包括这场最后时刻收割比赛，要的就是有这种心态，就之前大家说老科的样，哪怕前面20投不中，我也要投也能投中，当然上一场对勇士没有做到，这一场做到了，同样的，这也是所谓的大数定律。
同样的道理适用于FVV，前面几场他那样铁，同样的今天他的命中率回来了，这也是符合大数定律，如果一直低于他的平均值，那怎么可能他的平均值就是一直往下走了，所以，有高有低才是常态。只是球星成色越足这个波动越小即稳定，即超巨>巨星>全明星，这就是为什么连续多少场上双的记录值得记录的根本原因。目前好象是JMS和乔丹在前二吧。
所以,简单说一句就是:大家耐心点,静待花开,看着火箭这7子野蛮生长即好,包括白魔谢坡也不需要担心,尹森阿门可能己经经过大家的认证,小贾经过教练的认证.
概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。
在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。
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中心极限定理中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定理是讨论重点，伯努利试验中，事件A出现的次数渐近于正态分布的问题。大数定律概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。大数定律分为弱大数定律和强大数定律。欧拉定理在数学及许多分支中都可以见到很多以欧拉命名的常数、公式和定理，得名于瑞士数学家莱昂哈德·欧拉。在数论中，欧拉定理（Euler Theorem，也称费马-欧拉定理或欧拉函数定理）是一个关于同余的性质，实际上是费马小定理的推广。复数中的欧拉定理也称为欧拉公式，被认为是数学世界中最美妙的定理之一。此外还有平面几何中的欧拉定理、多面体欧拉定理(在一凸多面体中，顶点数-棱边数+面数=2，即V-E+F=2)。西方经济学中欧拉定理又称为产量分配净尽定理，指在完全竞争的条件下，假设长期中规模收益不变，则全部产品正好足够分配给各个要素。费马小定理费马小定理(Fermat's little theorem)是数论中的一个重要定理，在1636年提出。如果p是一个质数，而整数a不是p的倍数，则有a^（p-1）≡1（mod p）。
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本福特定律本福特定律，也称为本福特法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成，接近直觉得出之期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假。高斯马尔科夫定理高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。大数定律概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。大数定律分为弱大数定律和强大数定律。棣莫弗一拉普拉斯局部极限定理棣莫弗一拉普拉斯局部极限定理(De Moivre-Laplace local limit theorem)是关于伯努利试验的极限定理。伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。
