从三条公理到凯利判据，一门讲给理工读者的概率课
导读 · 从这里进门先别背公式。先回答一个问题：明天下雨的概率是 70%，这句话到底是什么意思？
「下雨概率70%」到底什么意思：古典、频率、主观三种定义，各自的地盘与裂缝
读 → 02 第二章 · 三条公理撑起一切柯尔莫哥洛夫的极简公理化：为什么只需要三条规则，以及它们悄悄放进来了什么
读 → 03 第三章 · 信息改变世界条件概率与贝叶斯：为什么看到阳性结果后，你真得病的概率可能很低（基准率的复仇）
读 → 04 第四章 · 硬币没有记忆，市场有独立与相关：赌徒谬误为什么错，以及在真实世界里它为什么又常常「歪打正着」
读 → 05 第五章 · 把未来折成一个数字期望值：圣彼得堡悖论的裂缝，引出效用——同样的钱对不同人不是同一个数字
读 → 06 第六章 · 长期会回归，但你未必活得到长期大数定律到底保证了什么、没保证什么；遍历性：时间平均与系综平均的分岔
读 → 07 第七章 · 概率藏在价格里金融界的第一种看法：赔率、隐含概率与风险中性——市场用价格给世界投票
读 → 08 第八章 · 正态分布的温柔谎言金融界的第二种看法：肥尾、偏态与峰度——为什么黑天鹅在数学上其实不黑
读 → 09 第九章 · 给不确定性打分的人如何评估概率：校准、Brier 分数、预测锦标赛——概率是可以练习的手艺
读 → 10 第十章 · 做一个会改主意的人贝叶斯更新作为生活方式：先验从哪来，证据多强才够，以及什么时候该固执
读 → 11 第十一章 · 期望值是起点，不是终点在不确定下做决定：前景理论看人类如何实际犯错，期望值什么时候会骗你
读 → 12 第十二章 · 先别死，再谈赢凯利判据、仓位与毁灭：为什么全押期望值最高的选项是一条通往归零的路
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