抛硬币连续出现五次正面，很多人下意识觉得下一次更可能出反面，这就是赌徒谬误。独立事件的概率不受历史影响，公平硬币下一次正反仍各占一半。
独立性的关键在于事件之间没有因果或条件关联。但现实中很多事件并不独立，比如天气影响出行，出行影响消费。误把相关事件当独立，会低估连锁风险。
另一个常见误解是把小概率事件当成不可能。单次中奖概率极低，但参与次数足够多时至少中一次的概率会上升，可以用一减去未中概率的幂来估算。
条件概率也容易混淆。检测阳性不等于患病，还要看基础患病率和检测的假阳性率，这就是贝叶斯思维的价值。
掌握这些常识，能帮你在数据解读和日常判断中少踩直觉陷阱。
