<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>概率 on C.CUI's Log</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E6%A6%82%E7%8E%87/</link><description>Recent content in 概率 on C.CUI's Log</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Thu, 23 Apr 2026 10:00:00 +1000</lastBuildDate><atom:link href="https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E6%A6%82%E7%8E%87/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>非遍历性：玩家怕方差，庄家爱方差</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-23-ergodicity-players-fear-variance-dealers-love-it/</link><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 10:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-23-ergodicity-players-fear-variance-dealers-love-it/</guid><description>讨论经济学和决策科学中的“非遍历性”，解释为什么在股市等乘法系统中，期望值（集合平均）往往不能代表个体的长期命运（时间平均），以及应对非遍历性风险的策略。</description></item><item><title>凯利公式：乘法世界里的认知变现</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-22-kelly-criterion-monetizing-cognition-multiplicative-world/</link><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 10:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-22-kelly-criterion-monetizing-cognition-multiplicative-world/</guid><description>介绍凯利公式，解释其在信息论中的起源，以及它如何作为认知优势与投注/投资规模之间的桥梁，在不破产的前提下最大化长期复利增长。</description></item><item><title>贝叶斯先验：判断是主观的，但可以更科学一点</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-20-bayesian-prior-subjective-judgment-scientific-edge/</link><pubDate>Mon, 20 Apr 2026 10:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-20-bayesian-prior-subjective-judgment-scientific-edge/</guid><description>本文探讨了贝叶斯主义的核心概念——“先验”，解释了为什么成见是认知的起点，以及如何通过新证据科学地更新我们的观点。文章结合了罕见病检测、垃圾邮件过滤和AI大语言模型等实例，阐述了贝叶斯思维在决策中的重要性。</description></item></channel></rss>