超越平均水平

如果你去参加一门考试，所有人最后的平均分是60分，而且所有人的考试分数分布是一个倒扣的钟型：也就是说，大多数人的得分在60分左右，离60分越远的人数越少，比如得30分和90分的人数基本上一样少。在数学上，这种分布叫做正态分布，这种中间大两头小的分布在现实世界中相当普遍，包括人的身高、体重、智商、乃至考试分数、财富数量等等。从这个分布，我们可以读出很多隐含的信息。

首先，在这种分布之下，如果要你预测一个数据，那么平均水平是最安全的，比如我现在还不知道我们家孩子以后上学是个啥水平，但是大概率是平均水平，而要想谋求超过平均水平，则是追求一个低概率事件，高于平均水平越多越困难，当然这是符合人的直观的，但是有时候我们会忘记这一点，认为拿到高分数和平均分数的概率是均匀分布的，从而忽视了这种困难。

其次，如果你达到了平均线之上的分数，比如说80分，那么你除了感谢自己的努力之外，相比那些拿低分的，更应该感谢运气。为什么呢？假如考试的时候，考试分数和真实水平有5分左右的差异，所以得到80分的人，可能是75分的水平，也可能是85分的水平，而从正态分布的特性来看，显然更多的人实际水平是75分，也就是说，你得了80分，而你的实际水平低于80分的概率要大于高于80分的概率。反过来，一个得了40分的人，更可能实际水平是45分，而不是35分。从这个角度分析，简直可以说：好运气是实力带来的。

第三，对具体的人来说，好运气不可能每次都有，所以一次考试中平均得分为80分的人，第二次考试的平均得分会低于80分，因为如果假设第二次考试和第一次考试有一定的相关性（一般来说，两次考试的得分高低有一定延续性），那么第一次考试平均得分为80分的人中，大部分的真实水平是低于80分的，所以他们的平均得分会变低，而同样的道理，第一次考试平均得分40分的人，第二次考试得分会变高，在统计学中，这叫做回归效应，这种现象完全是由随机性造成的统计量变化，你找任何其他的理由解释都是错误的。在这种回归效应下，作为个体你能做什么呢？显然只有提高自己的真实水平，无论是被高估还是被低估，你的水平线都远远高于平均值，那也就没什么好怕的了。

总结一下，首先超越平均水平是一个低概率事件，其次一次超越平均水平的事件中，很可能被高估了，最后，随机性带来的误差经过多次重复，会导致趋向于平均水平。而解决这所有的问题，都指向一个方法：通过努力把自己的平均水平拉离群体的平均水平，而不能倚靠一次两次的好运气。这个简单的原理，对于投资、经商、从业都是适用的。