柯西分布，也称为洛伦兹分布或Breit-Wigner分布。它是描述共振行为的连续分布。
柯西分布是一种特殊情况，它没有均值，标准差，偏度和峰度，因为它们均未定义。
只有位置参数m和比例参数g ，
柯西分布不存在期望，多用于物理学，量子力学，

除了正态分布，还有一种分布叫柯西分布，由数学家奥古斯丁·柯西发现。
柯西分布跟高斯曲线非常相似，但柯西分布用于描述疯狂世界，而高斯曲线却不能。
柯西分布没有期望值，也没有标准差，它带来的是疯狂的世界。
柯西曲线上远离均数的机会绝不罕见而是很多。
柯西曲线尾巴宽的部分远比高斯曲线尾巴宽的部分长。
克里斯·安德森对此称为“长尾”，他以此为题写了《长尾理论》。
他认为，在今天的经济中，商业机会恰恰存在于远离平均水平的地方。
他提出一种策略，建立一个足够大的分销渠道，在这个渠道中人们不要去销售少量流行的商品，
而应该去销售大量不怎么流行的商品。

温和世界离不开正态分布。
高斯曲线预测温和世界很成功，但却无法描述疯狂世界的动荡世界。
温和世界的科学非常高级复杂，以致它能够设计出远超温和世界、描述疯狂世界混乱的模型。

薛定谔：人活着就是在对抗熵增定律，生命以负熵为生。

金融危机爆发时，市场不再遵循正态分布的规律。
在正态分布的模型中，几十亿年才会出现一次的极端情况，会在一天内反复出现。
也许肥尾的柯西分布更有效。

3个标准差（σ）原则，或者68-95-99.7原则

Z score可称作Z值或Z评分（Z values），是一个统计学概念。
表示个体测量值X以标准差σ为单位，偏离总体均数μ的距离。
即：Z score=（X-μ）/σ  ，
Z 值＞+2 或 Z 值＜ -2 时， 表示已超出95% 的可信区间，临床上称为“异常”。

正态分布 三σ原则
数值分布在区间(μ-σ,μ+σ)中的概率为 0.6827，
数值分布在区间(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为 0.9545，
数值分布在区间(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为 0.9973，
几乎全部的数值（99.73% ）会落在均值±3个标准差的范围内，
超出这个范围的数值出现的可能性非常小，通常被视为小概率事件

只要你不碰车贷房贷和传宗接代，你就可以自由自在

钱会涌向不缺钱的人，苦会涌向能吃苦的人