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（太极——万象演化思路：即原来是没有的，后来因为处于不同的外界环境中，而成为现象，定义，概念等等。）
所以如果你去界定“内心感激”还是“一种喜欢”这两个概念，这个思路是不对的。你应该着眼于这种感觉的本身而不要去套概念，按概念去做。（注：在太极归宗一章中提到，象体才是最准确的，概念因应用而产生。）比如你感觉有亏欠感，需要表达你的感谢之前——那你就去做啊，而不需要首先就是套这是什么！
2。统计概率
统计学在一些专业书里面说得非常复杂，简单来说，就是统计的学问。那统计是什么意思呢？比如农场有多少只鸭，一天需要喂多少饲料，当你完成这些数据搜集，得出一个结果，这个过程叫做统计。
我们生活中信息的传播，学问的传播，理论的传播，都是基于统计基础。比如说，我们可以从很多关于性格描述的书里面提到“果断的人适合做领导”，这是一个结论。我们想想，这个结论是怎么得来的呢？
是通过，有这样一个事例，有第二个事例，还有第三个事例……通过搜集了很多事例，然后提炼出共同点出来，才得出一个结论。这就是统计了。这些共同点在全部例子中所占的比例，则叫做概率。
2。1概率——一个让人变得单纯的学问
记得小时候见过一个玩意，笔者现在已经见不到了。大概是这样的：
一个摆地摊的人，拿了3个白的和3个黑的围棋子，放在一个布袋里，旁边放着精心绘制了一张中彩表；凡愿摸彩者，每人每次交3元钱“参与”费，然后一次从袋里摸出3个棋子，摸到不同的组合，会出现几种不同的中彩情况：
3个白棋子：奖20元；
2个白棋子：奖2元；
1个白棋子：纪念品一份（估价1元）；
其它：无任何奖品。
看着人家把钱一次次的摸走，你是不是心动了呢，别着急，我们先用概率的知识来分析一下，你就知道其中的道理了！
摸到3个白球概率 1/6*1/5*1/4=1/240；
只摸出2个白球概率 1/6*1/5…1/240=7/240；
只摸到1个白球概率 1/6…1/6*1/5=32/240。
假设每天有一百人去摸，那么：
掏出去的钱：1/240*100*20＋7/240*100*2＋4/30*100*0。5=20。8元；
收入的钱：100*3=300元。
所以一天下来，他就赚了将近280元！这是一个非常可观的收入！
读者，你们好！这就是我们在读书时代中学过的《概率论》告诉我们的内容。可是你有质疑过它吗？
请问，如果这么好赚，为什么像这样的摆地摊现在越来越少呢？
笔者记得当年老师出了这么一道题目，他手上拿着三张扑克牌，是A，A，鬼，现在要求计算猜中鬼的概率。第一张猜中的概率为1/3，他翻开了牌，不对。这时候老师再问，接下来第二张牌猜中的概率是多少？
有读者就答了还是1/3。
时至今日，笔者更加肯定地认为，这是错误的。当第一张牌揭开之后，接下来猜中的概率是1/2。
为什么？
我们看看概率分布，拿比较典型的正态分布来做分析：
正态分布（normal distribution）是一个统计学术语，是一个在数学、物理及工程等领域运用得比较多的概率分布。其非常神秘，如一个随机群体的身高、一棵树上所有树叶的重量、批量生产的某一产品的尺寸、各种各样的心理学测试分数、某些物理现象比如光子计数都被发现近似地服从正态分布。
如图，中间部分数据最多，越往两端（极端）数量越少。如果数据最多的点偏离中点，就是偏态分布，相应的偏左就是正偏态，偏右就是负偏态。
我们知道，对于某一件事或者某个要达到的目标，很多的个体发挥出来的水平大致上服从正态分布。也就是说，对于大量个体的发挥统计，常常能看到正态分布“冥冥之中”束缚着整体的状态。
举例说，一门学艺水平的高低，高水平的人很少，低水平的也很少，半桶水的是最多的。
如果谈身材，假设某校学生的身高近似服从正态分布，平均身高是172。3cm，其概率密度分布状况可以模拟为下图的钟形曲线。横轴为身高的刻度，纵轴为身高等于此刻度的学生人数的概率；从图中可以看出，身高为平均值的学生人数是最多的，从平均值向两边延伸，人数逐渐减少，即特别矮的人很少，特别高的人很少，不高不矮的人是最多的。
回到笔者开始说的统计学，除非你能把所有的情况罗列出来，不然，我们所有传播的文化认识与知识都是用少量或者大部分个体推断其整体状态。虽然不能保证完全准确，但是也是很多时候需要使用的方法，同时，人类也不可能全部罗列出来。因此我们所有的理解认识都是存在局限性的。只有谈到做的层面，处于百科归类图的最下层才是对事物获知最完整的。
那么好了，摆地摊的为什么现在没有了，这么好赚，你为什么不去摆一下？如果你的学生只有几个人，而且全部都是集中在根号2的高度，请问会不会服从正态分布呢？
可以说，如果你摆这个地摊，如果一天不上几十个人去摸球，最后会亏死你！
摸到3个白球概率为1/240的前提条件必须是摸了足够多的次数——只有你知道一个事物的整体状态，你才能知道分布状态（概率）。
而在猜中鬼的概率中，第一张猜中的概率为1/3，是因为全部只有三张牌，当第一张牌揭开之后，接下来猜中的概率是1/2，是因为这时候全部只有两张牌，第一张牌我们已经100％知道了不是鬼了，而不是1/3的概率知道了这张牌！
所以，我们做产品生产的时候，会对不良品进行评估，假如试产10台产品，有一台出了问题，你可以认为这次生产的不良率为10％，但是你是不能得出结论“假如生产1000台，其不良概率也为10％。”
因为你这10台不是属于全部产品的，如果你要推测1000台的情况话，那全部产品是1010台），而在不同位置采样，如A，B，C三个不同的位置（分别从这三处抽出来10台来检验），这些不良的概率都是有可能不一样的。也就是是否预测准确跟采样的位置有关。
如果你要有足够的信心保证推测准确，那么采样的数量（或产品的生产条件）就要与全部数目的不能相差太大，数目越大越能涵盖越多的位置。（无论是否属于正态分布）
现在有很多报告的数据都是非常虚假，不能作为参考。比如有一份来自于某某权威大学和某某著名金融机构做了关于中国自有住房拥有率的调查。结论是：近9成中国家庭拥有住房。如果你不是活在这个国度深有体会而去质疑，你就很容易被欺骗了。你要知道他们调查了些什么？在富可敌国的地方里面调查了3996个权贵家庭，然后得出结论推导出中国的概率。——这就是号称权威的调查了！
在某些条件下，一定会出现的事件（现象），称为必然事件。例如重物在高处总是垂直落到地面；在一个大气压下，水在100℃时会沸腾。在某些条件下，不可能出现的事件，称为不可能事件。例如掷股子不可能出现0点。在某些条件下，可能出现，也可能不出现的事件，称为随机事件，也称偶然事件（注：从太极博弈原理角度看，不存在偶然事件，具体会在博弈原理第三部解说，为避免引起读者思维混乱，此处暂说为偶然事件）。如抛掷一个质地均匀的对称的硬币，结果可能是正面向上，或背面向上；新生婴儿可能是男或是女。
初时人们认为随机现象是“不正常的”，“出乎意料的”，或者是“原因不明的”，这是因为采样数目太少，当在相同条件下进行大量观察时，偶然现象都呈现某种规律，即随机现象的统计具有规律性，因而也是可以预言的。例如，根据各个国家各个时期的人口统计资料，新生婴儿中男婴和女婴的比例大约总是1：1。但是如果你在小地区去统计这种新生儿的男女比例，那是不一定是1：1，甚至实际比例与理论比例会相差很大，如女儿村绝大部分的人都是女性！
所以一个深信概率的人，往往会将“约等于”等同于“等于”，摒弃特殊性的考虑，这种简单，说文明一点，就是“单纯”。基于这种方式的思考，你的成功也是具有很明显的概率特性的！
那么我们学概论有什么用呢？通俗来说就是通过概率人们能进行“科学”预测，对事情计划有很好参考作用。
不过中国文化中还有一门理论体系可以预测的，大家都知道这个理论体系的基础学科叫做《周易》。如果你让笔者在《周易》与《概率》上去选择进行深造，笔者会选择《周易》。
这是因为《概率》从来没有解释过：
为什么会有概率？；
为什么会有偶然和必然？；
别人为什么可以中奖而你没有中奖？；
别人为什么有运气，而你没有运气？；
……
因为在《概率》面前，“相信”成了你唯一的选择。
2。2硬币之二分之一概率
一个硬币抛起来落下，会显示字还是背呢？通常大家都会认为其出现字或者背的概率是1/2，也就是你很难断定究竟是哪一面。
要探究这个问题，我们可以反问，为什么是1/2，什么情况下不是1/2（配阴阳问法），这下读者可能困惑了，因为这些问题从来没想过。
我们可以这么考虑，当“影响硬币的A面的力量＞影响硬币的B面的力量”，所以硬币才会倒向A面，当“影响硬币的A面的因素的力量=影响硬币的B面的因素的力量时”，硬币立住，不倒向任何一面。
影响硬币的A，B面的力量有哪些的因素呢？
抛硬币时候的力；在抛硬币时候头脑想的内容；摩擦力；风；空气；安静度……
以此开始，我们可以想到无数的因素，为了方便寻得各种因素与硬币倒下的关系，我们可以采用网状关联的方式表示出来，于是有了下一节的内容。
3。网状关联原理
3。1网状影响因素
我们将这些影响的因素使用网状的图形描绘出来：
我们可以�