1e:I[64652,["1913","static/chunks/bdfe9574-f1816a3c125566d5.js","4827","static/chunks/93ad551f-9ff7933be206103d.js","5661","static/chunks/e0368f7a-804ad0cb06b0b560.js","2545","static/chunks/c16f53c3-85ff11d4eb4139d0.js","6874","static/chunks/6874-ac5c114581f1be8e.js","9198","static/chunks/9198-02ec1c1ca6e4ce33.js","2477","static/chunks/2477-f6529d396be8cbde.js","8839","static/chunks/app/s/%5B%5B...mdxPath%5D%5D/page-7b9f4a085ee93b01.js"],"default"] 1f:T641,graph TB A["小数定律
小样本的极端表现"] subgraph retail_case["零售公司失窃案例"] B["1000家分店失窃调研"] C["发现：失窃最严重100家
主要在乡村地区"] D["财务主管错误结论：
乡村需特殊安全系统"] E["反向验证：失窃最少100家
也主要在乡村地区"] F["真相揭示：
乡村分店规模小
失窃率波动大"] B --> C --> D -.- E --> F end subgraph startup_case["初创公司智商案例"] K["新闻报道：初创公司
员工智商最高"] L["小数定律解释：
小企业员工少"] M["平均智商变化幅度大
出现极端值概率高"] N["结论：研究结果
缺乏说服力"] K --> L --> M --> N end subgraph core_principle["小数定律核心原理"] O["样本规模与稳定性
成正比关系"] P["小样本容易出现
极端统计结果"] Q["大样本趋向
总体平均水平"] O --> P O --> Q end subgraph conclusion["结论与警示"] R["谨慎对待异常研究结果"] S["考虑样本规模影响"] T["避免被偶然事件误导"] R --> S --> T end A --> retail_case --> startup_case --> core_principle --> conclusion classDef default rx:5,ry:5 classDef sgstyle fill:#f0f8ff,stroke-width:2px,rx:10,ry:10 classDef noborder fill:transparent,stroke-width:0px; class retail_case,weight_example,startup_case,core_principle,conc