我们尝试按照这个规则重复1 000次，将每条竖线选中星星的次数进行模拟试验，结果如图1–2所示。

选中星星概率最高的是正上方的4，在1 000次的试验中选中了210次，也就是说有21.0%的概率。紧接着，就是右边的19.4%概率。最右边的概率最低，只有3.3%。

实际上，在类似这样的抽签游戏中，或许是出于人类的心理倾向，最先选择两端竖线的人少之又少。

也就是说，看上去好像是每人1/4，也就是25%概率的公平比赛，但实际上一直选择两端的我可能去便利店的概率只有11.4%［=（81+33）/1 000］。凭直觉选择靠近中心竖线的朋友，则有40.4%［=（210+194）/1000］的概率选中。对于抽签的结果，他们每次都会带着“最近运气真差”的感觉去便利店买东西。

另外，似乎有的地方政府在对公共工程进行招标时的最后选择是“相同条件的情况下采用抽签方式作决定”，也许有的公司就利用概率知识提高了公司的中标率。

掌握统计学的人就能够掌握世界

当然，画横线的过程就像模拟试验一样是完全随机的，所以不管概率有多低，我也不能完全规避。但是，只要掌握一定程度的统计学，就能够在这种不确定的情况下稍微耍一点手段，抢得先机。

比如，我为一家零售企业作数据分析，我将他们之前漫无目的投放直接邮寄广告（DM）的目标群体，分成了“应该发送的客户”和“不应该发送的客户”，经过优化选择后他们的销售额增加了6%。因为他们之前的销售额是1 000亿日元，增加的6%也就是60亿日元。

我并没有增加DM的投放量，所以没有增加成本，只是通过分析找出发送DM后“能够增加销售额的顾客”和“不会增加销售额的顾客”，就好像在抽签中所使用的手段一样，使销售额提高6%的“手段”也是存在的。