威金斯其实就是个可有可无的存在，有他没他一个样，据数据分析，他防守时对位球员平均命中率比他不防守的平均命中率还高，从荣誉来看他除了新秀赛季就没有一个荣誉在身，作为从前球队的当家之一，场均20分附近的“球星”，只有排名倒数且没有球星来的森林狼才会给顶薪合同，而把他交易来接手他合同的勇士更是傻缺

最值得点赞的三位企业家，一个是任正非，一个是曹德旺，另外一个就是王传福了。

1、任正非：在被制裁后接受美国记者采访时，被该记者刁难问道：假如美国总统打电话给你，你会接吗？任正非非常有艺术性的说自己不会英文没法交流，记者说有翻译器。他又硬气的说道，我是搞技术的，聊不到一块去！记者这才作罢。

2、曹德旺：跟他的子女说，不退美国籍不能继承遗产，于是他的家人共支付了2.8亿美元的退籍税。而他本人则是我国加入世贸后，第一个把美商务部告赢的人。

3、王传福：不随波逐流，用秦汉宋元给电动车命名。坚决发展自有生产线，比亚迪的刀片电池颠覆了整个新能源造车行业，自研汽车芯片更成为在全球汽车芯片紧缺时，第一个能给国外供货的企业！

相关性不等于因果关系

维模型是“相关性不等于因果关系”，这是什么意思呢？就是说我们在解决一个问题时，为了找出问题的根本原因，结果很可能找到与问题有相关性的事物，如果时间比较紧，我们可能不再继续寻找，而把相关性的事件当做问题的原因。

而实际上呢，相关性并不等于因果关系。举个例子吧，如果我们看到张图，这张图描述的是冰淇淋的销量随着太阳镜的销量增长而增长，假如我们没有常识的话，我们很可能得出一个冰淇淋销量的增长因为太阳镜销量的增长而增长，认为他们之间有因果关系。而实际上呢？他们只是有趋势上的相关性，而常识告诉我们是因为夏天来了。

相关性是一个统计学术语，显示两个元素或变量之间有类似的特征或趋势 —— “冰淇淋和太阳镜的销量都增加了”。相关性仅此而已：两样东西的行为有这样那样的类似之处。只是说明这两样东西通常在同一时间做同一件事。

而因果关系呢，则描述了一个事件发生的理由，因为A,所以B。就拿上面的例子说吧，因为夏天到了，所以冰淇淋的销量增加了；因为夏天到了，所以太阳镜的销量增加了。夏天和冰淇淋和太阳镜之间才有因果关系，而冰淇淋与太阳镜之间只有相关性。

上面这样的例子应该还有很多，大家可以想一想自己的生活中有没有。我们之所以把这样类似的有相关性的两种事件，误认为有因果关系，是因为我们的认知缺陷，没有掌握足够的信息，假如我们没有这样的常识，可能就会得到冰淇淋与太阳镜之间的因果关系。很多时候，我们没有花足够的时间去观察，检索这些信息，我们为了节省时间而匆匆下结论，最后得到了错误的结论。

为了避免陷入这种误区，我们应该尽可能多地获取信息，去搜集更多的数据，我觉得这对于各行各业都是普遍适用的解决问题的技巧，尽管我们可能要多花一些时间，但是对于一个好的结果来说，这是值得的。