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主题:用最优停止理论寻找真爱
1楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:09:15
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 刚看到李永乐老师的公众号更新的文章,觉得很有趣分享给版友们学习一下。
:
https://mp.weixin.qq.com/s/gHveLGgHfO9uXxC9XJCOjw
: 不想看长文的我直接贴个操作方法和结论:
: ...................
不会把,真爱难寻找,是因为人的欲望在变化。
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3楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:13:45
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 刚看到李永乐老师的公众号更新的文章,觉得很有趣分享给版友们学习一下。
:
https://mp.weixin.qq.com/s/gHveLGgHfO9uXxC9XJCOjw
: 不想看长文的我直接贴个操作方法和结论:
: ...................
难道大家谈恋爱,选人结婚不都是这个操作吗?这个操作最重要的就是别闪婚。因为人会伪装。而且实际上找不到真爱原因很大一部分是因为自己的价值达不到自己想要的。
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5楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:25:54
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 不是备胎
: 你这里的备胎换成恋爱次数或者相亲次数才对
这个等于没说,每次相亲肯定是后面的比前面的好才结婚。问题在于,后面的好的很难碰见,和自身也有很大关系。
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6楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:28:38
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 不是备胎
: 你这里的备胎换成恋爱次数或者相亲次数才对
比如我前女友漂亮又能干,活波又努力。但是因为经济悬殊大,且对我赚钱,情商要求太高而分手了。那么后面相亲如何能碰见比这个强还没有这个缺点的女孩。基本碰不到的。那说明我注定不幸福?
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9楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:36:35
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 后面好的很难碰见,那就很可能是你前面的样本占比太高了啊
: 对啊这种很常见啊,恋爱和结婚就是这样不同啊,年轻时候可能看脸看气质,结婚了要看经济条件和是否适婚了,所以如何能用你这个公式解决,所以不可能正确的。
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10楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:38:07
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 你这种情况是你处于了别人的样本区间,是被动选择,你不能把这个被动选择当做你自己的样本,你是别人的样本,别人不是你的样本。
: 你错误的把这个也当做样本当然很难幸福了。。。
:
可是我择偶得时候心目中就是那样女孩而且没有她得缺点我才觉得开心,那我应如何用你得公式。所以我觉得这个公式很容易一下子就被否定。
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11楼
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koushuimao
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2020-04-07 17:58:32
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 你这种情况是你处于了别人的样本区间,是被动选择,你不能把这个被动选择当做你自己的样本,你是别人的样本,别人不是你的样本。
: 你错误的把这个也当做样本当然很难幸福了。。。
:
我觉得最合适解释爱情和婚姻那个更好的是那个经济学实验,往后面贴数字,两个数字最大得可以得到大奖,所以每个人都想找最大得数字,后来啥得忘了。那个更符合。你发这个我觉得不行。
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FROM 1.203.66.*
12楼
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koushuimao
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2020-04-07 18:01:10
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 刚看到李永乐老师的公众号更新的文章,觉得很有趣分享给版友们学习一下。
:
https://mp.weixin.qq.com/s/gHveLGgHfO9uXxC9XJCOjw
: 不想看长文的我直接贴个操作方法和结论:
: ...................
不过你这个理论确实证实了,脚踏好几之船和找备胎的人反而更容易获得好的利益。
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15楼
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koushuimao
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2020-04-07 18:28:46
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 这个没看懂……
看麻省理工学院的一个实验吧!
该实验出自麻省理工学院著名经济学家Dan Ariely的《The Upside of Irrationality》。其结果很有趣,在我们的生活中也尤为常见。。。你搜搜看,我觉得这个更合适解释爱情和婚姻。
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FROM 1.203.66.*
17楼
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koushuimao
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2020-04-07 18:32:11
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【 在 EMF 的大作中提到: 】
: 我觉得这个理论最适合的应用场景是大龄正处于频繁相亲阶段
: 比如那种有计划的每周都在相亲,打算一年左右告别单身!就很符合这个模型
:
这个也可能,因为大龄相亲本身就是在不断得相亲和挑个后面最好得。不过我觉得这个是理想模式,现实是因为后面未必会看见最好的。都是比以前好几个的就收了。不断找的的都剩下了还在挑呢。我见过挑最大龄的女人是五十岁。终身再挑。
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