楼主的回帖里面，再次把爱好与高等教育对立，似乎爱好者都不用读大学似的，与顶楼也不一致。这种随便圈定范围，树个稻草人就开打，关公战秦琼的故事，对解决问题没有太大帮助。

你这样回复我，我都不知道说什么好。

这个帖子就作为最后一次总结吧。以后我不聊这个话题了。 把上面这张图分为四个区域，每个区域内有一定的人数，用1-4标识。

如果4:2 >> 3:1，即【接受高等教育的人中，有更大比例的人将爱好作为职业】，我们即可以认为【高等教育】与【爱好即职业】具有强相关性。

换言之就是：如果一个人接受过高等教育，那么他会有更高的可能性把爱好作为职业。反过来也成立：如果一个人把爱好作为他的职业，那么他有更高可能性接受过高等教育。

但是统计上的这种相关性，并不能说明因果关系，因为我们统计的是结果，而不是过程。爱好即职业到底是接受高等教育的前提，还是接受高等教育的后果呢？或者说，互相转化的概率是多少？

不考虑因果关系的话，爱好即职业这个口号是有煽动性的，因为爱好是每个人欣然向往的事情。比如说，一个没有接受过高等教育的人，可能被这个口号所煽动，选择更多地参与爱好活动，反而降低了他把爱好变成职业的概率。

所以这个口号的后来版本经过了很多修改，比如爱好者应该且最好接受高等教育，并进行了一些探索，比如“高中科技爱好者应该玩什么”。

但这都仅仅是外围修补，没有解决根本问题：我们能不能统计过程，而不仅仅是统计结果？这也就是本文为什么要提【爱好变职业很难】：人天性是懒惰的，如果面前有两个选择，一个简单一个困难，那么正常人很大概率会选择简单的那个。

因此即便不做统计，根据热力学定律，【接受高等教育】是【把爱好当职业】的前提的概率是非常大的，因为接受高等教育是一个高能低熵的态，而玩爱好则不一定，前者转变成后者的概率要远高于后者转变成前者。这是默认的，除非有统计上显著的结果与此相矛盾。

如果以机器学习领域为例（因为我有那么一点经验），这个差距就更显著。只有各行各业的聪明人转机器学习，而从没见过通过搞机器学习把自己变成聪明人的。

所以【爱好即职业】的口号，严谨来讲应该改为【接受过高等教育的人可以相对轻松地找到符合自己兴趣和爱好的职业】，同时后面加上【否则几乎不可能】。

上面的推理过程并不复杂，有问题就指出，我戴帽子已经戴够了，没必要照顾大家的理解能力。