本書從數學和統計學出發，講述產生極端事件的統計分布類型，以及在這些分布下如何進行統計推斷并做出決策。作者認為，社會科學和金融學研究中現有的大多數“標準”統計理論均來自薄尾分布，然而用薄尾思維衡量肥尾事件有可能導致嚴重問題。例如，某些“專家”認為，從死亡數字看，我們更應該擔心死于吸煙或糖尿病，而非埃博拉病毒。在新冠肺炎疫情暴發初期，很多不懂統計學的流行病學家都犯過類似的錯誤，而事實證明，我們對具有倍增效應的高風險疾病擔心得太少。在金融市場，一個人所獲得的不是概率，而是直接的財富。分布的尾部越肥，就越需要關心收益空間。“收益遠勝于概率。”如果犯錯的成本夠低，決策者可以經常犯錯，只要收益是凸性的（即預測準確時會獲得很大的收益）。反過來，決策者也可以在預測準確率高達99.99%的情況下破產。事實上，2008年金融危機期間，破產的基金恰恰是那些之前業績無可挑剔的基金。總之，不理解肥尾效應會導致謬誤。糟糕的是，這種謬誤在當今世界，尤其是金融領域非常普遍。面對風云詭譎的金融市場與不確定性結構異常復雜的現實世界。