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第二章 在学校学不到的实用概率 期望值准则（第13页）

也就是说，他想要将概率纳入以逻辑公式（比如“A且B”

或者“如果A就会B”

等）为研究对象的符号逻辑学的研究范围。

在这种观念的指导下，凯恩斯对“发生事件C的概率为0.2”

这件事进行了定义，认为“在通过逻辑分析比对各种证据之后，发生事件C的信任度为0.2左右”

。

也就是说，对于凯恩斯而言，概率并不是历史数据中体现出来的“统计频率或比例”

，而是“可信度和先验值”

。

在第八章将要重点介绍的D-S证据理论，也会用到这一观点。

凯恩斯从上述“可信度和先验值”

中推导出了“无差别原则”

。

也就是说，从逻辑上讲，并没有证据证明“晴”

明显比其他天气更可能出现或更不可能出现，其他天气也是同样情况。

因此，可以得出所有天气状况发生的概率是相等的结论。

反过来说，“各种天气发生的可能性是相等的”

这个推理从逻辑上得到了支持。

这种以“可信度和先验值”

为表现形式的概率，往往与我们的直觉是高度吻合的。

比如在押注自行车追逐赛结果的赌徒中，可能有人会按照下述方式思考问题。

选手A是选手B的老乡，从资历来看，也是选手B的前辈。

据说，选手B在崭露头角之前，经常被选手A带去喝酒，平时经常受到选手A的关照。

选手A近期的比赛成绩并不理想，这场比赛的胜利对于他而言具有重要意义。

与之相对，这场比赛的胜利对于选手B而言并没有任何意义。

因此，选手B极有可能故意操控这场比赛的结果，牺牲自己的成绩，欺骗其他选手，故意“放水”

让选手A获胜。

也就是说，在接下来的比赛中，选手A将胜出。

在这一推理中，完全没有考虑数学对称性和历史数据。

之所以得出“选手A100%会赢”

的结论，全都靠逻辑思维来推导。

为什么可以说黎曼猜想[1]“基本上”

是正确的？

此外，这种思维方式也出现在物理学和数学等的“猜想”

中。

比如迄今为止，著名的数学难题“黎曼猜想”

仍未得到证明，它就像一座巍峨的山峰，吸引了无数数学家前去攀登，但谁也没能登顶。

不过，许多数学家都坚信“黎曼猜想是正确的”