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01 基本原理 Fundamentals（第7页）

计算这个数字与由数据得到的真实频率的差值：如果这个差值超过0.1，我会对这个断言产生一些怀疑；如果差值超过0.15，我会产生强烈质疑。

在重复试验1000次而不是100次后，我期望结果有更强的一致性，所以用0.03和0.05代替原来的数字。

如果假想的数字接近0或者单位1，比如说10%或者90%，我也会期望更强的一致性。

在重复试验的基础上，特定的概率更容易让人信服，而不是某个所谓的值。

对于一个主观评估，例如明天降雨的概率是60%，情况是怎样的呢？我们不能数百次地再现今天的天气情况，然后检查降雨是有多频繁。

这种“试验”

只能够进行一次。

但是我们也许可以通过检查这个数字产生的过程来检验这个断言。

天气预报员使用天气规律的模型来得到他们的结论，即使他们的电脑屏幕上的数字是31.067%，他们也会聪明地给出大约的数字，你会听到“降雨的概率是30%”

。

所以现在你就能收集不同日期的数据，看看经验证据——在去年给出降水概率为30%的83天中，有多少天真的下雨了？只要那个比例合理地接近于30%，你对这个方法的信心就会增强，所以接受对“明天”

的降雨概率就是个理性回应了。

概率是在不确定情况下做决定的关键。

如果你真诚地相信特定的一件事或者一个论断的概率是单位1，那么你应该按照它无疑会发生一样来行事；如果你真诚地相信概率是0，那么就按照它好像绝不会发生一样来行事。

如果你认为概率是从0到1之间的某个值，那么就按照你预期它会发生的比例来行事。

例如，如果你的判断是概率为60%，想象你会面临这样的情况100次，在60次中（但是你不知道是哪60次）这个事件会发生，而在40次中不会发生。

努力理解，考虑到这种权衡，决定你的行动。

如果你猜测概率是80%，说明你预期这个事件会更频繁地发生，你的行动可能就会不同。

就像大主教约瑟夫·巴特勒（BishopJosephButler）1736年在他的《宗教的类比》（Analion）中写的那样：“对于我们来说，概率正是生活的准则。”

[1]　诺曼底登陆（TheD-DayInvasionofNormandy）是第二次世界大战时西方盟军在欧洲西线战场发起的一场大规模攻势，为“霸王行动”

的一部分。

[2]　这四种牌面都算作10点，原文为“ten-card”

。

[3]　塔中王子（thePriheTower），指英格兰国王爱德华四世（EdwardIV）的两个儿子：爱德华五世（EdwardV）和约克公爵（DukeofYork）。

他们被理查三世关进伦敦塔之后失踪。

[4]　原文为：“Ithinkitisimpossibleforsomeoyyearsofagetorize.”

本书成书于2014年马拉拉·优素福·扎伊获得诺贝尔和平奖之前，经与原书作者JohnHaigh沟通，此处添加“诺贝尔物理学奖”

的限定。

[5]　温布尔登网球锦标赛（Theships，Wimbledon），网球运动中历史最长和最具声望的公开赛之一。

[6]　《星际迷航》（StarTrek），美国系列科幻娱乐影视剧。

[7]　指约克郡，白玫瑰为其与约克王朝的共同象征。

理查三世为约克王朝最后一任国王。

[8]　英国国家特许经营的彩票，开始于1994年。