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不确定性和概率
斯塔克文本的中心论点是，观察到的比率仅仅是历史事实，而概率是建模数据生成过程的属性。混淆两者是一个根本性错误，会对我们如何理解世界和做出决策产生严重后果。将缺乏知识视为一种概率会导致 [...]
来源:Lars P Syll不确定性和概率
任何有限系列的二分试验都有一个经验成功率。但一系列试验的结果并不能告诉你这些试验一开始是否是随机的。假设有一系列伯努利试验，每个试验都有相同的成功概率 p，并且试验是独立的。那么大数定律保证成功率（在概率上）收敛于成功概率。
如果一系列试验是随机的，并且每次试验的成功机会相同，则经验成功率是对潜在成功机会的无偏估计。如果试验是随机的，并且它们具有相同的成功机会，并且您知道试验的依赖性结构（例如，如果试验是独立的），那么您可以量化潜在机会估计的不确定性。但是，某些事物具有速率这一事实并不意味着它是任何随机过程的结果......
这是两个思想实验：
1. 你在一个 100 人的小组中。您被告知该团体中的一个人明年将去世。是你的可能性有多大？
2. 您所在的小组有 100 人。有人告诉你其中一位名叫菲利普。是你的可能性有多大？
这些场景之间没有太大区别：都涉及一组中 1% 的比率。但在第一个问题中，你会被邀请说，“机会是 1%”，而在第二个问题中，你会被邀请说，“这是一个愚蠢的问题。”关键是，比率不一定是概率，而概率并不能捕获所有类型的不确定性。
菲利普·B·斯塔克
斯塔克富有洞察力的文章应该是所有使用定量方法的社会科学家的必读文章，以便理解并希望改善我们的社会。