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数学和统计数据有助于解释 FBI 的“科学家失踪”案件
统计原理表明你不需要邪恶的阴谋来解释失踪的科学家和实验室工作人员的集群
来源:科学美国人数学和统计数据有助于解释 FBI 的“科学家失踪”案件
统计原理表明你不需要邪恶的阴谋来解释失踪的科学家和实验室工作人员的集群
作者：Faye Flam 编辑：Dan Vergano
FBI 大楼一侧的 J. Edgar Hoover FBI 墙徽。
四月份，一位作家朋友通过电子邮件给我发了一篇来自英国小报《每日邮报》的报道——“随着令人不安的模式的发展，与美国秘密有关的第九位科学家的死亡充满了谜团”——并评论道，“他们才刚刚开始注意到？”但即使读了两遍，我也没有看到其中的规律。
现在，FBI 已展开调查，名单已增至 11 人或 12 人，这些人似乎与“神秘”死亡或失踪有关。然而一些简单的统计原理表明任何联系都可能是一种幻觉。
在这种情况下派上用场的一个想法是统计学家 David Hand 的“非概率原理”。他说，如果数字足够大，随机数字、单词或事件的分布可能会出现聚集和聚集的模式。他说，科学家失踪的情况“是非概率原理的一个例子。”
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这一原则植根于汉德和其他人所说的“真大数定律”。例如，在数万亿个随机数序列中，几乎肯定会出现一串七个 7。例如，在一个拥有超过 80 亿忙碌人口的世界中，有些人会遇到在遥远国家旅行的邻居。世界上有如此多的活动部件，非凡甚至闻所未闻的事情一直在发生。
“我真的不认为有什么神秘的地方，或者说，确实没有任何可疑的地方需要解释，”他说。