Совершенно бесполезно и бессмысленно что-то предполагать в отношении того, что уже произошло, ведь итак известно, что именно случилось. Зато есть смысл собрать статистику попадания с данного расстояния данным ружьем у группы людей без какой-то подготовки и тех, кто отзанимался по определенной методике целый год. Это – вполне уверенные практические предсказания и называются вероятностью того, что может еще случиться.

В природе нет повторяющихся событий и даже самые элементарные из них оказываются уникальными по каким-то характеристикам окружающего влияния. Философы говорят: «В одну и ту же реку невозможно войти дважды. Все течет, все изменяется». Человек условно выделяет что-то из уникального потока событий и пытается оценить, насколько возможно повторение такого явления в будущем.

Если на исход события влияют какие-то конкретные причины, то для определения вероятности необходим сбор статистики достаточно большого числа событий. Чем больше число учтенных событий, тем с большей точностью вероятность можно впредь уверенно использовать.

Но огромное число событий происходит так, что невозможно точно найти, что именно влияет на разброс выделенного вниманием параметра от среднего. И таких зависимостей бывает немало. В случае полностью случайной причины получается определенный график зависимости числа опытов и расхождения от среднего, похожий на колокол: около среднего результата (например, местоположения бутылки при стрельбе) будет больше всего попаданий, а чем дальше – тем все меньше.

Среди даже полностью поглощающего случайного шума можно выделить полезный сигнал. Для этого нужно точно знать зависимость распределения случайных событий, и тогда, при достаточном числе опытов, отклонения зависимости от стандартной позволяет судить, что есть совсем другие, отдельные неслучайные.

Именно этим занимаются на адронном коллайдере, когда среди огромного числа событий с известной зависимостью распределения вероятности обнаруживают новые события. Особенно, если могут предсказать, как именно такое новое событие повлияет на общую статистику. Огромным числом повторений добиваются достаточно высокой уверенности и после этого резонно считают, что новое событие типа бозона Хигса можно считать достаточно уверенно обнаруженным.

Точно так же становится возможно прикинуть, насколько вероятно, что партнер лжет, заявляя различные оправдания своих действий. И это может быть очень надежные оценки. Причем, часто для этого даже не нужно что-то высчитывать так же как мы по опыту уже точно знаем, что коровы по небу не летают (fornit.ru/707). Если в детстве нам бывает трудно прикидывать вероятности событий, то чем более искушенными становимся, тем труднее нам обмануться и, если еще хорошо понимать, как корректно использовать вероятности, то можно развить очень хорошие навыки вероятностных предсказаний.

Вероятностная интуиция или эвристика – чрезвычайно востребованный навык без которого мы бы оказались беспомощными во многих случаях. Но многие люди, неверно оценивающие вероятности, так и остаются такими наивно беспомощными, их легко обманывать, они и видят чудеса там, где все куда прозаичнее. Часто поводом для самообмана бывает даже добросовестно полученная статистическая зависимость, например, в работе, выявившей зависимость потребления моцареллы на душу населения от количества защитившихся докторов в сфере гражданского строительства (fornit.ru/6612).

Поэтому чрезвычайно важно понимание природы и сути процессов, влияющих на зависимость распределения событий. Просто попытка бездумно применять даже самые точные и совершенные методы вычисления вероятности могут привести к критическим ошибкам. К тому же стоит знать, какие вообще бывают ошибки использовании вероятностных методов. Это проясняется в статье про развитие эвристического метода оценки вероятности: