毎日の確率は未知の問題に対処するための単なる方法ですか（ここでは量子物理学について語っていません）？

量子物理学ではなく、日常の確率では、確率は実際には未知のものの代わりにすぎないようです。たとえばコインフリップを考えてみましょう。これは「ランダム」であり、頭が50％変化し、尾が50％変化する可能性があります。ただし、コインの密度、サイズ、および形状を正確に知っていれば、空気密度; コインがどれだけ反転したか まさにその力がかかった場所。コインから床までの距離; など、基本的な物理学を使用して、頭に着くか尾に着くかを100％の精度で予測することはできませんか？もしそうなら、このシナリオでの確率は、不完全な情報を処理するための単なる方法ではありませんか？

カードのデッキをシャッフルする場合、それは同じことではありませんか（これが私に考えさせられた理由です）。順序がわからないため、カードの順序をランダムとして扱いますが、最初に引くカードがスペードのエースである可能性が実際に1/52あるわけではありません。スペードのエースや100％はそうではありません。

サイコロを振ってデッキをシャッフルするのが実際にランダムでない場合、アルゴリズム（およびおそらく他のいくつかの変数）を知っていれば、コンピューター化された乱数ジェネレーターもランダムではないことになりませんか？数はどうなりますか？

答えてくれて時間を割いてくれた人、特に私のような数学以外の人からの質問に感謝します。これらの人々の多くは知識があるふりをするが、そうではないので、私はredditに行きたくありませんでした。いくつかの追加のメタコメント：

最初に、ランダムvs不明の回答が既にある類似の質問があることを知っています。だから、それを参照しないでください。私がこれから質問しようとしていることは、はるかに狭く、はるかに単純な数学に基づいていると思います。

第二に、私は数学者ではないので、単純な例と非技術的な言葉に固執してください（絶対に必要な場合を除き、この場合、美術史を専攻している大学の適度に知的な先輩に自分を説明しているふりをします）。

第三に、エレメンタリー確率について十分に理解しています。これは主に私が多くのポーカーをプレイしているためですが、ルーレット、サイコロ、宝くじなどの他のギャンブルゲームのオッズがどのように機能するかを理解しています。これも非常に基本的なものです。

第四に、冷静に聞こえないように、しかし、人々に私の質問に対する答えを話し合い、彼らが私を知っているかどうかを見せてはいけない。私は、実際の質問を議論するのではなく、意図的に不必要にハイパー技術的な言語を使用し、他の人を自分の語彙と混同することにより、議論で誰かを「打つ」ことを試みるのを見たので、これを言います。たとえば、「アセチルサリチル酸を摂取するのはあなただろう」と言う代わりに、「アスピリンを摂取するべきだ」と言う。

あなたは完全に正しい、確率は不確実性の尺度です。別のスレッドで説明したように、コインフリップは良い例です。コインを投げることは、物理的で決定的なプロセスです。実際、希望する結果を得るためにそのような方法でコインをフリップすることを学んだ人々がおり、決定論的で予測可能なコインフリップを生成するマシンです。E.ボレルを引用させてください（ブルーノ・デ・フィネッティの後、確率論：確率論と科学の価値に関する批判的エッセイ）：

「すでに投げられたコインが空中にある後、頭または尻尾で賭けることができるので、その動きが決定されます。コインが上陸した後、唯一の条件で、何が見えないかを賭けることができます確率は、イベントが不確定であるという事実に（用語の多少なりとも哲学的な意味で）存在するのではなく、どの可能性が起こるのかを予測できない、またはどの可能性が起こっているのかを知ることができない」

物事をさらに複雑にするために、確率を信念の程度として解釈するベイジアンがいます。実際、確率にはさまざまな解釈があります。何かが不可能、または非常に、非常に低いときに我々は（チェックそれにゼロ確率を割り当てるここでは、こことここにそれが一定であるとき、確率は1に等しいです）。不可能でありそうもない出来事について話すとき、確率は論理になります。不確実なイベントを考慮すると、それはロジックの拡張とみなされるかもしれません。

しかし、確率は「不明」の代わりではなく、未知がどれだけ「可能性が高い」かの尺度です。さまざまな方法で解釈される可能性があるため、わずかに異なるものを測定しますが、最終的には未知のものを定量化できます。確率により、現実についてもっと多くのことを言うことができます。しかし、それは単に測定するだけではありません。確率は、予測を行い、期待とリスクを正確に推定するか、ベイズの定理を適用して確率を組み合わせることにより、いくつかの例を示します。実際には、などで示されるダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキー、人々は不確実性とリスクについての推論が不十分ですが、正式な確率論的推論を使用すると、バイアスから保護されます。

不確実性の長い深い歴史と不確実性の定量化があり、「主観的確率」などの用語があります。主な結果は、コックスの定理です。彼はの3つのプロパティ仮定任意のメジャーまたは不確実性の表現を：

• 可分性と比較可能性–命題の妥当性は実数であり、命題に関連する情報に依存します。
• 常識–妥当性は、モデル内の妥当性の評価に応じて大幅に変化する必要があります。
• 一貫性–命題の妥当性がさまざまな方法で導き出せる場合、すべての結果が等しくなければなりません。

$A$ $A$

簡単な答えはイエスです。この博士論文の最初の章には、投げピンを弾くシミュレーションの例があります。結果の「ピンアップ」または「ピンダウン」は、多くの変数（回転速度やサイズなど）に依存しますが、通常は日常生活では制御しません。そのため、シミュレーションではシステムは決定論的です。入力変数が与えられると、結果を計算できます。しかし、テーブルでピンを弾くと、正確な値がわからないため、ピンが「ピンアップ」または「ピンダウン」する確率のみを推定できます。

最後の発言として、すべてではないにしても、ほとんどの現実世界のシステムを（少なくとも原則として）動的システムの観点から記述することができ、「ランダム」の解釈は、システムの状態は、量子レベルまで適用されます。

それにもかかわらず、量子物理学を話すことは、特定の問題と矛盾を理解するのに役立つかもしれません。キツネザルのコメントを例に取ります：

...しかし、これらは私の哲学的感情を傷つけます：QMは、無限のビット数を扱うことを避けなければならないネイチャーの方法です

しかし、ここにはパラドックスがあります。なぜなら、自然は、イベントの正確な確率を書き留めるために、無限のビット数を依然として必要とするようだからです。毎日の確率についても同じ問題が発生します。天気予報は、特定の期間における特定の地域の翌日の降水確率を30％と予測する場合があります。しかし、この確率はどれほど正確ですか？実際の確率は25％から35％の間であることを意味しますか？確率の正確性について話すことは理にかなっていますか？ルーレットの特定の数字の確率は1/37ですが、その確率の正確さについて何か言うこともできますか？ここでは、十分な数の反復実験を実行することにより、確率の与えられた精度に関する仮説を少なくともテストできます。

その方法を意味していなくても、パスカルの賭けは似たようなパラドックスを提示します。繰り返すことのできない実験について説明し、0.000001や1e-3000などの確率を特定の結果に割り当てることができると仮定します。

紙オーレピーターズとマレー・ゲルマン（有名による物理学者は）これらの考えをトリガ...