Как можно подсчитать уверенность? В идеальном мире «абсолютно уверен» равнялось бы 100%. Но мы живём не в идеальном мире, поэтому вынуждены допускать шанс, что теория может быть ошибочной, несмотря на все доказательства, а значит, «абсолютно уверен» будет пусть не намного, но меньше 100%.

Скажем, мы создали тест, который даёт ответ на наш вопрос с точностью 99%. Тест, например, может определить виновность или невиновность какого-то человека или диагностировать заболевание. Или может рассчитать более сложные вещи, например, может ли определённое количество преступлений совершаться одним человеком, или окажется ли то или иное лекарство эффективным.

Все эти вещи могут быть определены с 99-процентной уверенностью. То есть, скорее, любую из этих вещей можно определить с 99-процентной уверенностью. Но что делать, если мы хотим доказать все четыре утверждения?

Математика тут несложная. Вероятность того, что при подбрасывании монеты выпадет орёл — 0,5. Вероятность выпадения орла два раза подряд — 0,5*0,5, или 0,25. При 99-процентной вероятности это значение будет равно 0,99, и мы можем умножить это число само на себя нужное количество раз. Если мы умножим 0,99 само на себя четыре раза, то получим 0,96. Таким образом, мы будем на 96% уверены, что все тесты правы.

Пока что всё звучит хорошо. Вот только все интересующие нас события ежегодно происходят сотни раз. Если умножить 0,99 само на себя хотя бы 100 раз, то вероятность упадёт до 37%, если 300 раз-то до 5%, а при 450-ти случаях от нашей уверенности останется всего 1%. Иными словам, верность нашей теории должна проверяться с учётом всех остальных таких же случаев.

Тест, возможно, действительно выдал нам реальные шансы, рассчитал всё правильно, но суть в том, что в нём мог произойти сбой, и наша задача в этом случае — понять, почему. Никто не напортачил, и это не тест никуда не годный, просто ни в чём нельзя быть уверенным на 100% — теория вероятности, не более того.

---

---

В настоящее время, кадровая проверка на детекторе лжи (полиграфе) поможет вычислить «ненужных» сотрудников для компании еще на этапе трудоустройства, что значительно снизит потери и сэкономит средства компании, затрачиваемые на обучение или переподготовку персонала.