Аннотация:
Обсуждаются неформальные аспекты теории вероятности и математической статистики, возникающие при интерпретации физических экспериментов. Изложены требования к верифицирующему эксперименту и на примере математического ожидания проанализирована роль эвристических (внелогических) утверждений. Перечислены главные гипотезы, скрывающиеся в тени экспериментов: принцип многократного воспроизведения (“как раньше бывало, так, видимо, и будет”); принцип разумной достаточности; статистический принцип (“лучше прогнозировать что-нибудь, чем ничего”). Значительное внимание уделено фишеровским и многовыборочным доверительным интервалам. Отмечена несостоятельность фишеровских доверительных интервалов. Перечислены поводы для вовлечения домысливания в практическое исчисление вероятностей: неполнота любой системы гипотез; субъективные оценки вероятностей; примысливание статистического ансамбля; нестационарность и неустойчивость; редкие явления; использование классических вероятностей и закона больших чисел. Сделан вывод, что относительная частота (эмпирическая вероятность) является “нормальной” физической величиной в том смысле, что она допускает физическое измерение. Ее “ненормальность” выражается в том, что она больше других физических величин нагружена условностями и гипотезами, которые требуют специальной проверки (верификации).
Образец цитирования:
Ю. И. Алимов, Ю. А. Кравцов, “Является ли вероятность “нормальной” физической величиной?”, УФН, 162:7 (1992), 149–182; Phys. Usp., 35:7 (1992), 606–622
Yurii V. Brezhnev, “Linear Superposition as a Core Theorem of Quantum Empiricism”, Universe, 8:4 (2022), 217
Vitaliy P. Babak, Serhii V. Babak, Volodymyr S. Eremenko, Yurii V. Kuts, Mykhailo V. Myslovych, Leonid M. Scherbak, Artur O. Zaporozhets, Studies in Systems, Decision and Control, 360, Models and Measures in Measurements and Monitoring, 2021, 61
Igor I. Gorban, Mathematical Engineering, Randomness and Hyper-randomness, 2018, 3
С. П. Шарый, “Сильная согласованность в задачах восстановления зависимостей по интервальным данным”, Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ., 9:1 (2017), 39–48
S. P. Shary, “Maximum compatibility method for data fitting under interval uncertainty”, J. Comput. Syst. Sci. Int., 56:6 (2017), 897
Igor I. Gorban, Mathematical Engineering, The Statistical Stability Phenomenon, 2017, 3
Vasiliy Makarov, Tahir Alizada, 2012 IV International Conference “Problems of Cybernetics and Informatics” (PCI), 2012, 1
V. Yu. Terebizh, “Stochastic models in classical and quantum mechanics”, Bull.Crim. Astrophys. Observ., 106:1 (2010), 103
A. L. Kuzemsky, “Works by D. I. Blokhintsev and the development of quantum physics”, Phys. Part. Nuclei, 39:2 (2008), 137
Michael Trott, The Mathematica GuideBook for Numerics, 2006, 1
R.R. Nigmatullin, “The quantified histograms: detection of the hidden unsteadiness”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 309:1-2 (2002), 214
Yu. V. Chebrakov, “Choosing the best model for approximation of the results of physics experiments”, Russ Phys J, 40:7 (1997), 687
А. Г. Фокин, “Макроскопическая проводимость случайно-неоднородных сред. Методы расчета”, УФН, 166:10 (1996), 1069–1093; A. G. Fokin, “Macroscopic conductivity of random inhomogeneous media. Calculation methods”, Phys. Usp., 39:10 (1996), 1009–1032