――再起可能の失敗
と、
――再起不能の失敗
との区別を明確につけるために――
――誰かの命が失われる可能性
が十分に低いときには――
その可能性の確率をゼロとみなすのがよい――
ということを、きのうの『道草日記』で述べました。
が――
具体的に、どれくらいの確率のときに無視をすればよいのか、という問題は――
そう簡単ではない――
ということも述べました。
一般には――
確率が、
―― 5 ％未満
のときには無視をするのがよいとされています。
つまり――
例えば――
確率が、
―― 3 ％
なら無視をするが、
―― 10 ％
なら無視をしない、ということです。
あるいは、
――コインが連続 4 回以下で表が出る可能性（確率 16 分の 1 以上）は無視をしないが、連続 5 回以上で表が出る可能性（確率 32 分の 1 以下）は無視をする。
ということです。
―― 5 ％未満
というのは、統計学の慣例です。
なぜ、
―― 5 ％未満
なのか――
実は、確かな根拠はありません。
強いていえば、
――統計学的な計算と、それに基づく思考とが、わりと有意義に進められるから――
です。
もう少し詳しく述べますと――
データが平均値に集まっているような分布を、
――正規分布
といいます。
この分布では、標準偏差――平均値からのズレの平均――の 2 倍以下に集まっているデータが全体の約 95 ％を占めることがわかっています。
このことに着目をして、
――標準偏差の 2 倍以下のズレで集まっているデータが本物のデータであり、標準偏差の 2 倍以上のズレで散らばっているデータは偽物とみなそう。
との提案が統計学の始まりの頃になされたのです。
では、
――なぜ標準偏差の 2 倍のズレに着目をするのか。
との疑問には誰も答えられません。
――標準偏差の 1 倍や 3 倍のズレではなく、2 倍のズレに着目をすることで、統計学の計算と、それに基づく思考とが、わりと有意義に進められるから――
ということ以外の理由は――
なかなか挙げられないのです。
よって、
――誰かの命が失われる可能性
の確率を考えるときに――
この統計学の慣例を持ち出すのは、ちょっと気が引けます。
―― 5 ％ 未満
というのは――
そんなに低い確率ではありません。
もし、100 人いたら、
―― 3 ～ 4 人くらいの命が失われる確率
であるからです。
