“著名的经济学家凯恩斯，在他的《概率论》中将不同结果出现的可能性是相等的，没有任何一个结果比其他结果更有可能发生，命名为无差别原理。”
“但我觉得戴恩斯提出的无差别原理，它集中体现了一种机会均等的朴素观念。”
“因为在我们漫长又有趣历史中曾有过记载，法国数学家普丰，以投针与掷硬币实验而闻名于世～”
“他用2000多次抛硬币的实验方式，证明了正面与反面的朝上概率比，为50.69%：49.31%！”
“还有本世纪最伟大的概率学家之一，克罗地亚裔米国数学家费乐，用一万次抛硬币的实验方式，验证了正反面朝上的比例为49.79%：50.21%！“
“从这些数据我们可以看出，只要抛硬币的次数足够多，正面朝上的概率确实是在50%附近徘徊～”
“我不知道这样的结果，是否可以用于研究一些社会发展规律，或解读我们遇到的一些事情。。”
“但我确实是因它的这个验证结果，对这个世界充满了信心！”
“如果抛硬币就是一种命运安排的话，那么我们每一个人的命运，就是机会均等！”
“这种相信只要数量足够大，结果出现的比率就会接近事物结果本身概率的做法，也有一个专有名词，叫大数定律。”
“大数定律，是由瑞士著名数学家雅各布·伯努利，用数学证明的定律。”
“它的定义表述为～只要重复的试验或者观测的数据足够多，随机事件发生的频率，就会无限接近它的概率。”
“而我们要建立的ＤＡ数据研究中心，就是要基于大数定律的理论基础，从数学层面入手，以频率代替概率的确定概率方法，建立一个超级大数据库！”
“不过在现实生活中，我们虽然相信机会均等，但机会均等不一定会导致结果均等。”
“比如～如果一个学生的学习成绩很好，而另一个学生不学无术成绩很差，那他们两个人考上大学的概率肯定不一样。”
“那从在概率论上，该怎么来理解这种现象呢？”
“事实上，定义法与频率法都是一种存在于理论中的理想状态，或者说是对这个世界规律的一种简化。”
贾尔斯听到大卫提起数据中心，若有所悟的点点头。
派恩对大卫这种明显是“放飞自我”的随口“胡说”，感觉很有意思，索性放松下来继续欣赏着大卫的“表演”～
大卫瞥了一眼被自己“带歪”的贾尔斯，嘴角露出一个坏坏的微笑，继续说道。
“英国著名数学家、统计学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes），提出了著名的贝叶斯法则。”
“它是确定概率的方法中迭代法最常用的验证公式～”
“即先利用手头少量的数据做推测，甚至是主
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