选举是随机的吗？
解释2016年大选结果的一种流行说法是，赔率对克林顿有利。她只是运气不好。那个选举之夜，骰子被掷了出来，不幸的是，她掷出了蛇眼。这种解读暗示的安慰信息可能解释了它的受欢迎程度；这不是任何人的错，我们仍然有流行的想法，我们甚至不需要改变我们的策略就能在下一次获胜。其他选择要难得多。但是，这种叙事取决于的一个关键而又毋庸置疑的假设是，选举是随机的。但赢得选举和赢得轮盘赌有什么相似之处呢？
让我们简单描述一下投票日的实际情况。人们早上醒来，决定是否去投票。他们步行或开车到投票点，然后通过按下按钮或写下按钮来选择要记录的人的名字。随后，选票将按地区统计和分组，并宣布获胜者。
随机性在哪里？甚至很难找到变量可能在哪里快速变化。媒体框架和竞选背景是几个月努力的产物。每个人广泛的政治观点都是缓慢移动的。它们受到无数根深蒂固的影响，如家庭教育、收入、种族、宗教、教育、文化。毫无疑问，所有这一切都非常复杂，如果它是无意识的，受到公关和营销的影响，但我们在任何地方都看不到任何看起来像是随机发生的事情。这总是因果关系，并不是那么神秘，因为你可能会很好地猜测一个熟人将如何投票。
你可能会争辩说，这不是选举中谈论“机会”的真正意思。记者并不是在暗示他们的作用像抽奖一样。他们抛出的百分比是置信区间。民意调查人员不能与全国每个人交谈，所以他们会与样本交谈，然后用概率来猜测这个样本代表整个人口的可能性有多大。这是基本的统计数据。
但是，即使这些数字来自这样的方法，记者们也不是这样表达的，聪明的“科学”人们也不会那样理解它们。如果是这样的话，他们更关心的是找出样本和总体之间的具体差距，而不是想知道他们自己的几率是多少。看看下面这些例子中的随机模型有多普遍就知道了：
让我们希望做这些宣传的人和做模特的人不是一样的。
随机思维的可疑应用并不局限于政治。这反映了一种潜在的文化信任和对统计力量的信仰。乍一看，它似乎符合我们对科学和智力的热爱。只要看看所有的数字、方程式和图表就知道了。每个人都知道聪明人用数据来做决定，它克服了偏见。你没看过钱球吗？
但这种信念实际上是从我们的基本物理观点开始的；世界是原子在虚空中相互碰撞，原子水平上的量子事件正在发生，而我们并不了解。最基本的是，未来是不确定的、不确定的和模糊的。我们无法真正计划或预测它。有时我们可以建立弗莱明或达尔文式的项目，使机会对我们有利，但最好的做法是让你所有的选择都可以应对不可预见的条件。这种不确定的态度弥漫在我们的世界里，“精益初创公司”、指数基金、零利率、零储蓄、课外活动和没有计划。(2)
但是，让我们来看看这一观点背后的基本前提。我们世界上有多少东西实际上是随机的？如果你相信基础物理学，那么在日常生活的尺度上，似乎没有任何东西是真正随机的。每一个物理行动都是由因果驱动的，这可以在人类尺度上描述，可以用确定性的牛顿关系来准确描述。
在计算机程序中，甚至不可能获得真正随机的数据。通常，它只是一个难以预测的函数，并且使用数据时间等不同的输入。更好的来源来自物理运动，如空气振动。当随机函数不够随机时，黑客可以破解加密。
就像2016年大选一样，不需要仔细检查就会意识到，统计研究的大多数学科实际上并不是偶然的。
这并不是说整个领域都被误导了。概率本身就是一个健全的数学模型，以科学研究为中心。但是，如果随机变量所需的公理几乎总是错误的，那么我们为什么还要希望将其应用于现实世界呢？
我们已经讨论了一个使用案例，从样本中推理总体，忽略自然界中缺失的均匀性原则，以及分布是否正确，这对于研究大的群体仍然是一种有用的方法。
另一个用例是当有太多的变量需要理解时。当我们有一个因果理论，但输入变量太多时，它是压倒性的，所以我们只能获得部分信息。考虑一下掷骰子。通过经典力学，我们可以理解重力、投掷的力、空中的摩擦力、对桌子的影响，以及所有这些，并对结果做出准确的描述。但没有人能在瞬间捕获所有这些参数并应用它们。没有一个可控的研究环境，概率是一个很好的模型。在没有可控的研究环境的情况下，概率是一个很好的模型，我们可以通过经典力学来了解重力、投掷的力、空中的摩擦力和对桌子的影响。但没有人能在瞬间捕捉到所有这些参数并应用它们。如果没有可控的研究环境，概率是一个很好的模型。
然而，统计物理模型不只是随机分配，它们用确定性数学严格约束概率，例如使用面积和力的规则公式。(3)此外，它们从来没有暗示潜在的随机性规律，而是具有可以容忍的不准确性的有用的妥协。
统计最常见的用例，也是最需要仔细检查的用例，是当你没有真正理解因果关系的时候。没有可行的自然理论，统计数据就像一个临时的占位符。数据被映射到分布，模式被关联，而不考虑底层对象是如何工作的。
当这是你唯一的选择时，可能总比没有好。但是，你必须诚实地面对限制。当你所做的一切都是钟形曲线时，你绝对不应该对发现“黑天鹅”感到惊讶，并希望其他一切都是一致的。
想一想经济学和心理学这两个几乎与统计学同义词的领域。有没有人清楚地知道市场是如何运作的，或者是通货膨胀的原因？有没有人能解释为什么人们会思考和相信他们的所作所为？当然不能，而且流行的理论变化很快，变化很快。这些领域有很多变量，所以概率模型可能是不可避免的。但很明显，它们缺乏解释性的理论。也许科学理论甚至都不可能。
在“理想国X”中，柏拉图在绘画和诗歌中观察到了一种相关的态度。他将他们的做法描述为通过肤浅的理解来表现，并迅速做出了陈述：
我说，模仿者离事实还有很长的一段路要走，他什么都能做，因为他轻轻地触及了他们的一小部分，那一部分是一幅图像。例如：画家会画一个鞋匠、木匠或任何其他艺术家，尽管他对他们的艺术一无所知；如果他是一个好艺术家，当他从远处给他们看他的木匠画像时，他可能会欺骗孩子或简单的人，他们会以为他们是在看一个真正的木匠。
每当有人告诉我们，他找到了一个人，他知道所有的艺术，以及所有其他任何人都知道的东西。[…]。我认为我们只能把自己想象成一个简单的生物，很可能被他遇到的某个巫师或演员欺骗了，他认为这些人无所不知，因为他自己无法分析知识、无知和模仿的本质。
因此，当我们听到人们说，悲剧分子和荷马(他们的领袖)知道所有的艺术和人类的一切事物，美德和邪恶，还有神圣的东西，因为好的诗人除非知道他的主题，否则不能很好地写作，没有这些知识的人永远不会成为诗人，我们应该考虑这里是否也可能没有类似的错觉。也许他们遇到了模仿者，并被他们欺骗了。
如今，统计专业的学生和专业人员对自己的领域有着同样非凡的信念。除了统计学本身，他们不需要学习任何学科或“应用”。他们的统计知识可以立即转移到解决遇到的任何问题上，无论是在科技、商业、政治、金融还是医疗方面。这是一个普遍的理解框架。这使得它成为随机性文化中的完美职业，具有讽刺意味的是，他们最大限度地减少了对未来做出预测的需要。
但是，不经营商业，你能理解商业吗？你能在不了解人们生活中发生的事情的情况下理解投票模式吗？你能在不思考、观察和与人交谈的情况下理解心理学吗？缺乏基本的知识和经验，还有很多需要。在这些领域，就像在政治领域一样，我们可以得出结论，概率和统计学是解释理论的拙劣替代品。
(1)弹子棋可能是一个很好的模型来预测个人选民是否会如预期的那样到达投票地点。每一个钉子都代表着一个鼓励或阻碍他们的事件(医疗紧急情况、爆胎、感情问题)，但这些事情并不经常发生，绝大多数坚定的人都会坚持自己的意图。
(3)具体例子见气体运动方程的推导或如何利用概率估计积分。
