Методологический анализ категории «вероятность»
Гуманитарный вестник
# 11·2017 5
дать с идеальными объектами классической теории вероятностей, по-
стольку ее суждения и предсказания относительно реальных событий
могут реализовываться в опыте лишь приближенно. Но при этом бу-
дут тем точнее, чем больше реальные объекты будут соответствовать
идеальным объектам теории. Более того, как показало развитие тео-
рии вероятности, классическое определение вероятности может быть
одинаково успешно истолковано и использовано представителями
самых различных интерпретаций вероятности: и как мера познания, и
как частота, и как степень выводимости, и как степень разумной уве-
ренности, и как мера физической возможности. В силу этого многие
современные исследователи вообще склонны трактовать классиче-
ское определение вероятности не как определение в строгом смысле
слова, а лишь как способ вычисления вероятности в некоторых про-
стых ситуациях. Как справедливо писал один из классиков теории
вероятности венгерский математик А. Реньи, «на вопрос, что такое
вероятность, она не отвечает, а дает лишь метод ее вычисления в
простейших случаях» [2, c. 187].
На смену классической концепции вероятности пришла частот-
ная концепция, которая и по сей день является наиболее распростра-
ненной. Как и классическая концепция, частотная также имеет неко-
торое основное ядро, модифицированное у разных авторов. Частот-
ная теория вероятности получила систематическое развитие в трудах
Дж. Венна, Р. Фишера, С. Пуассона, Р. Мизеса, Г. Рейхенбаха. Все
они, несмотря на некоторые различия в предложенных вариантах ча-
стотной теории вероятностей, были едины в одном: только частотная
интерпретация вероятности является единственно правильной и от-
вечает потребностям и духу науки.
Согласно этой интерпретации, вероятность
P
(
A
,
B
) характеризует
относительную частоту появления случаев одного класса (
А
) среди
случаев другого класса (
В
). Эту относительную частоту можно найти
следующим образом. Если величина каждого из классов известна,
тогда она находится просто:
Р
(
А
/
В
) = (
А
·
В
)/
В
. Например, если в
каком-то городе, насчитывающем 100 тыс. жителей, проживает
10 тыс. иностранцев, тогда вероятность жителю этого города быть
иностранцем 10/100 = 1/10. Однако, как в науке, так и в повседневной
жизни люди редко встречаются с такими ситуациями. Обычно при-
ходится иметь дело либо с конечными классами неизвестной величи-
ны, либо с открытыми классами, число элементов которых может
меняться. К последним можно отнести, например, класс рождения
мальчиков, девочек, подбрасывание монеты, кости, появление пуб-
ликаций на определенную тему и т. д. Перед сторонниками частот-
ной интерпретации встает вопрос: как в случаях открытых классов
определять частоту событий и соответственно вероятность? Един-