机会与随机性（七）

5.4绘图无需更换

最后的反对意见在§4.4中提出的言论。 考虑一个充满黑白球的大型Urn。 球的数量足够大，绘制的结果序列足够长，以随机。 所以假设我们从这个URN进行随机选择，在没有更换的情况下绘制球，直到URN为空。 得到的结果序列是或至少可能是随机 - 它具有更好的是，因为该序列符合来自人群的简单随机样品的所有条件。 （我们可以将一个数字附着到实验群体的每个成员，如果第n个凹陷是黑色（白色），则给第n个成员减少。 由于只有很多球，那么将有一个绘制，使其成为黑色的可能性是1或0，因此无论发生什么事件都没有发生偶然发生。 但是，我们有一个随机序列，包括一个结果（绘制一个黑球，说），这与RCT相反。

一个回应是说最后一个结果是偶然发生的，因为在绘图的开始时，有一个积极的机会，一个白球将被吸引，并且一个黑球将是一个积极的机会。 这种反应忽略了机会的时间依赖。 如果最初有n个球，我们可以让'持久'命名在最后一个实际的事实中的球，然后我们可以说：最初绘制的可能性是1 / n最初，并且在第一个绘制它是1 /（n-m）之后，直到它到达1和留在那里。 在最后阶段，它不再是持续绘制的潜逃的问题; 它是遗址左侧唯一的球。 RCT认为，IFF它是随机序列的一部分发生的给定结果。 每次，姓氏的事件最后是随机序列的一部分。 但是，至少有一次漏陷的时间最后是随机序列的一部分，但是，当时，它没有偶然发生。 （当然，当然，它可以保持偶然的事件偶然发生了琐碎的机会。但这会再次允许偏见的序列的问题;一串由双头硬币扔的所有头部都可以是随机的，然后它不是。）

6.拯救论文：替代机会和随机性的概念

§§4-5的讨论留在怀疑地位中的RCT。 但可能是RCT的问题可能更多地在§§1-2绘制的机会和随机性理论中进行一些缺陷。 如前所述，有一些机会和随机性的替代概念，具有一些上诉，也许可能保存RCT。 对于第一次引入RCT时，他们不会有很多关于Modal问题的态度问题。 但也许可以避免其他反对意见。 由于产品随机性和过程机会之间的分歧，RCT的问题根本出现。 关闭此差距承诺帮助RCT。 以下两小节将考虑产品概念的机会和基于过程的随机性概念。

6.1产品机会

频率理论是机会的概念。 根据Von Mises（1957）的情况下，概述类型有机会，以防情况下，它是随机结果的一部分，其中结果类型具有稳健的极限相对频率。 所以可能无法与随机性分开; 实际上它需要随机性。 而且，由于具有极限相对频率

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2

是无限二进制序列的措施，所有随机序列定义集体。 （那些不收敛在极限频率的无限二进制序列是非随机的。）然而，常见主义作为机会理论的问题是众所周知的（Hájek，1997; 2009;杰弗里，1977） - 我们遇到了一些人 - 并以接受频繁主义的价格保存RCT并没有吸引许多。

但前景更为有希望对防守的机会观点（Lewis 1994; Loewer 2004），如补充剂A.1，A.3和D中讨论的还原剂的观点。这些是一个产品的机会概念，对于可能的世界，除非最佳（最简单，最合适，最具信息性）描述在该世界中发生了哪些事件涉及概率函数。 在发生的事件中的某个地方也不不同的情况下，两个世界在没有不同的情况下也不差异。 因此，机会在给定的世界中的实际结果上，但不一定是以简单的方式直接的方式，从实际频率值的一些偏差可以产生更好的描述。 关于防守最佳系统账户是否可以解释我们了解的所有事情，有相当大的辩论。 刘易斯认为机会是他宽泛的世界观的“大坏虫子”（尽管他认为NP在补充A.1中讨论的，调试的DumeR等级：Lewis 1994），并有相当大的辩论是否PP或者BCP可以由Dumean考虑，因为补充剂中的参考资料是证明。 此外，是否存在关于概率分布的概念的概念一组结果是有意义的（ELGA 2004）。 但假设可以做出最好的系统帐户。

简单在防斗观点中的作用对于随机性很重要。 因为如果一个世界包含真正随机的结果序列，则不会简短描述该序列。 那些不尝试描述在所有特殊性中发生的事情的描述，而是涉及使序列是典型的一个关于该概率函数的概率分布，这将不那么便利，但仍然更短，并且仍然很容易。 因此，如果一个世界含有随机的结果序列，最好的理论将是一个涉及概率的理论，并且凭借成为最佳理论的一部分，这些概率将是有机会的。 这使得RCT的左侧方向似乎是合理的。 如果通过简单性的路线是机会可以进入最佳系统的唯一方式，另一个方向将保持。 有没有随机序列的机会可以有一个世界吗？ 在这里，对儿童来说是混杂的。 对于最佳系统的标志，可以实现机会的方法是，通过涉及简单性，它可以避免纯粹频繁主义的一些问题。 特别地，不适化的结果序列（短一个或高度偏置）不需要强迫机会取得实际频率的值。 假设一个世界含有两个固有的重复硬币，其中一个被扔了很多次，大约一半的时候降落了一半; 另一个被扔了几次，每次都落地尾巴。 第二硬币的结果序列具有零的头频率。 这是最好的系统的力量，我们仍然可以说头部的机会是

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，因为硬币在另一个，类似的硬币确实具有适当的结果频率的世界中嵌入了一个较简单的理论，说这两个硬币遵循了与第二个是确定主义的绿洲的概率法。 但是这种情况为RCT提供了一个问题 - 它看起来像第二枚硬币折腾不是任何随机序列的一部分（因为几只尾巴抛出不是随机的，但它有机会。

我们不应该让最好的系统分析的部分成功保留RCT摇摆我们。 防守的机会陈述与偏见的存在和具有非独立试验序列完全兼容; RCT不是。 即使在RCT的最佳情况下，刚提到的问题也是如此，其中至少有一个实际的无偏见的公平硬币序列。 可以预测这种问题的存在。 最好的系统账户偏离纯粹的频繁主义，精确地尝试适应单个案例的流程直觉，就像我们在§1中看到的一样，表征机会。 这方面的每一切成功都会带来越来越近进程概念的机会的广泛产品概念，因此将成为RCT的潜在机会来涌现。

6.2过程随机性：认识论

如§2的开头所述，有时在流程义中使用“随机”。 随机性有一些哲学方法，这些方法试图认真对待这一点，但这不仅仅是相当于“Chancy”并因此将RCT扭曲。 最受欢迎的这样的方法是通过直接争论不确定的抵押术，使RCT与不确定的争论产生抵情。 将在§7中讨论该方法的前景。

下一个讨论的过程随机性观点是一个遗憾的视图。 这个视图上的随机过程是我们无法提前知道的那些结果; 也就是说，随机过程是不可预测的（Eagle 2005; Kyburg 1974：Ch。9）。[23] 以下是视图的一个明确表达：

在最基本的层面，我们说一个事件是随机的，如果没有办法依靠它的发生。 同样，随机过程是我们不能预测接下来发生的事情的过程。 （Frigg 2004：430）

对于这种观点来产生正确的结果，如果我们仅仅猜测其结果，我们不能算作“能够预测过程”。 因此，预测必须涉及一些合理性的概念; 代理必须是理性的，使他们做出预测。 例如，Eagle（2005：770）坚持认为，预测代理人的物理理论是使某些后勤归立率合理的; 简单地猜测不会合理，即使它是正确的。

该定义大大重叠，随着§2中的随机性定义重叠。 特别是，如果一个过程是可预测的，那将在该过程的结果的序列上提供胜利的投注策略，因此不能成为KML-随机的结果。 因此，发电过程的不可预测性是任何具体结果序列的KML-随机性的必要条件。

但是，不可预测性是不够的，因为它可能是我们无法了解过程的未来结果的一切，而这些真理可能会排除KML随机序列。 一种观察这一点的方法取决于我们对混沌动态的讨论。 让我们说，如果对我们不分体现的状态可能最终可能在相对较短的时间内接近差别，那么系统就会对初始条件表现出明显的依赖。 （另一个定义，如果知识遵守错误原则的余量，那么：对于我们所知道的，系统表现出对初始条件的明显依赖性，如果我们知道，它敏感地依赖于初始条件。）即使对初始条件的敏感依赖性也可以获得对初始条件的明显依赖性。 对于可能的尺寸V使得在该组的一些分区下，在小于V的度量区域中，在分区的同一小区中开始的任何两个点都会向未来的状态彼此靠近彼此 - 只要V相对于我们的能力小，就可以彼此缩小。 显而易见但不敏感地依赖于初始条件的系统将是对我们不可预测的，但是将存在一种算法，给定初始条件的一些有限规范，完全产生系统的未来演化。 （关键是有限规范必须涉及比我们所知要表征系统的更精确的数据。）这个序列，如果足够长，不是KML-随机，但它是不可预测的。[24]

由于不可预测的序列和KML-随机序列之间的相当大的重叠（FRIGG 2004：431），后者也可以播放的许多角色也将由前者播放。 Eagle（2005）进一步争辩说，不可预测的序列是更好地符合随机性的理论作用，以及根据这种基础的索赔是不可预测性的。 关于本论文的一个很好的事情是，作为一个流程概念，它直接与机会过程连接。 因此，我们可以直接评估原始论文连接机会和随机性CT，以表格：

（CTU）一个过程是Chancy IFF它不可准于可预测。

当我们参加独立和相同的分布式试验时，CTU的左右方向看起来相对安全。 但是，当试验并不独立时，就像§4.4中的例子一样，即使了解系统的过去的国家确实将一个人放在一个位置以更好地预测未来结果的情况下，也可能发生未来的结果。 CTU的向右向左方向甚至更糟糕的海峡。 对于序列的KML-Acquoryness需要其不可预测的生成，然后涉及涉及KML-Acquornyness的RCT的每个ConiterEnexample也将涉及不可预测性，而不是机会，并且还构成了CTU的反例。 在这种随机性概念中，对RCT的防守者没有找到康复。

7.机会，随机性和决定措施

持续的呼吸结果是随机的最后一个希望来自两个概念与不确定主义的概念。 考虑这个论点：

p1的：

IFF的偶然发生的结果是由不确定的过程产生的。

p2的：

可能的结果序列是随机的IFF，重复的不确定过程可以产生所有结果。

随机对照试验：

因此，IFF偶然发生的结果发生了可能的随机序列，其由相同的过程产生，其中它是成员。

此参数有效。 如果房屋是真的，我们对RCT有直接参数。 我们没有直接回应§§4-5中提出的反对，但不知何故，如果这个论点成功，那些反对意见必须错过这一点。 该处所拥有一些初始合理性（尽管P2是可疑的：肯定是一个正确的不确定过程可以产生任何结果序列，包括许多非随机序列？我们在§7.2进一步讨论这一点）。 本文认为不确定是必要的，并且足以实现足够的流行索赔。 随机性和不确定主义似乎也有一个密切的连接。 但要评估它们，我们需要比我们关于决定歧视更精确。

earman-montague确定主义：

科学理论是确定的IFF在该理论的模型中的任何两个状态序列，它在一段时间内分享了某些状态。 理论是不确定的IFF它不是确定性的; 同等地，如果两个系统一次可以在同一状态下并且进化成不同的状态。 系统是（IN）确定IFF的理论，该理论完全正确地描述了它（其中它是模型）是（IN）的确定性。 （议员1986; Montague 1974）

确定主义如此陈述的是卓越论文：作为Schaffer（2007：115），'世界W是确定性的IFF：对于W中的所有时间T，W乘客的总发生历史与T次W。'

考虑到这一点，我们现在评估这个论点的场所。 两个前提的两种方向似乎都有很大的怀疑。 结果是，不确定主义对RCT的后卫提供了很少的舒适性。

7.1机会和确定性

这是一个哲学正统的近似，非琐碎的物理机会需要不确定。 这一观点很少辩护; 即使是那些麻烦陈述观察的人（刘易斯，1980：120）也不要去进一步努力证明它，也许是因为它看起来很明显。 毕竟，在决定主义下，一个了解过去的人和法律将在每个未来的结果都有一个肯定的地位。 因此，我们在决定论下的概率使用必须纯粹是主观的，我们（也许是不可避免的）无知的副作用或法律。 如果这种正统是正确的，则至少P1的左右方向是真的。

然而，哲学家最近一直致力于捍卫机会和决定论一致的论点。 许多主题在他们的参数中处理了上述功能。 Loewer（2001）借鉴了最佳系统分析，争论我们这样的机会（在我们这样的世界（熵增长的过程中，并且显然公平的硬币抛弃等），最好的描述涉及一些值得被称为机会的概率组件。 Clark（1987）借鉴了我们如何使用相空间测量μ来管理我们对古典统计力学中Bernoulli和混合系统的预期，并认为这是一个客观概率功能，尽管有确定的底层物理学。 已经开发了各种其他关于确定性机会的建议（Eagle 2011; Glynn，2010; Hoefer，2007; Ismael，2009; Sober，2010）。 一般技术是争辩说，概率分布在能够发挥机会角色的结果，即使在无可挑剔的确定性理论中也是如此。 这些哲学家中的许多人都对减少机会的交感神经，这允许机会和决定歧视的兼容性。 为了使世界历史的整个历史在其历史上的任何时刻，作为确定主义国家，显然是一种方式，这是一种方式是关于整个历史的最佳描述是否涉及机会（这与Schaffer 2007：115的“无连接”论点有关）。 然而，如果存在这样的事情，然而，P1是假的。

关于机会的反还原剂通常发现这些论点不那么有说服力（Popper 1992; Black 1998; Weiner和Belnap 2006）。 特别是，在许多方面难以与确定性机会调和BCP（和RP）。 这样做会要求有一个身体上可能的世界（共享相同的法律），它与我们的事实相匹配，直到t，但之后发散; 但如果确定主义是真的，那么不可能这样的分歧。 如果这个世界随时与我们的斗争，它会始终匹配它。 因此，似乎，“只有一个不兼容的函数可以适合RP”（Schaffer 2007：130）。 无论如何，辩论关于确定性的“机会”，以及更加普遍正在进行的机会和还原的辩论（参见补充A的讨论）; P1的左右方向的状态最不稳定。

向右到左方向也不能说。 对于§5.3的讨论表明，在没有机会的情况下存在不确定的理论，那些通过存在替代的未来可能性来保护的人，但其中这些可能性集体不允许或要求概率分布。 没有机会的那些拒绝普遍性的人的更具争议的案例：论文“真理的机会适用于任何命题（Lewis，1980：91）。 如果普遍主义是假的，则可能存在不确定的情况，其中替代结果是机会不适用的替代结果。 von mises拒绝了普遍性，因为他认为机会只适用于“质量现象”; 在例如不确定过程中仅发生一次的不确定的世界中，例如，概率理论不适用。 Hoefer（2007）还拥有这样的观点，拒绝对那些没有足够稳定的结果模式的过程的机会。[25]

7.2随机性和确定性

如果可以表明，从上述确定性的定义，我们可以得出结论（i）只有随机序列可能在不确定中发生，并且（ii）只能在不确定中发生随机序列。 然而，这两个索赔的两部分都是有问题的。

定理8（Humphreys 1978）。 存在一个理论，该理论是蒙塔图的意义上的确定性，其作为模型的一种系统，其产生了在Von Mises / Church的感觉中随机的序列。

本定理的证明依赖于理论可以在不可计算的情况下是非琐碎的确定性。 有一个算术可定义的功能，控制系统的演变随着时间的推移（在Humphrey的施工中，系统的瞬时状态是时间的算法可定义的函数，这确保了一次同意的任何两个模型都会始终同意，请保证决定派）。 但该功能没有有效可计算，因此没有算法可以产生该系统通过的状态序列。[26] 这种无明函数的物理意义尚不清楚（虽然请参见Pour-El和Richards 1983），但是具有特征的运动物理学的可能性，该物理学的可能性足以破坏随机性和不确定之间的紧密连接。 这表明上面的权利要求（ii）是假的。

此外，由于我们已经看到（§4.1），可以对章节和不确定的过程可以产生非随机的结果，并且这种序列不会随机，我们还具有索赔（i）的反例。 如果我们对不确定主义可能发生的事情做出更强大的索赔，可以节省索赔（i）。 有一种有意义的是，虽然公平的硬币可能是一个无限的次数，但它不会。 也就是说，反事实'如果我把硬币扔了一个无限的次数，它就不会落地所有的头脑是显而易见的。 反事实是否真的存在一些问题; 刘易斯（1979A）和威廉姆斯（2008年）争辩说，虽然Hawthorne（2005）辩称它不是。 但是，如果是，那么谎言打开以捍卫修改的反事实版本的P2：

p2的'：

一种可能的结果序列是随机的IFF，不是这种情况，它是不确定重复的不确定过程，它不会产生这种结果序列。

但这是非常争议的; 索赔（ii）的问题仍然存在。

如果我们要接受这个论点，那么，我们将不得不将p2作为随机性的独立真实性。 如果上述观察是正确的，则给出了作为分析的无常定性的随机性分析。 Hellman（1978年：83）表明，随机性与“不确定主义”大致互换，而伊克兰（1988：49）则表示“随机性的主要特征是初始条件的一定程度的独立性。 ......更好的是，如果一个人使用相同的初始条件执行相同的实验，可能会得到两种不同的结果。

然而，有人认为，随机性视为不确定主义使得难以理解对科学中随机性的许多用途（Eagle 2005：§3.2）。 这一观点需要随机抽样和混乱动态的随机结果，以及人口遗传学中的随机交配，尽管他们的符合性是如此。 它并不明显需要基本的不确定主义来进行随机试验，我们对这种试验的拯救的信心并不依赖于我们的审判设计涉及放射性衰变或其他一些基本不确定的过程。 实际上，如果波希米人或everettians是正确的（开放的认识可能性），并且量子力学是决定性的，那么这一观点需要没有任何东西是随机的，甚至是最直观的引人注目的情况。 这种观点属于科学家的归因于他们对“随机”术语的许多用途的一种错误理论，但尚未引入这种普遍错误的科学家的哲学证据并不引人注目。