机会与随机性（八）

随机性是不确定的论文的持续吸引力的一个原因可能是这一事实，直到最近，哲学家倾向于混淆不可预测性和不确定主义。 拉普拉斯的决定歧视的原始概念是一个遗事概念：

[a] n智能，可以理解自然是动画的所有力量以及所有[事物]组成它的各自情况 - 一个智力，足以提交这些数据来分析 - 它将拥抱宇宙中最伟大的机构和那些的公式最轻的原子; 因为它，没有什么是不确定的，未来，以及过去，将出现在它的眼中。 （拉普拉斯1826：第4页）

这种账户仍然与我们共鸣，尽管与Montague-Earman定义有关我们现在具有决定歧视的非认知表征。 由于随机序列将几乎总是，是不可预测的，因此可以清楚为什么我们可能会让他们不确定。 但是一旦我们明确了可预测性和确定性之间的区别，我们应该能够避免这种混乱（Bishop，2003; Schurz，1995; Werndl，2009）。

结论

从我们所看到的，普遍的论文不能持续。 如果它的产品的流程和随机性已经掌握在手中，它将在很多方面都很好 - 如果它总是以随机产出显示出来，那么机会的认识论会很援助，我们本可以对期望重复的结果有严格的限制机会过程中，对于在引言中提到的，本文可能具有随机抽样或概率解释的进一步有趣的后果。 但是，§§4-5中关于论文的反例表明它是假的，即使是最合理的形式。 通过对非标准的机会或随机性的诉求呼吁进行挽救论文的各种尝试，未能向我们提供许多兴趣或承担我们希望它会融入的问题的论文的版本。 最后一次尝试直接争论机会，随机性和确定主义之间的联系的论题也失败，尽管它在所有三个概念都闪烁。 因此，它是最安全的，因为在许多情况下重叠的机会和随机性，是单独的概念。

这并不是说kml-ranswness和物理机会之间没有链接。 观察随机结果的观察是询问结果序列的物理基础的缺陷激励，并且至少提供了Prima的理由，以认为过程是Chancy（虽然召回§4.5）。 此外，如果我们知道一个过程是Chancy，我们应该期望（最终，高度和增加的概率）随机的结果序列。 相反，看似可预测，可压缩和规则的一系列结果将是强烈的讨论对任何假设的证据，以便单独使用序列产生的效果。 Hellman结束了

然后，链接在数学和物理随机性之间是认知的并且只有那个。 数学上非随机序列的观察可用于决定何时在尚未发现的因果因素方面进一步解释。 但是，没有意义的是任何数学随机性的概念，作为“终极物理随机性”的解释，无论如何。 （Hellman，1978：86）

以“数学随机性”为产品随机性，并“物理随机性”为平均过程随机性（干燥），这一结论似乎是不可避免的。

与频率和机会之间的关系平行诱人和不熟悉。 相对频率是好的，但不是最无懈可击的指标，并且在0到1之间严格存在的结果频率是证据，即机会过程参与生产这些结果。 但经常主义是令人难以置信的，因为还有机会的还原叙述。 认为机会存在IFF随机序列是不可信的。[27] 机会和随机性之间的证据和认知联系缺乏我们开始的普遍论文所提出的概念性连接。