主题：【原创】醉汉的漫步 -- 淮夷

最近亦在重温林语堂的《苏东坡传》.

在自然界或人类社会演化到一定的阶段，就会进入所谓自组织临界状态。这时没有特征尺度或特征时间。随机事件发生的概率分布不是常见的正态分布，而是服从幂律分布。但是，最近有人研究重大灾难的发生，比如大地震等，发现有所谓的对数周期律，可以一定程度上预测（其实很多时候是事后拟合）大灾难的发生。这是当前物理学研究的热点之一。

对了，这种方法还可以用来预测股市泡沫的破灭。结果还不坏。

当多种因素混杂出现的时候事物的分布更容易呈现随机的状态，但仔细分析之后，往往存在个别变量是产生影响。这些年来数据挖掘就致力于发掘出相关的联系。

举个例子，曾经有个模型是模拟46个美国城市的死亡率和空气质量的关系，其中列出空气悬浮颗粒，硫的含量，老人数量，低收入人口比例，人口密度作为变量

统一的看，死亡率是正态分布的，而且测试是符合这个结论。但具体分析之后，得出的结论是硫和悬浮颗粒几乎没有影响，人口密度少量影响，老年人口比例影响较大，但低收入人口比例高反而死亡率低的结论。

这些变量的影响相对于模型方程前的常数项相比太小，所以容易被忽视，但又是真实存在的

书里提到哈佛大学法学院教授、辛普森的辩护律师Alan Dershowitz曾说过：“法庭宣誓——‘陈述事实、事实之全部以及仅仅事实’——只适用于证人。辩护律师、检察官和法官都不用进行这个宣誓……事实上，可以很公平地说，美国司法系统是建立在不说出全部事实的基础之上。”

见虑深远