关于为什么低概率事件很少发生，是否有非同义反复的解释？例如，如果我知道只有 5% 的概率会下雨，那么将雨伞留在家里的确切逻辑是什么？

我考虑并拒绝的一些原因包括：

• 偏离预期：在预期中，超过 100 次试验，有 5 次成功的预期（假设 p=0.05 如上所述），一个小数字，超过 100 次实现我可以弄湿 5 次。但是期望只是有用的，因为得到远离它的结果的可能性很小。
• 大数定律：几乎可以肯定，在无数次实现中，低概率事件的比例很小（在这种情况下为 5%）。但是在有限样本上，我们真的被简化为上述情况。同样，低概率事件不会发生
• 基于期望的：也许我有一个效用函数，可以同时惩罚携带雨伞和弄湿，并且通过将雨伞留在后面来最大化我的效用。但这依赖于这样一个假设，即从长远来看，我的平均效用将接近预期 - 再次，因为平均值远离预期的概率很低。

那么链接是什么？我们在生活中一直使用期望值和期望效用的逻辑，效果很好，所以一定要有逻辑联系。