Усложнение неопределенности («Фукусима»)

Усложнение неопределенности («Фукусима»)

Ранее мы говорили о том, что оценка приводит к ошибке. Расширим это утверждение: ошибки порождают ошибки; те, в свою очередь, тоже порождают ошибки. Если мы учтем этот эффект, маленькие вероятности вырастут вне зависимости от модели – даже при гауссовом распределении, – настолько, что достигнут жирных хвостов и породят степенные эффекты (даже так называемую бесконечную дисперсию), когда неопределенность более высокого порядка огромна. Даже при гауссовом распределении у среднеквадратического отклонения ? имеется пропорциональная ошибка a (1); у a (1) величина ошибки составляет a (2) и т. д. В итоге результат зависит от величины ошибки более высокого порядка a (n), связанной с a (n–1); если пропорция тут постоянна, наше распределение обретает очень толстые хвосты. Когда пропорциональные ошибки уменьшаются, жирные хвосты все равно остаются. Во всех случаях ошибка очень сильно влияет на малую вероятность.

Как ни печально, убедить людей в том, что во всякой оценке кроется ошибка, оказалось почти невозможно. Между тем может оказаться, что катастрофы вроде «Фукусимы», которые, как считается, происходят раз в миллион лет, на деле происходят раз в 30 лет, если правильно учесть все уровни неопределенности.