在假日季，人们需要密切关注天气。现代人关注天气的方式不再是观察天象，而是求助于智能手机。雅虎(Yahoo)出的天气应用最受用户欢迎，该应用会告诉你每个小时的下雨概率。

　　但人们想知道的并不是下雨的概率。只有下雨和不下雨这两种可能性，人们想知道的是结果到底会是哪一种。人们永远无从判断这样的预测是否准确。不管是下雨还是不下雨，都符合下雨概率为10%的预测。

　　英国气象局(Meteorological Office)为我们解读这种预测提供了一些帮助。该局建议，如果下雨概率为10%，那么你可能愿意把床单(而不是参加一场重要晚宴要穿的衬衫)晾到外面。虽然这可能是条有用的建议，但这并未解释“下雨概率为10%”这种说法的含义。

　　概率分析起源于碰运气的游戏，这种游戏的规则非常简单明确，因此能够以大体相同的方式反复重玩。如果你反复扔一个正常的硬币，正面朝上的概率大约是50%。如果不怕麻烦的话，你可以通过实验去证实这一点。可能更令人吃惊的是，概率论告诉你，如果你扔50次硬币，那么有大约67%的概率，正面朝上的次数为23次或23次以上。这一点也可以通过实验来证实。

　　如果将这种频率分析应用于单独的事件中，预测英格兰在“灰烬杯”(Ashes)板球赛第五场测试赛中掷硬币时掷赢澳大利亚的概率是50%，那确实牵强，但或许只是略微牵强。主场一方在10年的系列比赛(每场系列比赛举行5次测试赛)中至少掷赢23次的概率为67%。体育赛事通过掷硬币开赛的情形在类似的场合重复出现，理论和经验也证实了概率方法的正确性。

　　或许我们还可以将这种方法的应用范围进一步扩大，将其应用于推测下雨概率。英国气象局可能需要对未来一天的天气做出预测。纪录可能显示，在情况类似的其他日子里，下雨的天数占10%。而困难在于，如何准确定义“情况类似的其他日子”。

　　“英国典型的四月天”是一个非常宽泛的概念。

　　然而，这实际上并不是天气预报员采取的方法。他们的分析是基于复杂的计算机模型。通过微调这些模型的假设，他们得出了很多不同的预测。当他们说下雨概率为10%时，意思就是在这些模拟中有10%的情况会下雨。这种预测的可靠性取决于两个似乎不大合理的假设，即：模型正确地反映了现实世界，且分析人员的假设范围恰当地涵盖了所有可能出现的假设。

　　尽管存在这些困难，遭受的公众嘲讽也与经济领域的预测者不相上下，但天气预报员做得相当不错。毫无疑问，短期的天气预报比中长期的经济预测更准确。天气预报模型会根据来自每小时天气状况的大量数据不断校准和调整，而控制天气的物理系统则相对固定，即使我们对它的理解有限。

　　与此形成对照的是，由于严重的衰退、房地产泡沫、银行破产相对罕见，经济学家的校准意味着将模型修正得能更好地解释过去，而不是更好地预测未来。考虑到我们有很多理由认为经济的基础结构始终处于不稳定状态，这种方法特别危险。

　　我们越不理解一种事件的发生机制、这种事件重复的频率越低，使用概率语言来描述这种事件就越不合适。“我90%肯定，恐龙灭绝是由于一个物体撞击了地球上的尤卡坦(Yucatán，位于现在的墨西哥)这个地方。”这句话是什么意思呢?我认为，这句话并不是说，在恐龙灭绝的所有情况中，有90%的情况都是由于一个小行星撞击了现在的墨西哥所在地。概率与预测结果的肯定程度是有区别的，这种区别往往被忽略。我们之所以更擅于躲避小雨(而不是金融危机)，原因之一就在这里。