- Утверждение 1 (S1): «Один из 80 смертей вызван автомобильной аварией».
- Утверждение второе (S2): «Один из 80 человек погибает в результате автомобильной аварии».
Теперь я лично не вижу большой разницы между этими двумя утверждениями. При написании я бы посчитал их взаимозаменяемыми для непрофессионалов. Тем не менее, сейчас мне бросили вызов два человека, и я ищу какую-то дополнительную перспективу.
Моя стандартная интерпретация S2 такова: «Из 80 человек, случайно выбранных из популяции людей, мы ожидаем, что один из них погибнет в результате автомобильной аварии», - и я считаю это квалифицированное утверждение эквивалентным S1.
Мои вопросы следующие:
Q1) Действительно ли моя интерпретация по умолчанию эквивалентна Утверждению Один?
Q2) Необычно или безрассудно, чтобы это было моей интерпретацией по умолчанию?
Q3) Если вы думаете, что S1 и S2 различны, например, чтобы указать второе, когда один означает, что первое вводит в заблуждение / неверно, не могли бы вы предоставить полностью квалифицированную версию S2, которая эквивалентна?
Давайте отложим в сторону очевидное утверждение, что S1 конкретно не относится к человеческим жертвам, и предположим, что это понимается в контексте. Давайте также отложим любое обсуждение правдивости самого утверждения: оно должно быть иллюстративным.
Насколько я могу судить, разногласия, которые я слышал до сих пор, по-видимому, сосредоточены вокруг невыполнения различных толкований первого и второго утверждений.
Во-первых, мои претенденты, кажется, интерпретируют это как 1/80 * num_deaths = количество смертей, вызванных автомобильными авариями, но по какой-то причине по умолчанию используется другое толкование второго по типу "если у вас есть какой-либо набор 80 людей, один из них будет умереть в автомобильной аварии»(который, очевидно , не является эквивалентом требования). Я бы подумал, что, учитывая их интерпретацию S1, по умолчанию для S2 это будет выглядеть следующим образом: (1/80 * num_dead_people = количество людей, погибших в автомобильной аварии == количество смертей, вызванных автомобильной аварией). Я не уверен, почему расхождение в интерпретации (их значение по умолчанию для S2 является гораздо более сильным предположением), или если у них есть какой-то врожденный статистический смысл, которого мне на самом деле не хватает.