BÍ ẨN TRONG SỰ “HOẠ VÔ ĐƠN CHÍ”
Rất đáng tiếc là không. Lấy trung bình thì mọi hàng đều kết thúc như nhau, nhưng các diễn biến ngẫu nhiên luôn có thể xảy ra: Máy tính tiền hỏng, người thu ngân bấm nhầm, vị khách hàng muốn kiểm tra hoá đơn… Nhưng khi xếp hàng trong siêu thị, ta không quan tâm, tới các giá trị trung bình, mà bản thân chỉ muốn kết thúc sớm. Và xác suất chọn đúng hàng để xếp là 1/N, với N là tổng số hàng trong siêu thị.
Trong trường hợp này, thậm chí chỉ so sánh với hai hàng kế bên, cơ may của ta cũng chỉ là một phần ba. Nói cách khác, ta thường thua vì trong hai phần ba trường hợp, ta chọn phải hàng sai!
Xác suất và lý thuyết tổ hợp giữ vai trò chìa khoá trong một quy luật Murphy khác: “Nếu cứ nghĩ tất có thể không cùng đôi, nó sẽ không cùng đôi”. Nếu ban đầu bạn có 10 đôi tất, sau một thời gian bạn mất một nửa, thì khả năng bạn có một ngăn kéo toàn tất cọc cạch nhiều lần gấp 4 lần khả năng bạn có hai chiếc cùng đôi. Chính vì vậy, khó tìm được một đôi tất hoàn chỉnh trong lúc vội đi là lẽ đương nhiên.
Người rừng được nhìn thấy liệu có phải là đười ươi
Lý thuyết xác suất cũng giải thích được Quy luật mang ô: “Mang ô khi có dự báo mưa khiến mưa ít khi xảy ra”. Với khả năng dự báo thời tiết đạt tới độ chính xác 80%, dường như việc mang ô theo lời khuyên của nhà khí tượng sẽ đúng 4 trong 5 trường hợp. Thế nhưng, lập luận có vẻ chính xác này lại tỏ ra không thích hợp với vùng hiếm mưa. Ở những nơi đó, 80% các dự báo mưa lại có kết quả là trời không mưa. Vì thế mà có chuyện vui về bà vợ vị giám đốc nhà khí tượng với chiếc áo mưa luôn luôn mới (vì chẳng khi nào dùng), bà mang áo mưa khi chồng báo mưa (mà trời lại nắng) và để áo ở nhà mỗi khi trời mưa!
Để quyết định có mang ô hay không, cần tính đến xác suất có mưa trong khoảng thời gian bạn đi đường (chẳng hạn 1 giờ đồng hồ). Nó có giá trị đủ nhỏ trên toàn thế giới. Ví dụ xác suất mưa là 0,1 có nghĩa là khả năng bạn không dính mưa lớn gấp 10 lần khả năng dính mưa. Trong trường hợp ấy, lý thuyết xác suất chỉ ra rằng: khiến việc mang ô của bạn trở nên vô ích. Bản chất của vấn đề nằm ở chỗ, khả năng dự báo cao cũng chưa đủ để dự báo trước được các diễn biến ít xảy ra.