文／檸檬　

在生活中，處處可見「機率」的存在，例如：明天的降雨機率約為70%、1顆骰子擲出一點的機率為1/6、小華選中班長的機率為1/35、投擲1枚硬幣，正面朝上的機率為1/2……而什麼是機率呢？

機率是隨機事件發生的可能性大小，而機率的值是一個介於0到1之間的實數，通常以分數或小數的形式呈現。史上第一本關於機率的著作出自於16世紀中期的義大利人卡爾達諾（Girolamo Cardano）之手。卡爾達諾年輕時，不想依照父親的規畫走上律師之路，因而得不到家中的資助，只好以他最喜愛的骰子和紙牌來賺取生活費和學費，而這和他死後發表的《論賭博遊戲》一書不無相關，此書也被認為是第一部關於機率的著作。

降雨機率 無關面積



機率經常被應用在統計、金融、科學……各個領域中，但是聰明的你真的了解機率嗎？機率可是會騙人的唷！例如生活中常見的氣象預報，如果氣象播報員說：「明天北部地區的下雨機率為70%。」這句話的意思是什麼呢？

明天北部地區有70%的「機會」會下雨、明天北部地區有70%的「面積」會下雨、明天北部地區「一整天」有70%的時間會下雨……可能會出現以上這些解讀。為什麼同樣的一個數字，有這麼多不同的解釋？其中的問題在於我們沒有真正了解機率背後的意義，降雨機率70%＝70/100，而這100所代表的意義是什麼？是面積、時間或是其他？

針對此降雨機率，中央氣象局曾給出解釋：「降水機率預報是指各預報區未來36小時內的3個時段（每12小時為1時段）出現0.1毫米或以上的降水機會，和降水時間以及面積是無關的。」如果氣象預報顯示明天台中市降雨（降水）機率為30%，這是指在台中市有3成的「機會」會出現降雨。

機率陷阱 忽略分母



然而，即使中央氣象局對於降雨機率給出明確的解釋，但是看著氣象預報的我們或許又會有不一樣解讀。例如我居住在台灣北部，因為冬季常雨，如果在冬季看到30%的降雨機率，依舊會乖乖的帶傘出門；但居住在台灣中南部的民眾看到30%的降雨機率，大概覺得會還好、沒什麼。這也說明了，即便我們明白機率的意義是什麼，卻依舊會加入自己主觀的成分去做出判斷，也因此更有可能掉入所謂的「機率陷阱」中。

然而，不只是氣象預報，通常只要出現機率，我們就很容易被迷惑。例如，新聞標題：「Q3經濟衰退，A公司無預警通知裁員500人。」這樣的標題可能讓我們誤會，哇！經濟真的很不景氣，但若細查A公司，A公司可能是間5萬人的全球性大公司，裁員1%似乎也沒有想像中那麼誇張。類似這樣「標題騙人」的機率陷阱層出不窮，聰明的你，在閱讀此類新聞或文章時，務必要想想在該機率中的「分母」為何，或是多方查證，方能不掉入機率陷阱中。