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* Omelan Pleszkewycz（1919年）

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有些人则认为情景分析是一种“乱出牌”的办法。例如，在分析地球被外来大型天体（流星）击中的可能性时，我们可以看到，这种几率是微乎其微的，然而灾难万一真的发生，其后果却是难以估计的；因而在该事件的情景分析中，灾难的严重威胁性比事件的极小概率性更能说明问题。但是，这种小概率性却往往被忽略，因为研究者在使用情景分析去设计一种战略计划时小概率性往往得不到反映。

尽管情景分析在评判某个假设及其潜在的分支结果上很有用，但是仅仅依靠情景分析而不统计相关的精确测量参数（标准差、置信区间、数据信息、编程及其标准、无回复评价、统计误差、样本设计、样本计算等等）的办法相对于传统的预测而言仍不具优势。特别是在“复杂的”问题中，事件因素和相关假设的相关性并不拘泥于某种形式。假如某个重要的参数没有被定义，有可能导致整个研究陷入泥潭。

有种错误的思考逻辑：公裁的结果，也就是一种稍好点的假设，不需要经验主义的帮助。从这个意义上来说，情景分析试图遵从统计学定理（如切比雪夫定律），因为决定性的规则是在外界约束性的设置下决定的。外在事件不允许是“偶然发生”的；而是在先前特定的假设下出现的，因此对于预期的结果的主体是无迹可寻的。实际上根本没有预期结果，只有假设；而这个假设让我们去猜想建模的规律，以及数据的辨别方法。简而言之，不关注结果的“情景”因为其忽视了相关数据的作用而产生了失真；这种方法也许是方便的，却是没有说服力的。

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