Институт

– Как только я понял, что в основе этого дела лежит провидение, и добрался до настоящего компьютера…

– То есть до такого, за который не надо платить жетонами, – вставила Калиша.

Люк ткнул ее в бок:

– Помолчи минуту, а?

Никки ухмыльнулся:

– Берегись, Ша. Люк озверел.

Она рассмеялась. Смит – нет. С появлением Люка и его друзей Смит перестал управлять разговором, и по выражению его лица – сжатые губы, сдвинутые брови – видно было, что он к такому не привык.

– Как только я добрался до настоящего компьютера, – продолжил Люк, – я посчитал распределение Бернулли. Вы знаете, что это такое, мистер Смит?

Блондин мотнул головой.

– А вот Люк знает, – сказала Калиша. Глаза ее смеялись.

– Ага, – подхватил Ник. – Знает и не любит. Не дружит он с этим самым распределением.

– Распределение Бернулли – точный способ выразить вероятность, – сказал Люк. – Оно применяется, когда возможны два исхода некоторых эмпирических событий: выпадение орла либо решки, выигрыш либо проигрыш команды в матче. Исход можно обозначить как p для положительного результата и n для отрицательного. Не буду утомлять вас подробностями; если коротко, на выходе вы получаете булеву величину, которая четко выражает разницу между случайным и неслучайным.

– Да-да, не утомляй нас ерундой, – сказал Ник. – Давай сразу к сути.

– Выпадения орла и решки случайны. Счет матчей на маленькой выборке тоже выглядит случайным, но если взять выборки побольше, то видно, что он не случаен, поскольку присутствуют другие факторы. И тут вступает в дело вероятность. Если вероятность А больше вероятности Б, то скорее всего произойдет А. Вы это знаете, если делали ставки на матчи, да?

– Конечно, – ответил Тим. – Анонс матчей с шансами команд печатают в газете.

Люк кивнул:

– На самом деле все очень просто, и когда применяешь распределение Бернулли к статистике предвидений, намечается интересная тенденция. Энни, когда случился пожар, который заранее почувствовала ваша тетя?

– В тот же вечер, – ответила Энни.

Люк довольно улыбнулся:

– Отличный пример. Распределение Бернулли показывает, что вспышки предвидения – или озарения, если вам так больше нравится, – работают точнее всего, когда предсказанное событие должно случиться через несколько часов. По мере того как время между предвидением и предсказанным событием растет, вероятность, что пророчество сбудется, падает. Если речь о неделях, она сходит практически до нуля, и p превращается в n. – Он снова посмотрел на блондина: – Вы это знаете, и люди, с которыми вы работаете, тоже знают. Уже много лет. Даже десятилетий. Любой математик с компьютером способен применить распределение Бернулли. Может, это было неочевидно, когда вы начинали в конце сороковых, однако к восьмидесятым вы должны были понять.