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如果读者朋友是生活在温暖地区的人，那么肯定会坚持认为发生“雪”
的概率要低于“晴”
。
但是，对于那些来自严寒国度的人而言，可能就不会做出这种判断。
在这个调查问卷中，我极力排除了所有先入为主观念的影响。
这类事件适用于凯恩斯提出的“无差别原则”
。
也就是说，针对“晴”
“阴”
“雨”
“雪”
四种基本事件，分布的概率是相同的，即每种基本事件的概率都是0.25。
在这种主观概率分布方式下，四种生意的利润期望值分别如下所示：
生意A的利润期望值=2万日元×0.25+2万日元×0.25+1万日元×0.25+1万日元×0.25=1.5万日元
生意B的利润期望值=3万日元×0.25+3万日元×0.25+0×0.25+1万日元×0.25=1.75万日元
生意C的利润期望值=2万日元×0.25+4万日元×0.25+0×0.25+0×0.25=1.5万日元
生意D的利润期望值=1万日元×0.25+5万日元×0.25+0×0.25+0×0.25=1.5万日元
如果对四个期望值进行比较，就会发现从期望值准则角度来看，生意B是最有利可图的选择。
在这种平均分布概率的情况下，如果上述计算都除以0.25，则：
生意A处理后的利润期望值=2万日元+2万日元+1万日元+1万日元=6万日元
生意B处理后的利润期望值=3万日元+3万日元+0+1万日元=7万日元
生意C处理后的利润期望值=2万日元+4万日元+0+0=6万日元
生意D处理后的利润期望值=1万日元+5万日元+0+0=6万日元
与“利润相加”
时进行比较，应做出的选择的结果并未发生任何变化。
实际上，在实施问卷调查时，许多人也做出了同样的判断，这是综合运用期望值准则和“无差别原则”
做出的合理选择。
凯恩斯认为概率是符合科学逻辑的
在这一章的最后，我们再稍微了解一下凯恩斯的“无差别原则”
。
凯恩斯是著名的经济学家，他的主要贡献是阐明了财政政策和金融政策在应对20世纪初期经济大萧条方面的有效性。
但是，真正令人觉得有意思的是他的博士论文竟然是《论概率》。
他是研究主观概率理论的先驱，直接改变了人们对于概率的认识，将人们对概率关注的焦点从“数学概率”
和“统计概率”
转移到了“主观概率”
上，因此备受学术界推崇。
凯恩斯认为“概率是根据逻辑推理分布的”
（关于这一点，第六章的内容还会涉及，这条性质非常重要，因此请一定认真理解消化）。
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