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了 2。
回到我们的例子上来。
如果在1000人中要摇出999个经济适用房购买者名单，则无论如何有1个人摇不中。
而从这1个人看，虽然他没摇中的概率只有千分之一，也算是个小概率事件，但他就不能去击鼓喊冤，更不能因此认定别人都是“连号的”
3。
有意思的是，自从经济适用房摇号在武汉出现“6连号”
、在老河口出现“14连号”
后，全国各地出现了一股“概率热”
，说明读者并没有弱智到就概率论概率的地步。
与其说他们对这种小概率事件表现出极大的怀疑，不如说是质疑摇号者的公信力及摇号程序的可信度。
反之，假如大家百分之百地信任摇号者，哪怕最终摇出只有亿万分之一的超小概率，也会欣然接受这个结果，不会发出一丝质疑的。
这样也就提出一个新话题：谁来摇号？如何摇号？怎样才能让所有人心服口服？其中“谁来摇号”
属于最核心问题。
从公信力角度看，摇号者应该来自官方，但必须是一位“利益无涉者”
。
而从上述“6连号”
、“14连号”
事件看，尽管摇号者都具有官方背景，都属于当地房地产管理局，但究竟具体到某个具体操作的摇号人就很难符合“利益无涉”
要求。
只要这个问题不解决，无论出现怎样的摇号结果，即使有公证处公证，依然会受到人们质疑。
由此可见，统计数据的概率事件必须纯洁无瑕，不能受到任何玷污，否则其结果也就不可信了。
【解读点睛】
概率本身只是一个数学或统计学名词，但显而易见的是它不应该受到人为干扰，否则就必然会影响到统计结果的正确性和代表性。
1 李国惠：《“14连号”
是不是标题党》，北方网，2009年8月1日。
2 瓦尔特·克莱默著、隋学礼译：《统计数据的真相》，北京，机械工业出版社，2008年，第160页。
3 举个极端的例子，如果这时候他的编号是1，那么其他999个人都是连号的。
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