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一个意外还是一个未被认识到的模式？

我想知道是否有任何逻辑、数学或其他方法来区分随机事件和常规事件。 只要该模式（如果有的话）是不重要的，并且与独立随机事件的平均结果只有1-3%的差异。 也就是说，随机事件的净方差以及弱规则和随机事件的混合方差覆盖了整个概率领域 和合法的事件总是落在他们的阴影下。 问题是，如何将苍蝇与肉片分开？ 当然，我们谈论的是关于历史的 测试结果 ，其中随机和常规事件都不可避免地被抽样。 问题是，具有工具的某些属性的历史（研究的定性领域）在可能的事件数量上是有限的。 而且，没有办法将同一个算法定性地运行100次，并得到100个变数来做分析。 而将故事分割成更小的片段，开始无法满足放置在其中的最低数量的事件。