今、テレビで、新規感染者数の予測が何％の確率でそうなるのかを示すべき、ということを言っている人がいますが、
この予測は、こういうことが起きたら、こうなる、と言っているので、
その前提が成り立てば予測は当たるし、前提が成り立たなければ予測は外れるという話です。
つまり、前提を理解するところを怠れば、当たった、外れた、だけの話にしかならない。
前提がどれくらいの確率で起きるか、というのは、人の行動の話なので、説明は無理でしょう。
そもそも、そういう前提が成り立たないようにいろんな人が行動に移すわけだから。
たとえば、オリンピックで観客を入れる場合こうなる、と予測したときに、
無観客でオリンピックを開催した時点で、この前提は成り立たないわけだし。
モデルを使った予測をするときは、こういう問題はどこでも起きる。
商品開発をしたときに、その商品の収益性を示すわけだが、その収益性を計算する前提が成り立てば収益性がこれくらい、と言っているので、
たとえば、売り上げが前提の水準に達しなければ、収益性の水準にはならない。
でも、多くの経営者はそのことを理解できていないので、担当者に収益性があることを断定することを求めたりするし、結果を見て、その収益性が外れたときに、経営者は担当者に追及する。
経営者ですら、こういう基本的なことがわかっていないのだから、多くの国民がそれを理解できていないのも仕方ないかとも思う。。
前提が与えられて問題を解くというのは、数学でたくさん訓練しているはずなのにね。。