假设你在一个刚刚研发出新疫苗的研究小组工作。如果有足够多的人接种这种疫苗，就可以避免市来种致命疾病的暴发。可是，你怎么知道究竟有多少人接种才是足够的呢?

或者，你正在一个城市规划署计划重建某个旧城区。你知道当暴雨和洪水來临时这里曾发生过什么,你也知道，气候正在发生变化。那么,你应该如何为这个頂目制订计划?

没有人知道市来会发生什么。但是，统计学可以帮我们预测风险，这样我们就能做出更好的判断。

注定会输的赌局

可以说，统计学的研究开始于17世纪的一次掷骰子，或者，更确切地说，是很多次掷骰子。

数学家布莱士·帕斯卡(Blaise Pascal)和皮埃尔·德·费马(Pierrede Fermat)通过研究概率问题，搞明白了为什么法国贵族在游戏的时候一定会输钱。原来，他在24次投掷骰子的过程中至少有一次会押注“双6”,但是每次掷骰子出现“双6”的机会(数学上称为概率)只有1/36。

这是一个很容易计算的问题。一个骰子有6个面，正常情况下掷骰子时每个面朝上的概率都相等，都是1/6。以此类推，同时掷两个骰子时，同一个面朝上就意味着两个骰子这个面朝上的事件同时发生，发生这一事件的概率是两个骰子的这个面朝上的概率的乘积，也就是1/6×1/6(1/36),不管朝上的这个面点数到底是1还是6。因此，数学家指出，当你押注“双6”时，就意味着你有35/36的概率会输钱。

同样地，你也可以计算一下其他点数出现的概率。比如，两个骰子掷出总点数为“3”点有两种情形，分别是“1+2”和“2+1”,出现这两种情形的概率都是1/36,于是，掷出“3”点的概率就是1/36+1/36(2/36)。让我们仔细地计算一下同时投掷两个骰子时可能出现的情形和各自的概率，结果见下表(空白处请读者自己补充)。

通过分析，我们发现，当掷出这个总点数的可能出现的情形越多时，掷出这个总点数的概率也就最大。不难看出，掷出总点数为“7”的可能出现的情形最多，共有6种组合，概率也最大，为6/36。而掷出“2”点和“12”点的概率最小，均只有1/36。由此看来，押注“7”点，赌徒可能会输得少一点。为什么不是赢的可能性多一些呢?因为，数学家计算了所有输钱情形与总投掷次数的比例，结果概率超过了50%,也就意味着，他押注的是一场注定会输的局。