如何理解「墨菲定律」?

墨菲定律认为:事情如果有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生(Anything that can go wrong will go wrong)。

每当看到这句话,总会有一些奇怪的感觉——如此斩钉截铁的定论,如此广泛的适用范围。是不是在骗人?

我们可以从概率论的角度来看一看。
「事情如果有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生」,这句话是有前提条件的,即没有终止的时间。

从数学上解释,即可以假设小概率事件的发生满足泊松分布:


泊松分布

u是均值,当我们取的时间足够长的时候,总是可能分布的,即累积概率分布:


累积概率分布

即其发生的概率是这样的:

累积概率分布


不考虑具体数值和条件,谈「墨菲定律」的意义并不大。工程上类似的有失效率分析、可靠性分析,下图是模拟的可靠性分析,其可靠性随时间增长而降低:

可靠性分析

或者我们可以把墨菲定律换个说法:有可能发生的事情,只要一直做下去,总会发生。

此文来自我在知乎的回答:如何理解「墨菲定律」?

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