侦查思维中的概率推理和侦查决策

现实世界中许多事件都是随机事件，因此对于它们发生的可能性可以进行定量的刻画，这在用于预测时特别有用。随机事件也称偶然事件或者不确定事件，是指在某种条件下可能出现也可能不出现的现象。从表面上看，具有不确定性的随机事件似乎杂乱无章，纯属偶然，毫无规律可循，但是正如马克思所言：“在表面上是偶然性在起作用的地方，这种偶然性始终是受内部隐藏的规律支配的，而问题在于如何发现这些规律。”^[1]也就是说，随机事件的出现也是有规律的，这种规律就是统计规律。当人们观察了大量的同类随机现象之后，就可以揭示出它的某种规律。统计规律是关于大数现象的规律，即关于同类的随机事件的规律。这种大数的随机事件既可以指多个事件或者现象的同时一次发生，也可以指某个事件或者现象的不同时多次发生。统计规律是对群体的行为所做的描述，它只适用于同一类随机事件的整体，而不能断言某一个别事件的确定状态。也就是说，统计规律是关于群体行为的确定描述，而不是个体行为的确定描述。人们只有对同类随机事件进行大范围、大数量的统计，才能发现这种规律性——事件的概率。所以，统计规律基本上是以概率判断来陈述的。

概率论就是以探究大量随机现象所呈现的统计规律为对象的一门学科。概率推理就是求出某个或者某类随机现象的概率的推理。运用概率推理，人们可以知晓某随机事件发生的可能性之大小，或曰某随机事件发生的机会之强弱。在这个意义上，概率推理就是关于概率或者机会的推理。概率推理就是发现统计规律的方法之一。概率是赋予某个事件发生可能性的一个数值，用于测量在某种意义上，该事件发生的可能性有多大。某事件A发生的概率用P（A）表示，可以用0和1 之间的小数或者百分比来表示概率数值。一般而言，不可能事件发生的概率为0；而必然性事件发生的概率为1，介于其间的偶然性事件发生的概率介于0和1之间。

如前所述，在所有归纳推理中，前提对于结论的支持都是或然性的，存在一个被称为归纳强度的问题。归纳推理的结论具有不确定性，而不确定性又是多种多样的，于是产生了对这些不确定性进行比较和测度的问题，而这正是概率理论所要研究的问题。(https://www.daowen.com)

有些情况下，人们对归纳推理的结论只需要断言更可能或者不太可能即可；但是在有些要求量化的情况下，人们需要对归纳强度进行数值式的定量描述或者刻画。对于结论基于前提真时也真的可能性的数值式定量描述的方法很多，其中之一就是将一个定量的概率值赋予归纳推理的结论。