Imagine el siguiente conjunto de datos experimentales:
Cada día, usted decide si poner en sus gafas de sol antes de mirar el cielo para ver el tiempo. Cada día que yo, a mil millas de distancia, hacer la misma cosa.
Después de que hemos hecho a nuestras observaciones, nos llamamos por teléfono para comparar. Descubrimos que en los días cuando nos hemos visto, sin gafas de sol, siempre vemos la misma cosa (a veces soleado, a veces nublado). En los días cuando uno de nosotros lleva gafas de sol y el otro no, todavía hemos de ver siempre la misma cosa. Pero en los días que tanto las gafas de sol, es invariablemente el caso de que uno de nosotros ve un cielo soleado y el otro ve un cielo nublado.
Ahora supongamos que cada día, uno de los cuatro cosas es cierta: el cielo por encima de su casa es soleada (y soleado, con o sin lentes de sol), o está nublado (y se ve nublado con o sin lentes de sol), o en una condición que se ve soleado, sin gafas de sol, pero nublado con ellos, o en una condición que se ve soleado con gafas de sol nublado pero sin. De la misma manera por el cielo por encima de mi casa. Y supongamos que cada cielo es inequívocamente en uno de estos estados antes de que lo veamos.
Pregunta: ¿Qué patrón podría dar cuenta de los datos experimentales? Respuesta: Ninguno. Si tu cielo y mi cielo son siempre bien sea soleado o ambos nublado, que representa lo que vemos en tres de los cuatro días, pero no puede dar cuenta de lo que vemos cuando ambos nos use gafas de sol. Si hay algunos mucho más complicado patrón (por ejemplo, 8% del tiempo de nuestros cielos son ambos soleado, 7% son tanto nublado, el 19% el tuyo es soleado mientras que el mío es en el estado que se ve soleado, sólo a través de las gafas de sol, etc), que todavía no será capaz de dar cuenta de que los datos experimentales. No es difícil demostrar que no importa lo que los porcentajes de asignar a los dieciséis posibles pares de los estados, los datos experimentales no se ajustan a las predicciones.
Conclusión: no Se puede usar ordinaria de la teoría de la probabilidad para explicar el clima.
Ahora en la vida real no tenemos este problema con el tiempo, porque nunca vemos el tipo de los datos experimentales se supone que debo en primer lugar. Pero en la mecánica cuántica, vemos que estos datos (no se exactamente como se supone que aquí, pero lo suficientemente cerca para que el mismo problema se plantea). Thereefore puede no uso ordinario de la teoría de la probabilidad, en el sentido de que usted está tratando de utilizarlo, para explicar los hechos observados.