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但是，从另一个角度来看，这里列举的优点可能也是缺点所在。
最大最小准则是一种过于保守的准则。
不管怎样，这种准则将关注的焦点全部集中在了最差局面上，根本不在乎除此以外的其他利润（或损失）。
因此，可以说，这是一种片面的、极端的判断。
比如有两种彩票，一种是“99%的情况下可以中10万日元，1%的情况下只能中1万日元”
，另一种是“99%的情况下可以中3万日元，1%的情况下只能中2万日元”
，如果依照最大最小准则，我们应该选择后者，因为前者的保底值是1万日元，后者的保底值是2万日元。
然而，如果冷静地思考一下，你就会发现“选择前者的话有很大概率可以获得10万日元的收益，而选择后者的话最多只能获得3万日元的收益”
，这才是更为合理的逻辑。
之所以选择前者，是因为担心出现发生概率极低的最差局面：只拿到1万日元的收益。
但就是因为做出这种选择，才忽视了有很大概率可以获得的10万日元的收益，可谓是“捡了芝麻，丢了西瓜”
。
此外，如果完全根据最大最小准则做出判断，就会出现“无论如何也不会乘坐可能发生死亡事故的交通工具”
的情况。
在这种情况下，人们会丧失理性思考的能力，根本不去求证乘坐交通工具导致死亡事故的概率到底有多大，而是彻底放弃乘坐交通工具。
上文列举的两个选择是非常偏激的，根本谈不上合理。
从这一点来看，最大最小准则是存在缺点的。
“风险”
和“不确定性”
之间的差异
上文探讨了最大最小准则的缺点，从中可以发现这一准则适用于概率不明的状况。
正如第二章所述，客观概率分布适用于“基本事件具有数学对称性的数学概率”
或者“通过多次观测掌握统计性频率的统计概率”
。
然而，在现实生活中，我们面对的许多事件往往既缺少对称性，又无法掌握统计性频率。
比如在启用新技术时，人们根本不了解其诱发事故的概率。
如果让我说对于日本人而言刻骨铭心的教训，那就是核电站事故了。
在真正发生事故之前，人们根本无法搞清核泄漏造成放射性污染的概率到底有多高。
下面，再举一个生活中更为常见的例子，在向市场投放新产品时，我们几乎无法预测消费者对这种产品感到满意的概率的具体数值是多少。
又比如政府在施行某项政策时，根本无法想象其将会给国民行为带来怎样的变化，也无法预测国民采取各种行为的概率。
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