虽然统计概率并不是像数学概率那样具有高度合理性的方法，但是如果能在适合的场景使用，有时还是能够很好地发挥效果的。比如19世纪的英国工程师约瑟夫·贾格尔就曾经在1873年雇用六名助手记录赌场轮盘游戏转出的数字。他对这些数字进行统计分析后，发现其中九个数字出现的频率要远远高于其他数字。他通过大量集中投注这九个数字，赢得了巨额奖金。可以说，这是证明统计概率发挥作用的经典案例。
然而，在使用统计概率的情况下，需要注意一个隐藏着的重要前提条件，那就是“关于诱发事件的机制，无论是过去发生的机制，还是今后要发生的机制，其在本质上都应是相同的”。比如关于“降水”这一气象学方面的机制，如果其过去和未来的机制是完全相同的，那么上文所述降水概率的天气预报就具有客观必然性。然而，从根本上讲，地球的气象环境是在不断变化发展的，如果诱发降水的机制发生了根本性的变化，那么再使用历史数据进行判断就没有任何作用了。我们将根据历史经验预测未来的方法称为“归纳推理”。关于这种归纳推理的问题，将在第二部分第六、七章中进行详细论述。
从同样的观点来看，刚才提到的贾格尔投注轮盘游戏的策略之所以能够成功，也是因为“他投注的是同一个轮盘”。实际上，对于贾格尔不同寻常的赢钱方式，赌场也极度怀疑，他们采用更换轮盘的方式进行应对。当然，在更换了轮盘之后，贾格尔的策略就不再有效了。
当信息的信任度不明确时
在使用统计概率时，还有一点必须严格遵守，那就是“核对数据背后的信息是否准确合适”。以刚才提到的降水概率为例，其成立的前提是：对于“降水”这个现象而言，“气压分布状况”是至关重要的本质性信息。并且，这个前提只能通过天气预报的准确率进行验证，除此以外没有其他方法。同样，关于贾格尔采取的轮盘游戏策略的有效性，也是通过“他确实赢得了巨额奖金”这一事实得以证明的。不得不说，无论哪种情况都属于自我循环、自我检验。
物理定律是可以通过补充实验进行验证的。也就是说，由于物体具有重现性，因此可以实施补充实验进行确认。但是，天气预报和经济预测不具备重现性，无法实施同一条件下的补充实验，因此只能通过自我检验进行评价，比如“由于预测准确，所以是正确的”。在这种情况下，“无论到了什么时候，法则都跳不出经验法则的范畴，无法提前预测哪些判断是错误的”。在无法判断用于统计概率分布的数据是否合理的情况下，无论何时，概率分布的有效性都是值得怀疑的。然而，大家往往容易遗忘这一点，我们对此必须给予充分注意。
通过主观决定概率
统计概率是用于描述概率分布的典型方法。但是，在现实生活中，我们掌握的数据在很多时候是并不充分的。在这种情况下，大家可能会感到束手无策，但还是有工作可以做的。
那就是“通过主观适当分布概率”。如果大胆一点来说，那就是“看心情分布概率”。这种概率并未经客观数据或实验证明，只依赖于人的“主观判断”，因此又被称为主观概率。
