Читать книгу - "Матрица Скалигера - Вячеслав Лопатин"

Распределение, полученное в контрольной группе, с точки зрения математической статистики не отличается от равномерного. Различия в частотах нумерологических показателей не показывают никаких закономерностей, то есть не являются хоть сколько–нибудь статистически значимыми и являются случайными. Это подтверждает то, что при естественном появлении дат в истории их нумерологические показатели являются величинами случайными и распределяются соответствующим образом.

Результат, выявленный во второй группе, лишний раз показывает, что проведенное в первой группе сравнение полученного распределения с равномерным является оправданным. Нумерологические показатели количественно не должны отличаться друг от друга, то есть теоретически и практически должны в своей совокупности распределяться поровну или, иначе говоря, равномерно. То, что в первой, экспериментальной группе они распределились иначе, может говорить лишь об одном: в XVI―XVIII веках мы имеем дело не с реальной хронологией правлений, а с искусственной конструкцией.

Династические списки властителей Западной Европы, живших в нашем относительно недавнем прошлом, ― это фикция. Короли XVI―XVIII веков не могли вступать на престол в те годы, которые указываются в научной исторической литературе. Кажется странным, что такой вывод можно сделать всего лишь из нескольких столбиков дат, которые мы взяли в качестве исходных данных, однако это так. Все эти даты изначально существовали только на бумаге и отражают не историческую реальность, а каббалистическую логику первых историков.

У историков современных есть возможность оспорить результаты проведенного математико–статистического анализа. Эта возможность не является научной, однако имеет некоторые логические основания. Дело в том, что когда в подобных исследованиях встает вопрос о вероятности события, ― а в нашем случае мы доказываем, что данный набор дат является невероятным ― то его результат всегда имеет уровень статистической значимости. Это понятие сложное, и в данном случае, наверное, лучше всего сказать, что оно отражает вероятность ошибки исследователя.

Если мы подбросим монету десять раз, и восемь раз выпадет решка, то математическая статистика признает это явление случайным. Если мы представим, что решка выпадет все десять раз, то исследователь должен посчитать это событие невероятным. Однако чисто теоретически такое событие возможно. Точно так же, как возможно выпадение решки тысячу раз из тысячи бросаний или, например, миллиона из миллиона. Если я буду утверждать, что такое событие невероятно, то я могу ошибиться ― ведь может быть, что это как раз и есть тот самый редчайший, но теоретически возможный случай. Поэтому, проведя вычисления и решив, что решка не может выпасть десять раз из десяти попыток, я должен при этом указать уровень статистической значимости своего вывода. В данном случае он меньше одного процента. Это означает, что, столкнувшись со ста и более подобными случаями, я должен посчитать их все невозможными вариантами, иллюзией, но все–таки в одном случае мой вывод будет ошибочным.