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少种发牌法只会让其中一位参与者成为赢家？）这些聪明的计数方法看上去似乎没有一个单一的基础理论结构，好像都是为了满足某项特殊需求而创造出来的特定做法。
对大部分的人来说，有个能解决问题的方法就够了，但对19世纪末、20世纪初的数学家来说这是不够的，他们需要一个坚实而严密的基础理论，以确保得到的这些解中不会有错误。18世纪数学家们所使用的这些特定方法虽然有用，但如果应用错了也会产生很难应付的悖论。因此，20世纪初期数学的主要工作就是把这些特定方法放在一个坚实而严密的数学基础上。亨利？勒贝格（就是让奈曼印象非常深刻的那位很有数学见地的勒贝格，但后来奈曼真的与他见面时，却觉得他粗鲁而没礼貌）的研究工作之所以这么重要，就是因为他把微积分的特殊方法建立在一个坚实的基础上。只要概率理论还停留在17和18世纪那种不完整的阶段，20世纪的数学迷朦就会认为概率理论是一种没多大价值的东西（许多统计方法也会遭此轻视）。
柯尔莫哥洛夫思考了概率计算的本质之后，最后终于发现，求一个事件的概率完全就像求一个不规则形状的面积。他把新产生的数学测试理论应用到概率的计算上。有了这些工具，他就能定出一套公理，再用这些公理建构出整个概率理论。这就是柯尔莫哥洛夫的“概率论的公理化”（axiomization of probability theory），至今仍是学校中讲授概率论时采用的唯一方法。这种方法永久性地解决了有关概率计算有效性的所有问题。
解决了概率理论的问题之后，柯尔莫哥洛夫开始攻关另一个有关统计方法的主要问题（与此同时，他还要教那些天才的儿童，组织研讨会，管理数学系，解决有关机械学与天文学的问题，以及如何让生活过得既充实又精彩）。为了使统计计算变得可行，费歇尔以及其他的统计学们家都假设所有的数据都是独立的。他们把一系列的测量结果看成像是掷骰子得来的。因为骰子没有记忆，不会记得它们上次出现的点数，所以每次新出现的点数都与先前出现的点数完全独立。
大部分数据并不是彼此独立的。费歇尔在《研究工作者的统计方法》一书中所举的第一个例子，是他的新生儿子每周的体重。显然，若小孩在一星期内增加很多体重，下一周的数据当然会反映这种结果；如果小孩此周生了病，体重没有增加，下周的体重数据也会把这个结果反映出来。在现实生活中，一个长时间搜集上来的数据序列很难被认为是真正独立的。
费歇尔在他的《作物收成变动研究》这一著作的第三篇中（也就是H？费尔菲尔德？史密斯教授介绍给我的那篇重量级论文），记录了连续几年的小麦收成量和那几年每日的降雨量。随时间所搜集得来的数据并不是独立的，他通过创建一组很复杂的参数来应对这一难题。他找到了一些有限的解，但这些解所根据的简化假设可能并不成立。费歇尔无法再进一步解决这个问题，也没有人继续从事他这项未完成的研究。
当然，我们说的没有人，是指在柯尔莫哥洛夫出现之前。柯尔莫哥洛夫把随时间搜集得来的前后相联的这一数值序列，称作“随机过程”（stochastic process）。他的许多篇先驱性论文（正好在二次世界大战爆发前发表）为美国的N？维纳、英国的乔治？博克斯（Gee Box）以及他自己在俄国的学生进行更深入的研究奠定了基础。由于有了柯尔莫哥洛夫的思想，现在我们已经能够对那些随时间搜集上来的纪录时行检查分析，而且可以得出很专门的结论。我们可以利用加州海岸的海浪数据来定位印度洋上的风暴；无线电波望远镜能区分不同来源的无线电波（或许有一天甚至还能接收到其它星球上高等生物发出的信息）；我们有可能分辨一组震波纪录究竟是地下核弹试爆引起的，还是天然的地震引起的。在工程学的期刊上，许多文章所采用的方法都是根据柯尔莫哥洛夫对随机过程的研究成果而发展出来的。
现实生活中概率的意义是什么？
在生前的最后几年，柯尔莫哥洛夫攻关一个更困难的问题，这个问题不公是个数学问题，而且还是个哲学问题。到他去世的时候，这个问题还没有完全获得解决。不过，一代数学家已经在认真思考如何接续他的思路进行研究。在我写这本书的时候，这个问题还没有解决。不过，正如我在最后一章将要指出的，如果这个问题一直无法解决，那么对科学来说，统计方法的整个体系就会被它自己的前后不一致所搞垮。
柯尔莫哥洛夫研究的最后一个问题是：在现实生活中，概率的意义是什么？他已经为概率提出了一个令人满意的数学理论。这意味着，概率的所有定理和方法都是内部自身前后一致的。科学的统计模型则跳出了纯数学领域，把这些定理应用在现实问题上。为了做到这一点，柯尔莫哥洛夫为概率理论所提出的抽象数学模型，必须找到与现实生活某些方面的对应关系。实际上已有上百种方法想解决这个问题，每一种方法对概率在现实生活中的意义都提出了不同的解释，但每种方法都受到了批判。这个问题非常重要，因为如何解释统计分析的数学结论的涵义，取决于你如何在这些公理与现实生活中的情况之间找到对应的关系。
在柯尔莫哥洛夫的概率理论的公理化过程中，我们假设存在一个抽象空间，空间里的元素称为“事件”（event）。该空间中事件的集合，可以像我们测量门廊的地板面积或电冰箱的体积一样进行测量。如果对抽象的事件空间的测量满足某些公理，则称该空间为概率空间（probability space）。为了在现实生活中应用概率理论，我们得找到这个事件空间，而且要非常明确具体，这样我们才能实际计算出该空间概率的测试值。当一个实验科学家使用统计模型来分析实验的结果时，这个空间是什么？威廉？西利？戈塞特认为这个空间是实验的所有可能结果的集合，但他无法证明应该怎样计算与该空间有关的概率。除非我们能够确定出柯尔莫哥洛夫的抽象空间，否则由统计分析得到的概率陈述会有很多不同的意义，有些意义还可能互相矛盾。
例如，假设我们进行一项临床实验，以检验一种艾滋病新疗法的功效。假定统计分析显示，旧的疗法和新的疗法之间的功效差异是显著的。那么这是否意味着，医学界可以确信这一新的疗法能治愈下一个艾滋病病人呢？或者是否意味着，这个新疗法对一定百分比的艾滋病病人有效？或者仅仅是表示，只有对实验中经过高度筛选的这群艾滋病病人，新的疗法才会有效？
要找出概率的现实意义，通常可以通过柯尔莫哥洛夫的抽象概率空间给出现实的解释来实现。柯尔莫哥洛夫用的则是另外一种方式。他结合了热力学第二定律、K？皮尔逊的早期研究，以及一些美国数学家为了找出信息的数学理论所进行的研究尝试，还有保罗？利维对大数定律的研究，然后他从1965年开始，陆续撰写了一系列的论文，撇开了有关的公理和他自己对这一数学问题的解，而把概率视为……
1987年10月20日，柯尔莫哥洛夫去世。而在他逝世前最后那几年，他依然活力十足，具有独创性的观念仍源源不绝地涌出——至今仍无人能拣起他留下来的线索。
苏联统计学界的失败
虽然柯尔莫哥洛夫和他的学生在概率和统计的数学理论上有重大的贡献，但苏联从这场统计革命中却获益很少。为什么会如此？这个问题本身就提供了一个案例，说明当一个政府对所有的问题都知道其“正确”答案时，会发生什么后果。
在沙皇统治时代的末期以及俄国大革命开始的这段期间，俄国的统计学界相当活跃。俄国数学家在英国和欧洲发表的论文，被国际学术界广泛知晓。俄国数学家与农业学家的论文常发表在《生物统计》期刊上。具有革命精神的俄国政府设立了一个中央统计局，并且在各个苏维埃共和国里也设置了类似功能的地方统计局。中央统计局进行了一份报导统计学术活动的期刊《统计学通报》（Vestnik statistiki － herald，1994后改名为《统计学研究》，即Voprosy statistiki － statistical studies——译者注），上面有很多英文与德文期刊的论文摘要。在1924年年末，《统计学通报》上发表了一篇论述统计设计如何应用在农业研究上的文章。
随着20世纪30年代斯大林肃反运动的到来，所谓正宗的共产主义理论也渗透到学术界各个领域。在一些所谓的共产主义理论家看来，统计学是社会科学的一个分支。所有的社会科学都应服从于中央计划。随机变量的数学概念是统计方法的核心，但由于随机变量（random variable）译成俄文时，译成了“偶发数量”（accidental magnitude），所以对中央计划者和理论家来说，这种概念显然是一种冒犯。在前苏联，所有的工业与社会活动，都是计划出来的，没有什么事是偶然发生的。偶发数量可能描述资本主义经济中所观察到的事情，但绝不是在俄国。因此，数理统计的应用研究很快就受到压制。在1956年的《数理统计年报》（The Annals of Mathematical Statistics）中，S？S？扎尔科维克（S。 S。 Zarkovic）写了一篇回顾苏联时期统计发展史的文章，里面就很委婉地讲到：
随后几年，在俄国的统计学发展过程中，政治考虑成为愈来愈显要的因素，这便导致了在统计实践活动中理论应用的逐渐消失。到了20世纪30年代末期，《统计学通报》停止刊登用数学处理统计问题的论文。到了20世纪30年代结束时，这方面的论文完全销声匿迹，而且从此没再出现。这种趋势的结果是，统计学家完全放弃了应用，躲回到大学校园和其他研究机构中，以其他学科的名义从事