Wir haben (neben psychologischen Aspekten) im Ausgangspost das Problem kleiner Stichproben - eine einzelner "Ausreisser" kann den Durchschnitt der ganzen Probe versauen.
Wenn die Annahme einer "normalen Verteilung" zutrifft - die Verwendung des Wortes "Durchschnitt" setzt das implizit voraus - ist es bei kleinen Stichproben zielführend, die n grössten und kleinsten Werte als "Ausreisser" zu streichen. Bei zunehmender Grösse der Stichprobe verlieren sie eh immer mehr an Gewicht und werden zu den normalen Rändern einer normalen Verteilung, ohne dass sich an deren Parametern etwas deutlich ändern würde...
Mit Normalverteilungen lässt sich gut rechnen - deswegen werden sie gerne vorausgesetzt - auch wenn sie gar nicht zutreffen. Ein bekanntes Beispiel ist das Black-Scholes-Modell zur Bepreisung von Optionen, für das die beiden sogar einen "Wirtschafts-Nobelpreis" erhielten. In der Folge gründete Scholes mehrere Anlagefonds "auf wissenschaftlicher Grundlage" - sammelte eine Menge Geld ein - und ging jedesmal krachend pleite ;-)
Tatsächlich sind die Folgen dieser auch heute noch gängigen Praxis deutlich ernster, als ein paar enttäusche Investoren, die eh zuviel Geld haben. Das ist das Kernthema von Tabebs "Der Schwarze Schwan" - eines der lesenswertesten Bücher der letztn Jahrzehnte.
Der Typ - Mathematiker, Zocker, Philosoph - ist übrigens stinkreich geworden, indem er systematisch(!) gegen die "anerkannten Experten" samt ihren ausgefeilten Modellen und Supercomputern wettet - und hat dazu auch mehrere mathematische Publikationen verfasst.
Wer die Gedanken dieses Buches verstanden hat - Zusammenfassung auf Wikipedia lesen reicht nicht) - findet vielleicht ein paar Antworten für Erscheinungen, die sonst schwer erklärbar sind.
Für mich heisst das etwa, dass die Energiewende - angetreten "relativ saubere und relativ günstige" Energie durch "supersaubere und supergünstige" Energie zu ersetzten - notwendigerweise in superteurer, superdreckiger Energiemit erratischer Verfügbarkeit münden MUSS.
