Легко согласиться с приведенными автором примерами эффективности применения закона больших чисел.

Использование закона больших чисел, действительно, как пишет автор, «…позволяет, после определённой их обработки, описать многие природные и социальные явления, предсказать поведение значительных групп людей, т.е. сказать нечто об их будущем, и даже оказывать на него существенное воздействие, т.е. влиять на будущее».

Что дает такая обработка? Она позволяет скрытое в большом массиве данных представить их в более обозримой и компактной форме – сжать их в виде уравнений и, более того, выявить факторы существенные и не существенные.

Но главный недостаток таких уравнений состоит в том, что их анализ позволяют лишь выдвинуть догадкку о физике явления, выдвинуть  гипотезу, справедливость которой нужно еще проверять.

Следующие слова автора  лишь подтверждают сказанное выше:

«…проведение, например, глобальных экспериментов в физике, что позволит определять, опираясь на данные из разных лабораторий и от разных групп, не только традиционную одномерную зависимость y = f (x), но и более сложные зависимости y = f (x, z), y = f (x, z, t) и т.д. Обработка больших массивов разнородных на первый взгляд данных может вскрыть наличие неизвестных ранее, удалённых корреляций».

Но указанные зависимости, y = f (x), y = f (x, z), y =f (x, z, t) и т.д. полученные путем обработки больших массивов, не есть физические уравнения. Статистика знает все лишь потому, что, применяя один и тот же аппарат, позволяет получить «обезличенные» уравнения, безотносительные к тому физическому фактору, которое она изучает.

Снова, таки, обращусь к словам автора.

«Так, например, изучая кривую, которая описывает форму песчаного берега океана (например, обратная волна), можно получить её аналитическое выражение, а затем найти и уравнение, подчас в совершенно другой области науки, решением которого является рассматриваемая кривая».

Как видно, автор сам признает ту мысль, что можно получить «бездушное» аналитическое выражение, после чего нужно, пользуясь его «подсказками» искать решение, отражающее физическую сторону явления.

Мне кажется, что тот непреложный факт, что статистические уравнения – не физические, является не лишним дополнением к статье.

И еще одно обстоятельство. Иногда, например, зависимость y = f (x) изучается экспериментально в малом диапазоне изменения x. Незначительное изменение условий проведения эксперимента требует особой точности как условий проведения эксперимента, так и точности аппаратуры измерений. И это приводит к разбросу данных. Делается вывод о слабой корреляции. Но изучение y в большом диапазоне изменения x, корреляцию обнаруживает.

Следовательно, и изучение таких сложных явлений, как явления в общественной жизни не могут опираться на данные, полученные в малом временном интервале. Независимо от того, как велик объем этих данных.