就是我写这几行字的时候，我从布伦堡屏幕上读到这样几条标题：
——利率降低，道指升1．03
日本顺差提高，美元跌0．12日元
整篇都是这类东西。如果我没弄错的话，记者自称对其做出了解释的那些东西只不过相当于纯噪音。道指在11000点的时候，1．03的变动连0．01%的变动都不到。对这样一个变动没有必要做出解释。一个正派人不会认为这种情况可以做出什么解释；这里面提不出什么道理来。但是，像那些比较文学的助教一样，记者既然收了钱提供解释，就乐得赶快拿出解释来。惟一的解决办法就是让麦克尔·布伦堡停止向记者付钱让他们做评论。
意义：我凭什么说它是纯噪音？我们做个简单的比喻。如果你和朋友参加一项横穿西伯利亚的山地自行车比赛，一个月以后，你赢了，但只赢他一秒钟。显然在这种情况下，你就不大可以自吹说你比你的朋友骑得快。你有可能是得益于什么东西，也许干脆就是随机性，不会有什么其他原因。那一秒钟本身的意义不足以让人做出结论来，我不会在临睡前的日记中写上：骑车人甲比骑车人乙骑得快，因为他吃了菠菜，而骑车人乙的伙食中有丰富的豆腐。我做出这项推论的原因在于骑车人甲在一场3000英里的赛事中比骑车人乙快了1．3秒，从而战胜了骑车人乙。——如果这个情况持续了一个星期，那么我有可能开始分析，这是不是由豆腐造成的，还是另有其他原因。
因果关系：还有一个问题；既然承认它有统计学意义，人们就需要找出一个原因和结果，那就意味着，你会把市场中出现的事件与人家提供的原因相联系。Post hocergo propter hoc（要找原因，原因就有了）。假设医院甲接生了52%的男孩，而医院乙在同一年里只接生了48%的男孩；你能够因此得出这样一个解释，你生了个男孩是因为他是在医院甲出生的吗？
因果问题可以是非常复杂的。当我们身边有许多原因时，要想孤立出其中一个来是非常困难的，这叫做多变量分析。举例来说，如果能使股票市场做出反应的有美国国内利率，美元对日元汇率，美元对欧洲各国货币汇率，欧洲股票市场，美国国际收支差额，美国通货膨胀，以及其他十几种主要因素，那么记者就需要对所这些因素进行观察，观察它们单独的和联合的历史效应，观察这种影响的稳定性。然后，还要在参考了测试统计之后把那个因素分离出来，如果你能办得到的话。最后，你还应该赋予这个因素一个恰如其分的信心水平。如果它低于90%，那么这事就到此为止了。我可以理解为什么休谟对因果关系如此极端反感，而且在任何地主都不以有接受这种推理。
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