Interpretaciones de las probabilidades
Hay dos categorías amplias de interpretaciones de las probabilidades las cuales pueden ser llamadas probabilidades "físicas" y "evidenciales".  Algunas interpretaciones de probabilidad son asociadas con enfoques a inferencia estadística, incluyendo las teorías de estimación y pruebas de hipótesis. La interpretación física, por ejemplo, es adoptada por seguidores de los métodos estadísticos "frecuentistas", como Ronald Fisher [dubious] , Jerzy Neyman y Egon Pearson. Los estadísticos de la escuela opuesta (bayesiana) típicamente aceptan la existencia e importancia de las probabilidades físicas, así como también consideran el cálculo de probabilidades evidenciales; de acuerdo a esta escuela, ambas son válidas y necesarias en estadísticas. Este artículo, sin embargo, se enfoca en las interpretaciones de probabilidad más que en las teorías de inferencia estadística.
Ehud Kalai
"La teoría de juegos ha sido descrita por algunos como la física de las ciencias sociales. Creo que otra analogía útil implica a la probabilidad y la estadística. La teoría de la probabilidad ofrece un lenguaje y reglas para manejar la incertidumbre, y las estadísticas ofrecen herramientas para aplicaciones del mundo real. Estas teorías están diseñadas para lidiar con la incertidumbre, sin importar dónde se presente. De manera similar, la teoría de juegos ofrece un lenguaje y reglas para lidiar con la interacción estratégica, donde sea que surja. Las aplicaciones de Arthur Andersen y Baxter sugieren un paralelo interesante con las estadísticas. Cuando se trata de una aplicación de la vida real, un estadístico debe elegir el mejor entre un conjunto de modelos disponibles: un enfoque clásico, un enfoque no paramétrico, un enfoque bayesiano, etc. Un teórico de juegos debe elegir entre un modelo de coalición, un modelo estratégico o un híbrido de varios modelos."