这个计算器能做什么
这个工具用来估算：如果你在选定的年数里，每天都恰好乘坐一次飞机，那么至少遭遇一次致命空难的累积概率是多少。它纯粹是一道概率计算题（也就是经典的"至少发生一次"法则），因此其中的数学逻辑放之四海皆准。计算器内置了两个每次航班的事故率示例：一个是"通用航空器"的数值，另一个是来自美国国家运输安全委员会（NTSB）研究、数值更低的"美国航空器"数据。这两个比率你都可以替换成自己的数值。需要注意的是，NTSB 是美国的机构，其数据反映的是美国民航的安全水平，各国情况可能不同。
如何使用
把每次航班的致命事故概率以百分比形式填入（例如填 0.0009 就代表 0.0009%）。再填写你打算连续多少年每天乘机。计算器按每年 365 次航班计算（不考虑闰年），并把两个比率对应的概率并排展示出来。
公式详解
假设单次航班发生致命事故的概率为 \(p\)，那么这次航班"平安无事"的概率就是 \((1 - p)\)。在 \(n\) 次相互独立的航班中，全部平安无事的概率是 \((1 - p)^n\)。于是，至少发生一次致命事故的概率就是 \(1 - (1 - p)^n\)，其中 \(n = 365 \times \text{年数}\)。我们把每个百分比比率除以 100 换算成小数，再把最终结果乘以 100 还原为百分比显示。
$$P = \left(1 - (1 - p)^{365 \times \text{years}}\right) \times 100$$
由于复利式的累积效应，结果会不断逼近但永远不会超过 100%——这与简单粗暴的线性估算（\(p \times n\)）截然不同，后者在年数足够多时会错误地突破 100%。
实例演算
以默认值为例：通用比率 0.0009% 意味着 \(p = 0.000009\)，连续 50 年则 \(n = 18{,}250\) 次航班。于是 \((1 - 0.000009)^{18250} \approx 0.8485\)，所以遭遇致命事故的概率约为 15.15%。而按美国比率 0.000034%（\(p = 0.00000034\)）计算，同样 50 年内的概率仅约为 0.62%。
已记录的单次飞行致命事故率
单次飞行致命事故概率是指任何单次起飞以致命事故结束的可能性。由于每次飞行是一个独立事件，这个数值远小于按小时或终身计算的数值。下面广泛引用的数值既表示为百分比，也表示为小数分数。
| 来源/范围 | 单次飞行概率(%) | 小数分数 | 约"1在" |
|---|---|---|---|
| 美国主要航空公司(通常归因于基于美国国家运输安全委员会的分析) | 0.000034% | 0.00000034 | 1在~2,940,000 |
| 通用/全球商业航空数据 | 0.0009% | 0.000009 | 1在~111,000 |
| 经常引用的"百万次飞行中1次"基准 | 0.0001% | 0.000001 | 1在1,000,000 |
报告的率值随数据集、时间窗口、地区和"致命事故"的定义方式(任何机上人员丧生与否与机体损失)而变化。选择与您所在地区和正在评估的运营商等级相符的数据；计算器允许您分别输入通用率和美国率。
解释您的结果
此计算器返回的百分比是有意设计的简单假设模型的输出，而不是关于您个人的预测。它假设您每天飞行一次，每次飞行都承担相同的恒定单次飞行风险\(p\)，每次飞行在统计上彼此独立。现实中的旅行在任何方面都不会始终如此。
由于将飞行视为独立试验，在\(n\)次飞行中避免致命事故的概率为\((1-p)^{n}\)，经历至少一次的概率为其补集\(1-(1-p)^{n}\)。当\(n\)增大时，该补集逐渐上升趋向于—但永远不会真正达到—100%。这种渐近行为纯粹是许多微小概率的复合；它并**不**意味着事故变得不可避免或"过期"。无论之前发生了多少安全飞行，每次个别飞行总是承担相同的小\(p\)。
现实世界风险并不均匀。它因航空公司及其安全记录、飞机类型和机龄、路线、天气、机场、飞行阶段和数据时代而异。监管严格地区的现代商业航空是最安全的运输方式之一，头条生涯数字通常由少数罕见事件主导，而不是稳定的日常暴露。将结果视为一个说明稀有事件如何在大量试验中积累的例子—对概率直觉很有用，但不是个人安全预测或改变出行计划的理由。
常见问题
为什么有两个比率？ 它们用来直观说明：当单次航班的风险小得多时（即 NTSB 提供的美国数据），几十年累积下来的总风险会低得多。
会考虑闰年吗？ 不会——为了让模型保持简洁，每年一律按 365 天计算。
结果会超过 100% 吗？ 不会。这个复利公式会渐进地趋近 100%，但在任何有限的时长内都永远不会达到或超过它。
