データに誤りがあるところには問題が生じる（あるいは，CDOのように，前提に誤りがある場合に問題が生じる）。たとえば，５足す５を計算するときに，キーを誤って押したとしよう。５足す５の代わりに５足す６とした場合だ。本当は１０になるはずなのに，１１という結果が出る。間違ってはいるが，たいした差ではない。足し算の結果は線形なので，誤りには寛容だ。しかし，指数関数的な計算では，データの誤りは厳しく咎められる。５の５乗（＝３２１５）と５の６乗（＝１５６２５）では，結果が大きくかけ離れてしまう（５００パーセントも違う）。
プロセスが動的であれば——つまり，ある段階でのアウトプットが次の段階のインプットになっているときには——事態はさらに深刻になる。たとえば５を５乗し，その結果を５乗するとしよう。先ほどと同じ間違いをした場合，その差は３０００倍となる。些細な間違いがどんどん大きくなるのである。
ネイト・シルバー 川添節子（訳） (2013). シグナル＆ノイズ：天才データアナリストの「予測学」 日経BP社 pp.132
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