証券市場を予測する戦術を，ラッキーコイン探しだと考えてみよう。ただしそれを見つけるためには，次のような厳密な試験が必要だとする。まず１０００枚のコインに１から１０００まで番号をつける。あなたは２年間毎朝，それをすべてトスして表が出たか裏が出たかを記録し，合わせてその日のスタンダード＆プアーズ（S&P）平均が上げたか下げたかも記録する。そしてその全データをじっくりと研究する。そしてついに気がつく。コイン３９１番が表だと，S&P平均が上げる確率は70.3%だ！この関係は統計学的には完全に有効だ。ラッキーコインを見つけたのだ！毎朝，コイン３９１をトスして表になるたびに株を買えば，もう安物のTシャツを着てインスタント・ラーメンをすする生活ともおさらばだ！
……などと結論づけるなら，あなたも悪魔のような「次元の呪い」の犠牲者の一人となる。この呪いは，多くの変数（次元）—この場合は１０００枚のコイン—を，それより少ない観察—この場合は２年間で延べ５０４日の場の引け値—で調べようとすると必ず降りかかる。変数の１つ—この場合はコイン３９１番—が上げ相場を予告できると解釈しやすくなるのだ。だが変数を減らすと，たとえばコインの枚数を１００枚に減らすと—ある１枚のコインの裏表が上げ市況に一致する確率は大幅に下がる。観察の回数を増やすと—たとえばS&P平均の結果を20年にわたって記録するなら—コインの予測力はついていけなくなる。
セス・スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ 酒井泰介（訳） (2018). 誰もが嘘をついている：ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性 光文社 pp. 280
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