学过概率论的人都知道期望值和方差的概念

不过貌似很多人并不真正“物理”地理解其意义

比如，绝大部分人并不知道，存在大量物理有意义的分布，其期望值是不存在。这点其实很好理解，很容易造一个恒正的，积分为1的，但是期望值积分发散的分布。比如尾巴是1/x^a的分布,   其中a大于1，但是小于2。

类似地，也存在很多物理有意义的，虽然期望值存在，但是方差不存在的分布。经典的例子是lorentz分布。

用一个数，也就是IF，来衡量一个杂志，背后的想法是什么？是假设大部分文章的引用情况都在这个值附近。注意到这里大家只谈期望值，连方差都没谈到。真实的分布是怎样的，IF这个值携带的信息根本不够。也许是个非常宽的分布，方差大到用平均值来代替整体分布没有任何意义。貌似aps曾经展示过prl上文章的引用情况，是个有长尾的分布，也就是绝大部分引用被极少数重要文章贡献。

这意味着什么？一个IF低的分布和一个IF高的分布可能存在很多的重叠，也就是IF低的期刊上的很多文章其实比IF高的期刊上的很多文章引用更高。

所以，大谈IF的人是愚蠢的人。他们连基本的概率论都没掌握。