On ikka olnud ja arvatavasti on ka edaspidi nii, et me ei tea kõike toimunut ega näe ette tulevikku. Küll aga oskame tihti hinnata võimalike sündmuste tõenäosust ja siis on loomulik eeldada, et toimus või toimub just see, mis on kõige tõenäolisem. See põhimõte – valime kõikvõimalikest stsenaariumidest kõige tõenäolisema – on statistika üks alustaladest. Seda nimetatakse suurima tõepära printsiibiks. Vana, ülimalt loogiline ja väga paljudes olukordades ennast tõestanud printsiip on kinnistunud aksioomina iga stohhastikat (statistikat ja sellega seonduvat) õppinu argiteadvusse; see on põhimõte, milles ei kahelda. On ju suurima tõepära valik teatavas mõttes parim ning küsimusele „Kas soovite parimat?“ on raske vastata eitavalt – isegi siis, kui anname endale aru, et parim on keskmisest väga erinev, ülimalt ebatüüpiline ega mahu kuidagi meie igapäevastesse raamidesse.
Loengus vaatleb professor Lember selle printsiibi rakendamist väga levinud stohhastikamudelite, varjatud Markovi ahelate suhtes. Ta tutvustab põgusalt mudelite ajalugu, suurima tõepära stsenaariumi leidmise algoritmi (Viterbi algoritmi) ning natuke ka uurimistööd, mida ta sel alal on teinud. Kuigi suurima tõepära stsenaarium on arusaadavalt praktikas enim levinud, tõuseb selle uurimisel ikka ja jälle küsimus: „Kas parim on ikka tegelikult parim?“ Ehk tuleb vaadata hoopis põlatud keskpära poole?
Jüri Lember on alates 2019. aasta septembrist Tartu Ülikooli loodus- ja täppisteaduste valdkonna matemaatika ja statistika instituudi tõenäosusteooria professor. Oma teadustöös keskendub ta eelkõige mitmesuguste stohhastiliste mudelite uurimisele: (varjatud) Markovi ahelad, juhuslike jadade mudelid, evolutsioonimudelid ja muu. Ta on saanud Tartu Ülikoolist magistrikraadi matemaatilises statistikas (1994) ja doktorikraadi matemaatikas (1999). Aastatel 2001–2003 oli ta järeldoktorantuuris Hollandis Eindhoveni Tehnikaülikooli Eurandomi instituudis ning pärast seda on töötanud Tartu Ülikooli matemaatika ja statistika instituudis lektori ja vanemteadurina.