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在 费希尔对贝叶斯的批判和后者的咸鱼翻身 评论1中,CY说:
反正我不喜欢贝叶斯定理,我总觉得统计的先验概率对判断个体的概率实际上没有多大意义。先不说出轨的那个我觉得别扭,这个吸毒的也觉得别扭(http://zh.wikipedia.org/wiki/贝叶斯定理),凭什么一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%的检测,因为一个公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品,就变成“某人检测呈阳性,那么此人是吸毒的概率只有大约33%”,简直胡闹,这个公司的统计误差有没有,有多大,怎么算?反正这几个例子不会让我相信贝叶斯定理的。
首先,感谢提供的维基链接。为了方便读者,老邪把这个链接具体化到
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B2%9D%E8%91%89%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86
其次,感谢有话直说。比如说,很有可能屈永华博主也赞成您的看法,但他就不方便这么直说,我也就不知道问题在哪里。试一试吧:
假如你是公司老板,假如官方公布的统计数据表明你这类公司的雇员中平均有0.5%的人吸食毒品。假如常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%。假如贵公司有1000个雇员。假如你打算把吸毒的雇员抓出来,开除、并送警,所以开始作那个双99%的检测。为了好玩,再假如老邪是雇员之一,撞到枪口上了,检测结果为阳性!那么,抓不抓?
很简单,不能抓。因为即使简单概率预计,也是贵公司有5个员工吸毒,而有10个员工会有阳性结果。所以,你只可以增大对老邪的怀疑,不可以骤下毒手。司法上好像叫证据链尚不完整。老邪可能是被冤枉的。你还得“补充侦查”。
到此为止,老邪没说错什么吧?如果没什么问题,老邪再接着讲。推荐:
上述维基词条的链接 数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法
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GMT+8, 2024-11-16 05:14
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