一个贝叶斯公式例子

如题所述

第1个回答  2022-07-20

最近看曹政推荐的《这才是心理学》,英文名 《How to Think Straight About Psychology》(号称贴吧之父俞军也推荐),这本书确实是好书。中间提到很多人都没有概率推理的概念,人的直觉在涉及概率时很容易犯错,因为人类真正搞清楚概率也就最近几百年的事情,而且仅限于小部分数学家,概率观还没有进入人们的常识性观念。

《这才是心理学》书中里面有一个在一定情况下预估某人发病的概率,据说很多医生都会搞错(欧美国家的医生基本都是最顶尖的理科生,和中国不太一样)。条件是这样:

就是下图的左上角数据(下图是我在公司里分享时的简单板书)。

问题是如果目前有一个未知病史的人被测出 HIV 阳性,那么这个人真携带 HIV 的可能性是多少?就是上图的左下角问题,真阳性 (Positive) 的几率是多少?

我问了好几个人,包括我自己的第一直觉都是这个人真携带 HIV 的可能性应该挺高的。但是实际上不是。

我们可以用贝叶斯公式来解决这个问题(上图右上角的公式)。使用这个公式 最重要的是确定如何界定 A、B 事件分别是什么 ,以及他们的条件概率。(关于贝叶斯原理有很多很好的文章介绍,比如 这篇 。这里我就不再弄斧了。

在上图中,我界定

所以根据贝叶斯公式,就可以算出约为 2%(如上图中的右下角),其实概率挺低的。所以我们的直觉往往对于概率推理往往是有误导性。

个人觉得直觉应用在对人的判断上很合适,比如判断一个人值不值信任,可以做长期朋友吗?往往见面的第一印象挺准的。但是对于一些涉及到计算、概率推理之类的,坚决不能依靠直觉,得好好算算。

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