因果关系比统计学信息更具说服力1

1.

一个测试题请你考虑下列情境,凭直觉写出答案。

一辆出租车在夜晚肇事后逃逸。

这座城市有两家出租车公司,其中一家公司的出租车是绿色的,另一家是蓝色的。

你知道以下数据:

A.这座城市85%的出租车是绿色的,15%是蓝色旳。

B.一位目击证人辨认出那辆肇事出租车是蓝色的。当晚,警察在出事地点对人人的证词进行了测试,得出的结论是:目击者在当时能够正确辨认出这两种颜色的概率是80%,错误的概率是20%。

问题是:你觉得这场事故的出租车是蓝色而不是绿色的概率是多少?

或许有小伙伴的心中已经有了答案,但可能有些小伙伴还在苦苦思考中。这里就不卖关子了,答案是出事故的出租车是蓝色的概率为41%。

为甚么是41%呢?你可能会问。

其实,这是“贝叶斯定理”的一个标准问题。

我们先看我们可以从上面的情景中得到的信息:

1.一个基础比率和一个不完全可靠的目击者证词

2.若没有目击者,那么肇事出租车是蓝色的概率(即蓝色出租车的基础比率)为15%。

但若两家出租车公司规模一样大的时候,基础比率又会变成一个无用信息,所以只需考虑目击者的证词,因而这个问题的答案会是80%。我们可以用贝叶斯定理将这两个信息源结合起来,最终得出的正确答案是41%。然而,你可能会想到当人们面对这个问题时是怎样做的:他们会忽略基础比率,只考虑目击者的因素。因而,最普遍的答案是80%。

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