把妹达人也会用上贝叶斯公式?

把妹圣经上说:去夜店玩儿的时候,相比于自己一个人,有个女伴,会提高把妹的成功率,这个能用贝叶斯公式解释一下吗?

在社交场合,很多人都是第一次见面,如果一个女孩不愿意和你一起玩,主要的原因,是她不了解你,估计你是个“好对象”的概率也就是人群的中的平均水平,比如10%,这对她来说还没有足够的把握,因为和你在一起要付出时间成本,还有其它资源,以及机会成本,等到发现你不合适,不是浪费时间嘛,所以她的决策就是不和你一起玩,因为成功率低。

但是当她看见另外一个女孩“Cindy”也和你在一起的时候,你是个“好对象”的概率增加了,也就是说“Cindy愿意和你玩”这个数据,更新了她对你是“好对象”的概率估计,人们的对外界认识,也是通过一个一个数据来更新的,让我们来看看用贝叶斯公式能不能说明这个问题。

我们首先定义几个事件的概率:

A1事件为“你是好对象”,A2事件为“你不是好对象”
B事件为“Cindy愿意和你玩”

一开始她觉的你是“好对象”的概率为10%,可以记作:

P(A1) = 10%, P(A2) = 90%

因为她知道这个Cindy和你认识,是有鉴别能力,如果你是个“好对象”,Cindy“愿意和你玩”的概率是80%,如果你不是个“好对象”,Cindy“愿意和你玩”的概率为8%,这个和女孩眼力有关,可以记作:

P(B|A1) = 80%, P(B|A2) = 8%

那么这里要求的就是P(A1|B) ,意思是在事件B “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率变成了多少,下面通过贝叶斯公式可以求得:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)P(B/A1) + P(A2)P(B/A2) )
= 10% * 80% / (10% * 80% + 90% * 8%)
= 53%

你看,在她眼中,你是“好对象”的概率提高很多。她对这件事的把握,取决于她对Cindy的认同,比如她觉的Cindy是个眼光很毒的人,如果你不是个好对象,Cindy绝对不会爱上你,也就是说:

P(B|A2) = 0%

那么在事件B1 “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率是:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)P(B/A1) + P(A2)P(B/A2) )
= 10% * 80% / (10% * 80% + 90% * 0%)
= 100%

意思是这种情况下,你肯定是个“好对象”,Cindy的眼光越毒,你的可靠性越好。

但是如果她认为Cindy眼光一般,就算你不是个“好对象”,Cindy爱上你的概率也有50%,也就是说:

P(B|A2) = 50%

那么在事件B1 “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率是:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)P(B/A1) + P(A2)P(B/A2) )
= 10% * 80% / (10% * 80% + 90% * 50%)
= 15%

结果并没有比原来的10%提高多少,所以她还是不会考虑你。

这么算下来,把妹达人的说法还是有几分道理,不过如何找到一个好女伴,这就又是个问题,我也想不明白,还是你自己考虑吧,:)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容