这一节让我觉得郁闷。因为第一个例子就没看懂,尽管反复看了好几遍。
一辆出租车在晚上撞人后逃离。当地有两家出租车公司。一家的车是绿色的,一家是蓝色的。已知条件如下:
1. 85%的出租车是绿色的,15%蓝色。
2. 一个目击证人说那辆车是蓝色。法庭对这名证人在类似情况下的可靠性进行了测试 ,发现80%的情况下这个证人对颜色的分辨正确,20%错误。
问题:那辆出租车 是蓝色而非绿色的可能性有多大?
我认为,80%。书中认为,41%(根据 Bayes's rule)
为啥?!
其它内容倒是不难理解。结论不但让人震惊,而且醍醐灌顶:个人在考虑统计数据时,往往把个例排除。例如,一般认为“自己”不属于普通大众,因此受统计数据的影响不大。
这和我上一篇帖子中的例子遥相呼应( https://chaojidigua.blogspot.com/2019/01/20190102thinking-fast-and-slowtom-ws.html )。我心里清楚遇到“坏人”的可能性微乎其微,但还是忍不住感到紧张。
“知道”是一回事,“怎么做”是另外一回事。
这就是王阳明提出“知行合一”的原因吧。
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