Interesant este că autorul nu vorbește despre reevaluarea bayesiană, dar asta este de fapt;).
Având un eveniment (5 rulouri la rând care dă 6) care are o probabilitate diferită de a se produce în două ipoteze:
A: matrița nu este încărcată ---> 1/7000 probabilitate de apariție
B: matrița este încărcată pentru a da întotdeauna 6 ----> probabilitatea 1 de apariție
faptul că ipoteza B trebuie reevaluată cu un factor 7000 comparativ cu A. 7000 este mult, dar depinde de estimarea inițială „priorul” de pe p (B) / p (A). În exemplul ales, a luat un prior de 1/1000, dar dintr-o dată factorul de reevaluare bayesian îl transformă în p (B) / p (A) = 7, adică 7 șanse din 8 ca acesta să fie încărcat și 1 șansă în 8 că nu este încărcat. Rețineți că depinde de prior care este destul de subiectiv, aceasta este dificultatea. Dacă suntem „mult mai încrezători” că matrița nu este încărcată, de exemplu am făcut-o noi înșine, să zicem p (B) = 1 / 100, putem continua să jucăm. Dacă, dimpotrivă, suntem precauți de la începutul hucksterului ca Tony (probabilitatea de 000/1 ca el să fie încărcat de exemplu), ne vom opri cu mult înainte.
Este interesant să analizăm diferențele de opinie, inclusiv în acest sens forum, pe baza evaluărilor anterioare și a reevaluărilor. De exemplu, dacă sunteți sigur că laboratoarele farmaceutice vă mint și rezultatele lor sunt trucate, veți acorda mult mai puțină importanță rezultatelor unui test decât dacă credeți invers. Orice asemănare cu situațiile din viața reală ar fi pură coincidență
A trece pentru un idiot în ochii unui prost este o plăcere gourmet. (Georges COURTELINE)
Mééé neagă că nu a mers la petreceri cu 200 de persoane și nici măcar nu a fost bolnav moiiiiiii (Guignol des bois)