Il s'agit d'une série de statistiques: sera située .

Il existe une ligne classique à l'intérieur:

Les personnes qui voient la nature dans une seconde et ceux qui ne peuvent pas voir la nature dans une vie à moitié vie. Le destin naturel est différent.

Une propagande commune est ce que nous connaissons le monde et le général anti-conscient est de ce que nous mettons à jour pour casser la frontière. La nature du monde est courante et c'est aussi une propagande commune.

Pas bien, nous avons commencé avec cette série pour voir ce que les pièges de statistiques sont généraux.

Cet article est une histoire qu'un mathématicien contribue à la guerre dans la Seconde Guerre mondiale. Pendant la Seconde Guerre mondiale, pour renforcer la protection des combattants, l'armée militaire britannique et américaine a enquêté sur la distribution du cadre sur les aéronefs après la chirurgie et a décidé d'être renforcée par des crochets.

Toutefois, les statistiques d'Abraham Wald forceront les discussions, pointant vers une partie des crochets,Parce que ces parties sont attaquées par des combattants lourds, il est difficile d'avoir la possibilité de revenir et de cette partie est ignorée.

Le fait que WALD est correct.

Nous utilisons la formule de Bayes pour les raisons.

SET X = la surface de presse du plan, Y = 1, 0 indique le plan de retour (1 est renvoyé, 0 n'est pas retourné). La distribution des parties touchées d'aéronefs dans la guerre aérienne est p (x) et la distribution X de l'avion renvoyée à la distribution conditionnelle P (x | y = 1). Par conséquent, il y a

parce que la coque n'est pas longue, p (x) pendant la guerre de l'air doit être proche de la distribution. Par conséquent, p (x | y = 1) proportionnelle à p (y = 1 | x), ce qui signifie que le nombre maximal de probabilité x dans le plan arrière représente la probabilité de retour que le NTR X subit une attaque.

Par conséquent, la théorie des écarts de survivants: survivre davantage à l'avion sur l'avion, indiquant que la partie correspondante n'est pas un taux d'imposition. Nous devrions donc renforcer BaoDéfense dans des endroits.
La formule ci-dessus Bayes peut également résoudre certains «apprentissage».


Exemple: Y = 1 représente des personnes qui réussissent, généralement connectées de nombreux médias et publicité peuvent manquer de données de y = 0. L'apprentissage réussi recherche souvent des caractéristiques communes x du successeur d'obtenir p (x | y = 1). Par exemple, Newton a été réduit par Apple, Bill Gates a chuté de l'école. Cependant, la probabilité de p (x) des personnes ordinaires atteintes de x caractéristiques x peuvent ne pas être petites. P r. P (x | y = 1) / p (x) égale à la X à l'avenir, la probabilité de probabilité réussie peut augmenter le nombre de fois.
, par exemple, Y = 1 représente la maladie, telle que le cancer du poumon. Pour une certaine motivation, telle que fumer. Donc, selon la formule Bayes, aussi longtemps que P (x | y = 1) des fumeurs de cancer du poumon, fumer peut connaître le risque de nombreux cancer du poumon

Par conséquent, les caractéristiques simples ne sont pasAssez pour expliquer que les caractéristiques deviennent leurs explications