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证据来了怎样改判断,没来之前怎样选问题?

一次检测和一次猜词看似无关,却都要从候选集合中筛掉不符合观察的部分。区别是:你已经看到了答案,还是正要决定问什么?

本文的问题 · 2
  1. 先把不符合证据的人移开
  2. 还没看到颜色时,为什么要算另一种量?

先把不符合证据的人移开

想象一千张卡片。假设其中 10 张代表带有某种情况的人;检测把这 10 张里的 9 张标红,同时也把另外 990 张里的 89 张标红。拿到一张红卡时,你在 98 张红卡里找那 9 张,不是在 10 张有情况的卡里找它们。9/10 和 9/98 都算对了,却回答了相反方向的问题。这些是视频为演示设定的数字,不是某项检测的实际性能。

原文与时间戳 · 1
And then suppose that among the remainder without cancer, 89 get false positives, and 901 correctly get negative results.
The medical test paradox, and redesigning Bayes' rule · ▶ 1:37–1:44

另一讲把抽卡变成面积:先验比例决定各块原本有多大,观察到描述后,只在符合描述的区域里重新比较。两种讲法可以互相校验:如果你画出的剩余区域对应不到所有红卡,分母就漏了一群人。

原文与时间戳 · 1
In the standard notation, this vertical bar means given that, as in we're restricting our view only to the possibilities where the evidence holds.
Bayes theorem, the geometry of changing beliefs · ▶ 5:10–5:18
把一千张卡片真正摆出来
标红未标红
有该情况91
无该情况89901
自测:如果有人交给你一张红卡,先看哪一列?

只看标红列,分母是 9 + 89。若问有该情况的人中多少被标红,才读第一行,分母是 9 + 1。

还没看到颜色时,为什么要算另一种量?

玩 Wordle 时,猜之前还不知道哪组颜色会亮。不能挑最幸运的一组反馈来评价这个词,而要看每一种反馈可能排除多少不确定性,并按它出现的概率求平均。收到颜色后的更新,才对应上一节「只看剩下的红卡」。前者是在设计问题,后者是在解释答案。

原文与时间戳 · 1
The way we measure the quality of this guess will be to take the expected value of this information.
Solving Wordle using information theory · ▶ 10:43–10:48

一个容易手算的反例:四个候选词中,一个占 70% 的先验概率,其余三个各占 10%。一种猜法能把它们按数量分成两组各两词,可两组的概率只能是 80% 和 20%;如果改问「是不是那个最常见的词」,数量变成一对三,概率反而是更接近对半的 70% 和 30%。在这两个是非问题里,后一个的预期信息更多。视频里甚至有一个含 32 个生僻词的分组,与另一个仅有 8 个词的分组差不多可能。用这种方法挑下一问,还得说清你优化的是预期信息,还是尽快猜中答案。

原文与时间戳 · 1
So a quarter as many matches, but it's about as likely.
Solving Wordle using information theory · ▶ 23:06–23:09

读完再想一步

拿四张概率不同的卡片,为它们设计两个是非问题。先比较两问可能得到的信息,再假设答案是「是」重新计算。两次计算用了同一个分母吗?