Битва при Наци-Туци
Шрифт:
Пусть P — вероятность некоторого события, и В — другое событие, вероятность которого положительна. Тогда условная вероятность того, что имело место событие А, если в результате эксперимента наблюдалось событие В, может быть вычислена по формуле:
P(A|B) = P(B|A) · P(A) / P(B)
Связь событий А и В называется взаимозависимостью.
Тем, кто боится математики: не пугайтесь! Я сам ее боюсь. Для нас, трусишек, есть слова вместо формул.
Например: чем больше летающих слонов замечено над Тициополем за год — тем больше вероятность полета данного конкретного слона. (С этим событием взаимозависимы
Событие может иметь и нулевое значение, влияющее на значения взаимозависимых событий: скажем, если в небе над Тициополем не было замечено ни одной летающей кошки, собаки или белки — это с высокой вероятностью означает, что летает только крупная живность. Если же при всем при этом некий очевидец углядел летящего суслика — это снизит значение данной вероятности. (Хотя, если наблюдение было сделано вечером 31 декабря — снижение не будет слишком большим.)
Чем больше взаимозависимых событий нам удастся привлечь — тем точнее можно определить вероятность интересующего нас события. Взаимозависимость может быть и мнимой. Скажем, из существования песни «Тиция, сдохни, Семпрония, правь!» не следует, что все семпронийцы, или даже большинство, или даже многие, или даже хоть кто-нибудь когда-нибудь поет ее, вкладывая в пение какие-либо эмоции.
Субъективная вероятность события — то, насколько оно кажется вам вероятным — может сильно отличаться от действительной. Допустим, вы сдали анализы в поликлинике, и они показали у вас воспаление отрывной железы, приводящее к клинической неспособности отрываться, оттягиваться и весело проводить время. Вам известно, что таких больных в вашей стране — 1 на 1000, а диагноз бывает ошибочным лишь в 1 % случаев.
Ручаюсь, вы приуныли. Чутье подсказывает вам: вы — именно тот неудачник, один из тысячи, — ведь врачи так редко ошибаются! Всего 1 %… Проведем, однако, простейший подсчет. На 989 здоровых — 1 больной и 10 мнимых больных, которым поставили ложный диагноз. Каков ваш шанс НЕ оказаться в их числе? Правильно: один из десяти. Вероятность того, что вы в самом деле больны — 10 %. Гипноз показателя «1 %» оказался настолько велик, что вы забыли, во сколько раз 100 меньше 1000.
Другой пример. Вы прочитали в новостях, что на главной площади Тициополя у семпронийского мальчика отобрали любимого спаниеля и съели, изжарив его с луком и сельдереем.
Мониторинг новостей показал, что сюжет дублируется во всех ангажированных семпронийских каналах, повторяясь с незначительными вариациями. В отдельных версиях даже размещены небольшие фото этого спаниеля на сковородке. В вас закипает праведное негодование: как же так? Они что там — звери, что ли? А вдруг и мою таксу изжарят?..
Но не будем «спешить чувствовать», как Онегин в первой главе «Онегина». Просчитаем максимальную и минимальную вероятность этого события. Для простоты учтем 2 из 3 необходимых показателей:
1) Реальная вероятность спаниелеедства в Тиции.
2) Процент правдивости источника (индекс доверия) — сколько в нем правды, а сколько вранья (случайного или не).
3) Вероятность того, что случай станет известен СМИ (для простоты возьмем 100 %, хоть в действительности так почти никогда не бывает).
Допустим, в Тиции живет 3 млн. спаниелей, принадлежащих семпронийским мальчикам. Допустим, каждые А из них попадают на сковородку. В этом случае вероятность этого неприятного события = А: 3.000.000. Скажем, если съедено 10000 спаниелей, вероятность съедения 0,03 %.
Это число — аналог количества реально больных из предыдущего примера (там она = 1/1000). Вероятность ложной новости — аналог ложного диагноза (там она = 1/100).
Просчитаем вероятность сюжета о жареном спаниеле при наибольшей и наименьшей вероятности этого события, а также при наибольшем и наименьшем доверии к источнику:
Количество примеров: воспаление отрывной железы — 0,01 %, жареный спаниэль — А: 3.000.000
Вероятность вранья: воспаление отрывной железы — 1 %, жареный спаниэль — В.
Итак, Р = B: (А: 3.000.000). Округлив данные до целых чисел (обойдемся без дробей, они здесь не нужны), получаем:
(первая цифра (А) — количество спаниэлей, изжаренных в Тиции за все время;
вторая (В) — процент правдивости источника, или индекс доверия;
третья (P) — вероятность сюжета о жареном младенце)
А = 10000: В = 99 % | P 33 %; В = 90 % | Р 3 %; В = 80 % | Р 1 % (и т. п.)
А = 1000: В = 99 % | Р 3 %;В = 90 % | Р 0 % (и т. п.)
А = 100: B = 99 % | Р 0 % (и т. п.)
Как видим, если в Тиции съели уже 10000 спаниелей, а мы верим нашему источнику настолько, насколько это возможно — на 99 % (на 100 % верят только в Бога) — вероятность того, что источник не ошибается, всего 33 %. И наше к нему безграничное доверие ничего здесь не изменит.
Если же тицийцы съели 1000 спаниелей (то бишь — если четвероногие любимцы семпронийских мальчиков составляют довольно-таки привычную часть их рациона), а мы доверяем нашему источнику настолько, насколько разумный человек может доверять СМИ (на 90 %) — вероятность падает ниже 1 %, и ее уже можно не принимать в расчет. Новость, вероятная менее чем на 1 % — не новость, а лапша на ушах, преднамеренная или случайная (первое вероятней).
Внимание! Берегитесь лапши!
1.4. ВНИМАНИЕ!
А это — драконов угол. Подымешь его — и летишь круто вниз, прямо врагу на башку.
Наше оружие может разбить любое колдовское зеркало. Дело за малым — взять его (оружие, то есть) в руки.
А для этого нужна другая малость: быть внимательным. И не верить зеркалам.
Если вы поверите им ДО того, как возьметесь за оружие — оно выпадет из ваших рук. Не верьте. Хотите выбраться из Матрицы — для вас должно быть вечное Первое Апреля.
(Кстати, смеха зеркала боятся почти так же, как теоремы Байеса.)
Когда-то, когда наши с вами предки кочевали по Африке, у них были две возможности не попасть в зубы тигру. Первую давало подсознание, а вторую — молодое, но уже вполне человеческое сознание:
— либо вовремя услышать подозрительный шорох, встрепенуться и дать стрекача;
— либо просчитать варианты спасения (бегство туда, бегство сюда, защита, нападение) и выбрать наилучший.
В условиях саванны первый был явно эффективнее. Поэтому эволюция «по умолчанию» выбрала его.