统计学跟我们有关系吗?

共 3382字,需浏览 7分钟

 ·

2021-04-04 08:46

作者 | 林骥

来源 | 公众号:林骥


《统计学关我什么事》,是一本关于「贝叶斯统计学」的超级入门书,作者小岛宽之,是日本的经济学博士,知名的数学随笔作家。作者运用简单的「面积图」和四则运算,就把复杂的统计学理论,讲得简单、生动、有趣,十分值得学习。

651ea29bf913a6b508bf77c28367006f.webp



01

一个例子


书中举了一个很有趣的例子,假如有位女同事给你送了一盒巧克力,你推测她把你当成「真命天子」的概率有多大?


根据贝叶斯推理的方法,只需要简单的 3 步,就能算出这个概率。



第一步 

68dd2272609ff44dff5d41fd79aa9c93.webp

先假设女同事把你当成「真命天子」的概率为10%,这个概率可以根据自己的主观感受进行修改;


第二步 

68dd2272609ff44dff5d41fd79aa9c93.webp

通过调查统计知道,职场女性对「真命天子」送出巧克力的平均概率为42.5%,对「无关路人」送出巧克力的平均概率为22%;


第三步 

68dd2272609ff44dff5d41fd79aa9c93.webp

根据女同事送巧克力的行为,计算她把你当成「真命天子」的概率 = 10%*42.5% / (10%*42.5% + 90%*22%) = 17.67%


也就是说,当你认为女同事对你有意思的可能性比较低时,即使她送了巧克力给你,也只是增加了她对你有意思的概率,但并不能因此说明她对你真的有意思



02

矩阵树图


为了直观地展现上述推理过程的概率分布情况,作者林骥用 pyecharts 制作了一张矩阵树图:

# 导入库from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import TreeMapfrom pyecharts.globals import ThemeType 
# 真命天子的概率a = 0.1# 无关路人的概率b = 1 - a# 送给真命天子的概率c = 0.425# 不送真命天子的概率d = 1 - c# 送给无关路人的概率e = 0.22# 不送无关路人的概率f = 1 - e
# 定义数据data = [    {        "value": 100,        "name": "后验概率",        "children": [            {                "value": 100,                "name": "送巧克力",                "children": [                    {"value": round(a*c/(a*c+b*e)*100,2), "name": "送给真命天子"},                    {"value": round(b*e/(a*c+b*e)*100,2), "name": "送给无关路人"},                ],            }        ],    },    {        "value": 100,        "name": "先验概率",        "children": [            {                "value": 100,                "name": "条件概率",                "children": [                    {"value": round(a*c*100,2), "name": "送给真命天子"},                    {"value": round(a*d*100,2), "name": "不送真命天子"},                    {"value": round(b*e*100,2), "name": "送给无关路人"},                    {"value": round(b*f*100,2), "name": "不送无关路人"},                ],            }        ],    },]
# 绘制矩形树图c = (    TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='800px', theme=ThemeType.LIGHT))    .add("推测送巧克力的女同事的心意",         data,         levels=[            opts.TreeMapLevelsOpts(                treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(                    border_color="#00589F", border_width=4, gap_width=4                )            ),            opts.TreeMapLevelsOpts(                color_saturation=[0.3, 0.5],                treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(                    border_color_saturation=0.7, gap_width=2, border_width=2                ),            ),            opts.TreeMapLevelsOpts(                color_saturation=[0.3, 0.5],                treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(                    border_color_saturation=0.6, gap_width=1                ),            ),            opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.5]),        ],    )    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(        title="推测送巧克力的女同事的心意,她把你当成真命天子的概率是"+'%.2f%%' % (a*c/(a*c+b*e)*100),        pos_left="center", pos_top="30",    ))    .render("推测送巧克力的女同事的心意.html"))


运行结束之后,用浏览器打开新生成的 HTML 文件,就能看到一个矩阵树图。

48e4bed3321de711089d656a26254694.webp


你可以自己修改代码中的概率数据,运行得到不同的计算结果,甚至可以做成动态变化的图,动态展现概率的变动。


你也可以把上面制作矩阵树图的方法,应用到其他的工作场景,比如:替换掉那些分类比较多的饼图。


03

小结


贝叶斯推理的魅力和优势在于即使没有事前的客观数据,也能根据主观判断进行推算。


而且在数据比较少的情况下,也可以应用贝叶斯推理,当数据越多,推测的结果就越准确


把有用的知识,与有趣的场景相结合,这是一种非常好的学习方法。


知识的分享,最好能既有用又有趣,这样效果更好,而且让人更容易坚持下去。


随着因特网技术的的发展,贝叶斯统计在商业领域得到了成功的应用。


比尔·盖茨曾经说过:

微软之所以在激烈的市场竞争中胜出,正是由于采用了贝叶斯统计。


世界上有很多著名的投资人,包括巴菲特在内,都在运用「贝叶斯统计」的方法。


运用贝叶斯统计的核心理念,就是持续去做大概率正确的事情,日积月累,成功的概率就会越来越大



作者:林骥

来源:公众号林骥

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/08U0madY2INhrKnW27Jvfw

封面图来源于unsplash

推荐阅读:

099a0aea000f68924144c8d10f57b1a7.webp

统计无用论?来看看统计学在大数据中的价值(上)

5b55ac3b3c1d9faa70e8ed9c382585b9.webp

数据越多越好,到底是不是悖论?(下)

8b3b6756bc6d05d291d95a0189fa3ca2.webp

数据驱动背后的“陷阱”


84298677a90555445689beb20658ad52.webp

TalkingData——用数据说话

每天一篇好文章,欢迎分享关注

2baf9c25a2382f1b3b7082d11446cb2b.webp9ffe215f921757537bba8e644021fa01.webp


浏览 14
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报