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(In)korrekte Bayes-Statistik bei xkcd

Von / 17. Oktober 2018 / 6 Kommentare
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xkcd hat heute die Formel P(H\vert X)=P(H)(1+P(C)(\frac{P(X\vert H)}{P(X)}-1)) . Dabei ist P(C) die Wahrscheinlichkeit, dass man Bayessche Statistik korrekt nutzt: falls P(C)=1 erhält man den korrekten Satz von Bayes P(H\vert X)=P(H)\frac{P(X\vert H)}{P(X)} , falls P(C)=0 erhält man die falsche Formel P(H\vert X)=P(H) . So besonders originell finde ich das (die Formel) jetzt nicht.

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Kommentare (6)

  1. #1 rolak
    17. Oktober 2018

    [nicht] besonders originell

    Sah mir anfangs auch merkwürdig konstruiert und nur in den Extremalwerten sinnvoll aus, doch nach einer kleinen Umformung (wird im bleistiftverschwendend zu spät zu Rate gezogenen explainxkcd vorgeturnt) wirds eine schicke Interpolation über das eigene Vertrauen in die angewandten Methoden.
    Schon etwas origineller, imho.

  2. #2 Jochen
    17. Oktober 2018

    Fun Fact, den ich kürzlich erst bemerkt habe:
    Jeder XKCD Cartoon hat noch einen ergänzenden kurzen Mouse-Over Text…

  3. #3 rolak
    17. Oktober 2018

    Mouse-Over

    Nein!

  4. #4 Braunschweiger
    17. Oktober 2018

    Doch!
    [ Don't forget to add another term for "probability that the Modified Bayes' Theorem is correct." ]

    Ooooh!

  5. #5 Dr. Webbaer
    17. Oktober 2018

    Howdy und guten Morgen!
    Dr. W ist i.p. “Bayes” und i.p. bedingter Wahrscheinlichkeit ebenfalls stets gefordert, gibt Ihnen abär, Thilo, nach einigem Herabsteigen ins Mathematische, Dr. W ist bekanntlich mathematisch limitiert, recht.
    Es ist faszinierend, wie die Mathematik bereits bei einfachen Fragestellungen (individuelle) Grenzen setzt.

    MFG
    Wb

  6. #6 Gelegenheitsposter
    18. Oktober 2018

    Da könnte man doch schön eine transfinite Induktion draus machen. Wenn die Metawahrscheinlichkeiten schnell genug gegen 1 gehen könnte das immer noch (zu etwas anderem als 0) konvergieren.