Видео объясняет, как теорема Байеса и понятия вероятности и шансов помогают принимать решения в жизни.
Key Takeaways
- Вероятность — это частота наступления события в среднем, а шансы — отношение вероятности наступления к вероятности ненаступления.
- Условная вероятность позволяет учитывать уже произошедшие события для более точной оценки.
- Теорема Байеса помогает корректировать первоначальные оценки вероятностей на основе новых данных.
- Интуиция часто ошибается в оценке вероятностей, поэтому важно использовать математические методы.
- Применение теории вероятностей и теоремы Байеса полезно для принятия решений в реальной жизни.
What the video covers
- Видео начинается с критики традиционных задач по теории вероятности, далеких от реальной жизни.
- Объясняется базовое понятие вероятности как частоты наступления события в среднем.
- Разъясняется разница между вероятностью и шансами на примере рулетки.
- Вводится понятие условной вероятности — вероятность события при условии, что другое событие уже произошло.
- Приводятся примеры с броском кубиков и оценкой вероятности получения определённой суммы.
- Объясняется формула теоремы Байеса и её применение для корректировки вероятностей на основе новых данных.
- Подчеркивается, что интуиция часто мешает правильной оценке вероятностей, и важна математическая логика.
- Приводится жизненный пример с авиакатастрофой и страхом летать, чтобы показать практическое применение условной вероятности.
- Дается разбор классических задач и их связь с реальными жизненными ситуациями.
- Видео мотивирует использовать теорему Байеса для принятия более обоснованных решений в повседневной жизни.
Chapters
- 00:00Введение и критика классической теории вероятности
- 01:06Основы вероятности и её определение
- 02:11Разница между вероятностью и шансами
- 03:18Понятие условной вероятности
- 04:23Примеры условной вероятности на практике
- 05:39Влияние интуиции на оценку вероятностей
- 07:01Классическая задача с двумя кубиками
- 08:49Объяснение формулы теоремы Байеса
- 12:01Применение теоремы Байеса в жизни и выводы
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Опять начинается. До когда мы занимаемся теорией вероятности: какие-то кубики, какие-то шарики, какие-то ящики и коробочки, из которых мы что-то достаем. Всё замечательно, только это очень далеко от нашей жизни. Мы выясним, как именно эта теорема может помогать вам принимать решение практически в любой жизненной ситуации.
Speaker A
решение практически в любой жизненной ситуации [музыка] всем привет рад снова видеть вас на канале qwerty надеюсь что вы уже давно подписаны на него чтобы не пропускать новые интересные лекции кто этого не сделал можно сделать вот здесь сегодня мы поговорим о вероятностях и даже
Speaker A
Всем привет! Рад снова видеть вас на канале Qwerty. Надеюсь, что вы уже давно подписаны на него, чтобы не пропускать новые интересные лекции. Кто этого не сделал, можно сделать вот здесь. Сегодня мы поговорим о вероятностях и даже затронем такую страшную штуку, как теорема Байеса. Сильно не пугаетесь, ничего совсем уж трудного не будет, но кое-какие вещи освежить нужно.
Speaker A
то есть допустим вероятность того что в рулетке шарик попадет на красный мы помним примерно на 2 или 50 процентов это же какому дом кроме этого сегодня мы будем говорить не только про вероятность но и про шансы чем вероятность
Speaker A
И начнем с понятия вероятности вообще. Что такое вероятность наступления некоторого события? А это то, насколько оно часто в среднем происходит.
Speaker A
какого-то события ну скажем того что после нового года вы прибавили в весе составляет 75 процентов на статистически то мы можем это сделать в виде шансов 75 процентов это три четверти то есть три к одному что вы поправились хотя я надеюсь что это не совсем так
Speaker A
То есть, допустим, вероятность того, что в рулетке шарик попадет на красное, мы помним, примерно 1/2 или 50 процентов. Это же какому дому?
Speaker A
случае мы говорим какова вероятность того что на рулетке выпадет красное при условии что три раза подряд выпадало красная до этого или другой пример какова вероятность того что мой сын получат пятёрку по математике в четверти или какова вероятность того что он получит пятерку
Speaker A
Кроме этого, сегодня мы будем говорить не только про вероятность, но и про шансы. Чем вероятность отличается от шансов? Если допустим вероятность красного в рулетке примерно 1/2, то шанс выпадения красного — это один к одному, то есть как бы один из двух. Да, мы запишем как один к одному: 1 красный, 1 не красный.
Speaker A
использование теоремы байеса который мы поговорим дальнейшем потому что представьте себе что вам нужно в принципе оценить вероятность некоторого события которые идет вашей жизни это может быть что угодно ну и бра вероятность того что вы поменяете работу партий привет ты уоррен
Speaker A
То же самое, если вероятность какого-то события, ну скажем, того, что после нового года вы прибавили в весе, составляет 75 процентов статистически, то мы можем это сделать в виде шансов. 75 процентов — это три четверти, то есть три к одному, что вы поправились, хотя я надеюсь, что это не совсем так.
Speaker A
происходит что-то то есть некоторое наблюдение которое должно откалибровать ваша вероятность и должно сделать это правильно потому что к сожалению когда что-то происходит обычно в дело вмешивается в нашей интуиции и мы рассуждаем не логически где математически а интуитивно отсюда мы приходим к
Speaker A
Кроме этого, сегодня мы будем говорить про так называемую условную вероятность — это вероятность того, что некоторое событие произойдет при условии, что какое-то другое уже произошло.
Speaker A
посчитаем и мы разберем один пример чик просто чтобы прояснить вообще что такое условная вероятность допустим у нас с вами есть такое событие мы хотим посчитать какова вероятность того что два кубика мы кинули сумме получится 12 очков мы посчитаем на самом
Speaker A
То есть, грубо говоря, в одном случае мы говорим: какова вероятность того, что на рулетке выпадет красное, а в другом случае мы говорим: какова вероятность того, что на рулетке выпадет красное при условии, что три раза подряд выпадало красное до этого.
Speaker A
один в 35 теперь условная вероятность какова вероятность того что сумме будет 12 если на одном из кубиков мы уже видим 6 а второй ну под стол закатился мы пока не видим что-то в этом случае до на самом деле мы понимаем что нам просто важно
Speaker A
Или другой пример: какова вероятность того, что мой сын получит пятёрку по математике в четверти, или какова вероятность того, что он получит пятёрку по математике при условии, что в прошлой четверти у него уже была пятёрка.
Speaker A
шесть раз между прочим интересно как бы вы интуитивно и во сколько раз увеличится вероятность если не считать если вы увидели на одном кубике шестерку но вполне возможно что правильно теперь когда мы примерно поняли что такое условную вероятность давайте обратимся к формуле бальсы
Speaker A
Понимаем разницу? То есть во втором случае мы считаем вероятность при условии, что что-то уже произошло. И вот на самом деле в этом и кроется суть использования теоремы Байеса, о которой мы поговорим далее.
Speaker A
страшновато но по факту помогает посчитать вот эта вероятность h при условии е то есть еще раз в чем логика мы допустим знаем вероятность p от h а хотим посчитать вероятность p от h при условии е то есть откалибровать p от h
Speaker A
Потому что представьте себе, что вам нужно в принципе оценить вероятность некоторого события, которое идет в вашей жизни. Это может быть что угодно: вероятность того, что вы поменяете работу, привет, ты, Уоррен, или вероятность того, что вам повысят зарплату, или вероятность того, что там, не знаю, кто-нибудь выиграет в Atari — что угодно.
Speaker A
говорим про задачу с кубиком там все легко каждую из этих вероятностей мы легко можем посчитать ну в данном случае до события аж это выпадет 12 события е это выпало 6 на одном из кубиков тогда мы с вами понимаем p от h 1 36 мы уже
Speaker A
У вас есть эта вероятность уже в голове, вы можете даже оценить интуитивно, а можете узнать там статистически, как угодно. А дальше происходит что-то, то есть некоторое наблюдение, которое должно откалибровать вашу вероятность и должно сделать это правильно.
Speaker A
вероятность p от е вероятность того что на одном кубике будет шестерка это 1 6 если одну треть шестую разделить на одну шестую получается 1 6 что мы посчитали дуэта заметьте что в данном случае теорема байеса не так сильно нам помогла мы и
Speaker A
Потому что, к сожалению, когда что-то происходит, обычно в дело вмешивается наша интуиция, и мы рассуждаем не логически, не математически, а интуитивно. Отсюда мы приходим к неправильному ответу.
Speaker A
которых мы чет там достаем иди сюда классические задачи на вероятность это все замечательно только это очень далеко от нашей жизни правда в жизни такого не бывает ну вот теперь давайте разберем как раз жизненный пример на котором убедимся как похожие
Speaker A
Вот пример, который в дальнейшем мы разберем. Допустим, вы увидели, что по телевизору случилась авиакатастрофа. Будете ли вы после этого сами бояться лететь? Вот вас вылет завтра. Интуитивно многие скажут да. Математически и логически мы чуть позже посчитаем, и мы разберем один пример просто, чтобы прояснить вообще, что такое условная вероятность.
Speaker A
вероятность о от слова от шансы соответственно вот все самые шансы помните мы говорили там один к трем 1 4 так вот шансы у а тажке условия равны опять же о от h просто то есть как были умножить вот на этот вот корректирующую
Speaker A
Допустим, у нас с вами есть такое событие: мы хотим посчитать, какова вероятность того, что при броске двух кубиков сумма получится 12 очков. Мы посчитаем. На самом деле это не очень трудно: всего есть 36 вариантов, и ровно один из них нам подойдет.
Speaker A
не произошло и вот давайте попробуем забрать такой пример допустим что после нового года от вас засиделись в гостях ваши друзья три часа ночи все допустим сидели абсолютно не выпив и поэтому на машине они спокойно сейчас поеду домой но три часа ночи вы их попросили
Speaker A
Вероятность в данном случае считается как количество благоприятных исходов, то есть 1 делить на общее количество исходов — 36. Значит, вероятность 1/36, или если записать это в виде шансов — один к тридцати пяти.
Speaker A
того что оба телефона сразу отключится ну например один друг который живет в одиночестве и вот телефону его отключен вопрос стоит паниковать или нет для начала попробуйте интуитивно ответить на этот вопрос будете ли вы паниковать на самом деле здесь будет интересно если вы
Speaker A
Теперь условная вероятность: какова вероятность того, что сумма будет 12, если на одном из кубиков мы уже видим 6, а второй, ну, под стол закатился, мы пока не видим? В этом случае, на самом деле, мы понимаем, что нам просто важно, чтобы на втором кубике выпала шестерка. Это одна шестая.
Speaker A
примерно одинаково она если взять в виде шансов это где-то 150 тысяч что ночью человек попадает в аварию хорошо теперь давайте попробуем прикинуть вот калибровочный коэффициент в отличие от задач с кубиками мы не можем посчитать здесь точно но можем
Speaker A
Как видите, конечно, вероятность того, что наступит 12, сильно увеличилась — с 1/36 до 1/6. Вот это событие, что на одном кубике мы видели шестерку, оно откалибровало наше исходное понимание.
Speaker A
он не попал в аварию оцените каждую вероятность возможно это слегка интуитивно будет да то есть вот как бы вы прикинули какова вероятность того что он во мне позвонит при том что он в аварию попал ведь понятно что если
Speaker A
Шесть раз, между прочим, интересно, как бы вы интуитивно оценили, во сколько раз увеличится вероятность, если не считать, если вы увидели на одном кубике шестерку? Но вполне возможно, что правильно.
Speaker A
почему он мог мне позвонить телефон разрядился забыл и просто уснул да там ну то есть вариантов тоже довольно много если вы оцените эти вероятности то вывести вы можете оценить сами что вот эта дробь она будет близка к единице вы можете
Speaker A
Теперь, когда мы примерно поняли, что такое условная вероятность, давайте обратимся к формуле Байеса.
Speaker A
и вы получите даже в случае 10 1 в пяти тысячам что он в аварию стоит в этом случае волноваться скорее всего нет такое свидетельство что он не позвонил она называется слабым свидетельством то есть это слабое свидетельство особенно если дробь равна единица она не сильно
Speaker A
Выходит она вот так. Её можно прочитать так: вероятность некоторого события H при условии наблюдения E равна просто вероятности события H, то есть не условной, умножить на вероятность события E при условии H и делить на вероятность самого по себе E.
Speaker A
ситуации расслабиться ну и завтра попробовать связаться еще раз так спокойно спорт вот примерно как работаете рима боясь вот другой пример допустим вы в новостях узнали что произошла авиакатастрофа стоит ли вам после этого бояться лететь на самолете если вот на
Speaker A
Выглядит страшновато, но по факту помогает посчитать вот эту вероятность H при условии E.
Speaker A
вот тот самолет который попал в аварию он действительно попадет в аварию при условии что ваш самолет тоже попадет в аварию ну на самом деле эти события в данном случае не сильно зависима правда же действительно это получится там и там и
Speaker A
То есть, еще раз, в чем логика? Мы, допустим, знаем вероятность P(H), а хотим посчитать вероятность P(H) при условии E, то есть откалибровать P(H), понять, как она изменилась, если произошло E.
Speaker A
что вот этот ваш калибровочный коэффициент он особо не должен повлиять на ваши вычислению и значит вероятность того что ваш самолетом с ним что-то случится она в общем не изменилось это что в нашем сознании она может быть сильно изменилась это проблема нашего
Speaker A
И вот этот дробь, на который мы умножаем, да, вот в числителе P(E) при условии H, в знаменателе P(E) — она и есть этот калибровочный коэффициент, если хотите.
Speaker A
на котором рассчитывается как раз вероятность учетом авиакомпании того сколько служит уже ваш самолет нам и так далее вы можете в этом убедиться более точно но так или иначе для себя вы должны осознать в чем он здесь должно получится ли мы бояться что опять же
Speaker A
Самое главное — его правильно оценить. И, конечно, если мы говорим про задачу с кубиком, там всё легко: каждую из этих вероятностей мы легко можем посчитать.
Speaker A
относительно сильное свидетельство при исходно маленькая от насти то есть если исходная вероятность была 1 10 миллионам то даже свидетельства которое увеличивает вероятность в сто раз оно не должно сильно менять ваш решению правда было 10 миллионов стало 100 тысяч это все равно
Speaker A
Ну, в данном случае событие H — это выпадет 12, событие E — это выпало 6 на одном из кубиков. Тогда мы с вами понимаем: P(H) — 1/36, мы уже поняли.
Speaker A
я считаю эту вероятность вот такую такой а наблюдение у меня такое то есть произошло следующее событие как в этом случае должна измениться вероятность вот можем вместе посчитать по формуле байеса а на этом на сегодня все не забудьте подписаться на наш канал потому что если
Speaker A
P(E) при условии H, то есть давайте расшифруем это: вероятность того, что на одном кубике будет 6 при условии, что в сумме 12, — это единица, правда, потому что если сумма 12, на каждом по 6.
Topics:теория вероятноститеорема Байесаусловная вероятностьшансыпринятие решенийматематикавероятностьпример с кубикамижизненные ситуацииинтуиция и логика











