为什么关于因果关系的新科学epub(为什么关于因果关系的新科学豆瓣)

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本文节选自《为什么关于因果关系的新科学epub》

er山可能性具体有多大呢?对此，或常识并不能给予我们明确的指为什么前癌概率《〈“已知L求x的概率)比逆概率〈已知x求的概率)更容易估算?在这个例子中，这事实。知我们观察到一个因，如鲍比同窗户扔球，则大多数人可以预测到果《〈球可能会打破窗户)。人类的认知就是在这个方向上运作的。但着给定了果《窗户破了)要求种不对称性来目L为因x为果这一我们推断因，则我们束需要更多的信息才能进行推新《是哪个男孩扔球打破了窗户?窗户是被球打破的吗?)。解决这个问题需要我们能的因。贝叶斯致力于打破这种认知数学天才也能使用的估算逆概率的方法。，让我们从一为曾释贝叶斯方法的工作原例子开始。在这个例子中，我们收据。从第一重的讨论中我们已经知道，敏感的，因此应该和为我们提供一种解决逆概率难题的方法。不对称，j有福尔摩斯的头脑去追踪所有可并提出了一种即使并非个简单的茶室顾客的了关于条室顾客个人偏好的数数据对于因果不对称是完全不假设

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光顾茶室的顾客中有2/3的人点了茶，点茶的人中还有17/2同时点了烤饼。那么，有多少顾客同时点了茶和烤饼?这个问题没什么技术含量，客同时点了共和烤饼。我们借助一组虚拟数据来答案近乎显而易见，因为2/3的一半是1/3，上所以有1/3的顾新闻述一下这个例子。假设我们为接于这后的12位磺客的订汪列一个各如表3.1所示，有2/3的顾客(编号为1、5、6、19、、12的顾客)点了茶，其中又有172的人点了烤饼〈编号为1、5、1的顾客)因和数据之前所预测的冰样，问时点了茶和入X〈2/3)=17/3。此，正如我们在看到具的顾客比例是《〈172)表3.1茶一烤饼示例的虚构数据贝叶斯法则的提出就是源于贝叶斯注意到了我们可以反加地分析数据。即我们观察到有5/12的顾客22、5、8、12的顾客)点了烤饼，其中4/5的顾客〈编号为1、5、8、12的顾客)点了茶。基此，同时点了茶和烤介的顾客的比例就是(4/5)X(5/1

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2)=1/3。当然，两个结果的相同并非巧合，我们只是采用了两种不同的方法来计算同一个量。顾客下订单的时间顺序对此没有影响。为了将这种解决思路拓展为一般法则，我们可以用P《〈T)表示顾客点茶的概率，用P〈S$)表示点烤饼的概率。如果我们已知一个顾客点了茶，那么PST)就表示这位顾客点烤饼的概率。(我们之前说过，坚线意为“假设我知道”。)同样，如果我们已知某位顾客点了烤话，则P_LT|S)就表示这位顾客点茶的概率、如此一来，我们在上文做过的第一个计算就是:P(S且T)=P(SIT)PT)第二个计算则是:P《〈S且T)=P(TIS)PS)正如欧几里得在2300年前说的，如果两个量分别等于多那么这两个量也相等。在此例中，这意味着:P(SIT)P(CT)=P(TIS)P〈S)《3.1)这个看似简单的方程就是贝叶斯法则。如果仔细观察它所表达的内容，我们就能发现它提供了逆概率问题的一种通用解决方案。它告

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