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強烈建議 #偽陽性 跟 #偽陰性 的觀念來當學測考題！台灣的教育有一個奇怪的現象，大家其實學過很多東西，但是好像只知道怎麼用來考試。如果稍微變了一個型態在日常生活上，很多人就會好像根本沒學過這個東西一樣。
但這個東西就是高中二年級學過的貝氏定理還有條件機率，在流行病學上的小小應用。
昨天晚上用數學解釋「為什麼台灣不必在現在普篩」的原因，今天有數學老師說會拿這個例子幫同學們上課，讓我們感到非常開心也欣慰。事實上，知識就是要運用在生活上，才能發揮大的價值。
強烈建議明年學測應該來考這題，相信很多學生就會更認真學習，家長們也會突然覺得這個觀念很重要了...Orz
【#賈乞敗】統計學-貝氏定理介紹/邏輯第一課
文章連結:http://phigroup.pixnet.net/blog/post/38958963/
機率，表面看似簡單，但其實極為困難。要讓一個人發瘋的最快方法，就是讓他去研究機率。電影美麗境界中，諾貝爾經經學獎得主-John Nash，你不能怪他，真的會發瘋。
上圖來源：wikipedia
貝氏定理，我們只能從最簡單的例子開始。最基礎的貝氏定理有2個重點：
一．貝氏定理能夠告知我們如何利用新證據修改已有的看法。
二．貝氏定理說明：『事件A發生的前提下，事件B發生的機率』與「事件B發生的前提下，事件A發生的機率」，這兩者是不同的；然而，這兩者是有確定的關係，貝氏定理就是這種關係的陳述。
且先不看公式吧…由圖形來看其實非常簡單：
<圖>
由上圖可以很明顯的看出：
很明顯的，當B發生時，A發生的機率較大。但反過來說，當A發生時，B發生的機率就沒那麼大了…
可看出上述第二點：『事件A發生的前提下，事件B發生的機率』與「事件B發生的前提下，事件A發生的機率」，這兩者是不同的。
其實這只是一般邏輯書中第一章教的東西：
1.「若P則Q」只能推論出：「非Q則非P」。
2.「若P則Q」不能推論出：「若Q則P」。
舉例來說：
1.「若下雨，則地是濕的」，可推論：「地是乾的，則一定沒有下雨。」
2.「若下雨，則地是濕的」，不能推論：「若地是濕的，則一定下雨」，因為也有可能是灑水車經過等其它因素。
只是我們在生活中，還是很容易落入邏輯的陷阱。
貝氏定理是有用的，下一篇我們從例題來看。
