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把妹达人也会用上贝叶斯公式?

把妹圣经上说:去夜店玩儿的时候,相比于自己一个人,有个女伴,会提高把妹的成功率,这个能用贝叶斯公式解释一下吗?

把妹圣经上说:去夜店玩儿的时候,相比于自己一个人,有个女伴,会提高把妹的成功率,这个能用贝叶斯公式解释一下吗?

把妹达人也会用上贝叶斯公式?

在社交场合,很多人都是第一次见面,如果一个女孩不愿意和你一起玩,主要的原因,是她不了解你,估计你是个“好对象”的概率也就是人群的中的平均水平,比如10%,这对她来说还没有足够的把握,因为和你在一起要付出时间成本,还有其它资源,以及机会成本,等到发现你不合适,不是浪费时间嘛,所以她的决策就是不和你一起玩,因为成功率低。

但是当她看见另外一个女孩“Cindy”也和你在一起的时候,你是个“好对象”的概率增加了,也就是说“Cindy愿意和你玩”这个数据,更新了她对你是“好对象”的概率估计,人们的对外界认识,也是通过一个一个数据来更新的,让我们来看看用贝叶斯公式能不能说明这个问题。

我们首先定义几个事件的概率:

A1事件为“你是好对象”,A2事件为“你不是好对象”

B事件为“Cindy愿意和你玩”

一开始她觉的你是“好对象”的概率为10%,可以记作:

P(A1) = 10%, P(A2) = 90%

因为她知道这个Cindy和你认识,是有鉴别能力,如果你是个“好对象”,Cindy“愿意和你玩”的概率是80%,如果你不是个“好对象”,Cindy“愿意和你玩”的概率为8%,这个和女孩眼力有关,可以记作:

P(B|A1) = 80%, P(B|A2) = 8%

那么这里要求的就是P(A1|B) ,意思是在事件B “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率变成了多少,下面通过贝叶斯公式可以求得:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)*P(B/A1) + P(A2)*P(B/A2) )

= 10%*80% / (10%*80% + 90%*8%)

= 53%

你看,在她眼中,你是“好对象”的概率提高很多。她对这件事的把握,取决于她对Cindy的认同,比如她觉的Cindy是个眼光很毒的人,如果你不是个好对象,Cindy绝对不会爱上你,也就是说:

P(B|A2) = 0%

那么在事件B1 “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率是:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)*P(B/A1) + P(A2)*P(B/A2) )

= 10%*80% / (10%*80% + 90%*0%)

= 100%

意思是这种情况下,你肯定是个“好对象”,Cindy的眼光越毒,你的可靠性越好。

但是如果她认为Cindy眼光一般,就算你不是个“好对象”,Cindy爱上你的概率也有50%,也就是说:

P(B|A2) = 50%

那么在事件B1 “Cindy愿意和你玩” 出现的情况下,事件A1“你是好对像”的概率是:

P(A1|B) = P(A1)P(B/A1) / (P(A1)*P(B/A1) + P(A2)*P(B/A2) )

= 10%*80% / (10%*80% + 90%*50%)

= 15%

结果并没有比原来的10%提高多少,所以她还是不会考虑你。

这么算下来,把妹达人的说法还是有几分道理,不过如何找到一个好女伴,这就又是个问题,我也想不明白,还是你自己考虑吧,:)

来源:数据化决策

作者:王安

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