X:正直なことをいう。Aと判断したら、XまたはYという現象が起こりうる。Bと判断しても、XまたはYという現象が起こりうる。ここまでできたら、下のような樹形図を作って、起こりうるストーリーの確率を求める(まだ、実際には起こっていない)。初回デートで、相手の雰囲気からその人が信頼できる確率を、偏見なしの50%とする。その場合、嘘をつかない確率を90%、嘘をつく確率を10%とおく。すると、最終的なストーリーの発生確率は上図のようになる。同様に、信頼できない場合の嘘つくつかない確率も仮定し、最終的なストーリーの発生確率を求める。この分岐毎の確率は、自己の経験や専門家(占い師)などの意見をきくなりして決めると、精度がより上がる。マトリクスにまとめると下図のようになる。これが初回デート前のシミュレーションである。この条件下で、デートに臨み、相手が、もし自分に対して嘘をついたとする。すると、その嘘により、信頼できる確率が下図のように修正されることになる。デートの前は、初見での信頼できる確率を偏見なしに50%としていたのだが、一回目のデートで相手が嘘をついたので、それは11%に下がってしまった。逆に、信頼できない確率は89%まで上昇した。これを元に、二回目のデートをするかどうかを判断するのはあなた次第である。図にすると下記のようになる。「信頼できて、嘘つかない」と願うあなたの思いは、9.9%しかないと判断できる。4つの起こりうる確率から、この人は、「信頼できず、嘘つき」である確率が最も高く、付き合うに値しない人であると判断できる。このように、未知の減少で、お金や時間、倫理的理由など限られた条件下で、何らかの根拠をもって重要な判断しなければならないときに、ベイズ統計は有効である。仕事で、使ってみてほしい。この考え方は、経験をもとに判断し、経験によって修正するという我々人間の特性に近く、意外にすんなり受け入れられると思われる。初めまして!KINTAといいます。電機メーカーでエンジニアをしています。昔から、知的好奇心が強く、世の中の様々なことに興味があります。共有したいと思い、この度、ブログを立ち上げました。気楽に読んでいただき、コメントやアドバイスを頂けたら大変うれしいです。