Re: [討論] 假設勢利的台女有95%

不才忝為四大資工金融雙碩 現在當自宅資料工程師 大概糾正一些錯誤 ※ 引述《safelove (安全的愛)》之銘言： : 統計學來說， : 常常用5%當作「顯著差異」的分界， : 也就是所謂的特例。 5% 1% 也好 這邊你指的應該是指significance level 他是指你透過收集資料跟統計後 拒絕null pypothesis 但其實他是被冤枉的的機率 (type I error) 所以是不是特例其實一點關係也沒有 跟你資料來源以及數量比較有關係 : 因此就算台女真的普遍勢利， : 那我們最多也只能說，勢利的台女有95%， : 要留個5%當作特例。 : 再來我也很願意假設， : 男生今天感情受挫，找不到人愛他， : 都是那95%台女的問題。 : 假如有幸，讓男生遇到那5%的台女， : 那麼肯定能被愛、被欣賞， : 找到屬於自己的幸福。 : 接下來就是簡單的數學計算了~ 這邊的問題在於 環境造成自我對環境的認知是因人而異的 即便女性群體都一樣 新莊吳彥祖跟北投酸肥宅 嘗試與這些女性交往 得到的結果可能不一樣 酸肥宅在不停挫折的過程中 對女人的印象也會一直改變(惡化) 在機器學習中 對於這種從無知到理解環境的學習可以用貝氏推論來做 最簡略的就是用二項式分配的likelihood function加上與其共軛的beta distributton 當prior TL;DR 結論就是你所認知的世界裡面 你"覺得"會碰上渣女的參數(機率) 是會隨著你碰上渣女的次數而漸漸變大 用白話來說就是一個懵懂少年 被多個渣女毀三觀之後 變成悲憤肥宅的過程 所以說感情路一路順暢的新莊吳彥祖在對女性的認知會比 一路當工具人的北投酸肥宅要樂觀 而這也是比較符合一般人對環境認知並學習的模型 所以以下的乘法甚麼 其實不太有意義 因為他忽略了主體與環境的互動結果 是有根本性的差別的 還有不同品行的女人給你碰到的機會也不是均勻分布的 : ...... : 以此類推，身為一個正常人， : 要和60個女性有互動應該不難吧? : 同學、同事、朋友、相親、聯誼、網路、App、別人介紹...... : 隨便湊一湊，應該都很容易超過。 : 那認識60個台女， : 都不被愛的機率是多少呢? : 95%^60=4% : 換句話說，即便勢利的台女高達95% 弱水三千只取一瓢飲 因此應該用幾何分布做模型比較合理 5%碰上愛你的人 那平均也要被甩19次 套用上面貝氏推論 假設從一開始你覺得只有一成渣女 等被現實蹂躪19次之後 在碰到真愛之前你會覺得有20/29的機會碰上渣女 這就是悲憤肥宅的來由 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 119.14.82.57 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Boy-Girl/M.1604069732.A.813.html