就在我以为案件已经结束的时候,我又翻开了记录。
上午的证据指向温度。50件产品中有5件不良,温度是原因的概率升到了87.6%。
然而,下午的记录只有50件中的1件不良。确信降到了63.7%。
数值变了,但上午的证据并没有消失。
“如果下午也有5件不良,我还会作出同样的判断吗?”
我决定再当一次侦探。
重新翻开案件记录
第1篇《沉默工厂》追查了温度与压力两个嫌疑对象。第2篇数学解读揭示了判断变化背后的计算。
现在,亲手改变同一案件的条件。下方实验不会随机抽取一个答案,而是计算输入的证据有多支持各个假设,再把结果作为下一次判断的起点。
记住三个概念:先验概率是最初的判断,似然描述各原因对本次结果的解释程度,后验概率是接受证据后的判断。60%的原因概率与8%的不良概率回答的是不同问题。
先选择原始案件。反映上午证据之前,预测温度概率会向哪个方向变化。计算后,在一起阅读的调查笔记中依次查看“似然 → 证据强度 → 判断更新”。宽屏上笔记位于正文旁,小屏上则在实验下方继续阅读。
笔记把当前阶段所需的原理与具体数值放在一起。需要完整推导时,可通过链接在新标签页打开第2篇对应章节。
亲自修改数值,进行自己的实验。 60、50、5、1只是起始值。点击先验概率、检验数量或不良数量的输入框,改成自己的数值,再反映证据。问题按钮仅加载示例,不会限制你的输入。
证据改变,判断也随之改变。
先预测,再修改记录,并解释结果为何变化。
- 60% · 最初的判断
- 过去案例中温度是原因的比例,也是本案的先验判断。
- 8% / 4% · 原因的特征
- 温度/压力是原因时,单件产品的不良概率。在本实验中保持不变。
- 5/50 → 1/50 · 新证据
- 上午发现5件不良,下午的新样本发现1件不良。两批样本不重叠。
H_T表示温度假设,H_P表示压力假设。60%和8%回答的是不同问题。
可点击问题按钮加载示例,也可直接输入自己的数值。 选择后,下方的问题和输入值会改变。点击反映证据的按钮,结果与调查笔记将一起更新。
即使下午的证据支持压力,温度仍会更有可能吗?
观察上午的结论如何成为下午的起点。
示例只是起点,数值可以自行修改。从修改的阶段起重新反映证据,再查看结果与调查笔记。
60、50、5、1只是起始值。点击先验概率、检验数量或不良数量的输入框,改成自己的数值,再反映证据。问题按钮仅加载示例,不会限制你的输入。
修改数字并点击“纳入证据”后,结果会更新,右侧的调查笔记会展示代入您所输入数字的公式和计算过程。在较小的屏幕上,请查看下方的调查笔记。
追加检验时,请输入数量与实际观察到的不良数。系统不会随机生成原因或证据。
为什么这样计算?· 查看调查笔记 ↓当前判断
检验前
压力是原因的概率 40.0%
这是检验前的判断。请先反映上午记录。
选择记录即可查看该阶段的调查笔记。绿色代表温度,赭色代表压力。
与原始案件并排比较
| 阶段 | 原始案件 | 我的实验 |
|---|---|---|
| 检验前 | 60.0% | 60.0% |
| 上午检验后 | 87.6% | 等待反映 |
| 下午检验后 | 63.7% | 等待反映 |
原始案件的先验为60%,上午为5/50,下午为1/50。请与你的输入比较。
查看各阶段结果表
| 阶段 | 不良数 / 检验数 | BF | 温度:压力赔率 | 温度概率 |
|---|---|---|---|---|
| 检验前 | — | — | 1.500000 : 1 | 60.0% |
假设两种原因之一为真,不良概率固定为8%和4%,且给定原因后各次检验独立。结果是在这些条件下的相对原因概率。若两次检验之间设备条件或原因改变,应先重新审视模型。
用三个问题继续调查
如果下午也有5件不良?
先按原始数值依次反映上午和下午证据。温度是原因的概率沿着60% → 87.6% → 63.7%变化。
选择问题1 · 下午也有5件不良。保持先验60%和上午5/50,只把下午的不良数从1件改为5件。当新证据再次指向上午的方向,确信会怎样变化?
实验后查看解读
温度概率变为约97.1%。上午与下午的贝叶斯因子都约为4.714。连续反映两次相同方向的证据后,温度与压力的概率比增大。可在笔记的“证据强度”中比较两个阶段。
如果一开始更怀疑压力?
选择问题2 · 将初始判断改为30%。把检验记录恢复为上午5/50、下午1/50,只将温度的先验概率从60%改为30%。
证据相同,但起点不同。哪些值改变了,哪些保持不变?查看一起阅读的调查笔记,可以发现同一检验结果的贝叶斯因子没有改变,而先验赔率变了。
实验后查看解读
概率路径变为30% → 66.9% → 33.4%。与原始案件的60% → 87.6% → 63.7%比较。BF比较的是本次证据,所以保持不变。改变的是起点,因此后验概率也不同。
如果一件不良也没有?
选择问题3 · 下午没有不良。保持先验60%与上午5/50,只把下午改为0/50。
没有不良也是证据。不过,这里计算的是案件中设定的两种假设的相对可能性。不能仅凭观测到的不良率下降,就认定原因已经消失。
实验后查看解读
温度概率从上午的87.6%下降至约45.7%。50件良品也进入似然计算,本次证据有利于不良概率更低的压力假设。实验没有计算“设备正常”这一第三种假设,因此不能把结果解读为问题已经消失。
接续下一批次的记录
第1篇的工程师提议,从下一批次再抽取50件。两次检验之后,点击添加下一次检验记录,就能亲自继续这一幕。不良数并未预先确定。输入新记录,观察当前结论如何成为下一次判断的起点。
每次只添加新观察到的样本。再次输入已经反映过的上午或下午记录,会重复使用同一证据。记录增加,也不意味着每一步都会更确信。判断会随各批样本上下变化,并在原因和不良概率保持不变的假设下累积。
分开计算与合并计算,结果相同吗?
在比较逐次计算与合并计算中,亲自核对第2篇第9节的结果。原始案件中,无论分两次各反映50件,还是按100件中6件不良一次计算,温度概率都约为63.7%。
这两种计算分别从同一起点出发。不是将合并的100件再加入已经更新两次的判断。当检验条件保持不变,且给定同一原因后各结果独立时,各BF的乘积与全部证据的BF相同。
读懂确信为何改变,而不只看它有多大
概率条动起来,并不代表调查结束。
需要能够解释:来了什么证据,哪个假设更容易产生它,以及它给之前的判断增加了什么。在一起阅读的调查笔记中,可以查看代入自己输入值的贝叶斯因子与赔率计算。
实验使用的案件条件是:温度或压力之一为原因,对应不良概率分别保持8%和4%。如果检验之间改变了设备条件,或有其他原因介入,应先重新建立能够解释这种变化的模型。
即使下午证据支持压力,累积判断仍可能认为温度更有可能。本次证据指向的方向与合并截至目前证据后的判断并非同一个问题,因为新证据是在上午已形成的判断之上反映的。
用自己的话解释:“本次证据支持什么?从先前判断中继承了什么?因此概率为什么改变?”原因概率不会自动决定是否进行维护。下一步判断还需要考虑追加检验成本、停机成本和不良流出风险。
合上记录之前,最后再问一次。
“我是在维护最初的确信,还是在接受新的证据?”



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