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      貝葉斯公式的應(yīng)用推廣

      2020-06-28 02:27:04陳曉旭
      黑龍江科學(xué) 2020年12期
      關(guān)鍵詞:貝葉斯核酸主觀

      陳曉旭

      (青島濱海學(xué)院,山東 青島 266500)

      在概率論與統(tǒng)計學(xué)中,與頻率學(xué)派不同,貝葉斯定理是在確定某事件發(fā)生的概率時,加入了該事件歷史經(jīng)驗先驗概率,通過實踐結(jié)果不斷調(diào)整先前的認(rèn)知。

      1 貝葉斯公式

      假設(shè)A1,A2,…,An為事件樣本空間Ω的一個完備事件組(即一事件發(fā)生的所有可能的假設(shè)),結(jié)果發(fā)生為事件E,則:

      公式中的P(Ai)為事件發(fā)生前的先驗概率,往往是主觀概率,而P(Ai/E)則為加入了結(jié)果之后的后驗概率,是對主觀概率的一種調(diào)整。

      2 實際案例分析

      例1:突發(fā)性疾病診斷。

      新冠肺炎患者的診斷核酸檢測是目前主要參考,但不乏有患者數(shù)次檢測為陰性或者檢測為陽性卻沒有任何相關(guān)的癥狀表現(xiàn)。本例中采用貝葉斯公式,從數(shù)學(xué)角度分析核酸檢測的準(zhǔn)確率。

      首先做以下假設(shè):事件E為“核酸檢測呈陽性”;事件A為“患者確診患新冠肺炎”。99%的新冠肺炎患者能通過核酸檢測確診(這一數(shù)據(jù)是通過新聞以及相關(guān)數(shù)據(jù)通告估計),誤診率為1%。

      然而上式得出的確診概率非常低,與直覺認(rèn)為的99%確診率貌似相悖,原因是P(A)值計算為所有人群。因此,想要提高準(zhǔn)確度,可以將P(A)的值提高。方法有提高核酸檢驗條件,如出現(xiàn)某些臨床癥狀(咳嗽、胸悶、發(fā)燒等癥狀)時再做檢測,檢驗準(zhǔn)確度則會大大提高。假設(shè)在有相關(guān)癥狀的人群中確診率為P(A)=15%,則結(jié)果為P(A/E)=94.6%。配合胸部CT掃描,結(jié)果也會更加準(zhǔn)確。

      因此,通過在檢測前對患者進(jìn)行初步診斷能夠有效提高核酸檢驗的準(zhǔn)確度。

      例2:刑事偵查決策。

      在未掌握完全信息的情況下,根據(jù)有限證據(jù)對嫌疑人做犯罪概率的推斷有時顯得尤為重要。假設(shè)有這樣一則案例,認(rèn)為嫌疑人甲有大約50%的把握犯罪。審訊過程中,尋得一位現(xiàn)場目擊證人,該證人肯定罪犯做事時為左撇子。若嫌疑人確實為左撇子,是否就可以認(rèn)定其為罪犯?若不能判定,則目擊證人提供的證據(jù)有多大價值?用貝葉斯定理的思路進(jìn)行分析:

      模型中用到的初始概率p(A)其實為相對主觀的先驗概率,這一先驗概率的合理性也會直接影響后續(xù)的推斷,因此在假定先驗概率時,盡可能地客觀和考慮充分信息會使得模型更具有參考性。在避免案件誤判方面,貝葉斯的后驗概率也能提供更客觀的信息。在本例中,嫌疑人被中度懷疑的情況下,有線索表明罪犯為左撇子,若不假思索,則很容易陷入直覺誤區(qū),繼而肯定此人確為罪犯。但實際的模型計算并沒有100%認(rèn)定這一點,可見主觀概率一定是不斷根據(jù)實踐經(jīng)驗修正才能更趨向于客觀。

      例3:誠信度下降。

      “烽火戲諸侯”的故事:從數(shù)學(xué)角度來講,諸侯對周幽王的信任度不斷下降,并且這個信任度可以量化。

      第二次周幽王無故點燃烽火,這時用0.36代替原先的0.7,代入公式計算,得P(A/E)=0.12。可見諸侯對周幽王的信任已經(jīng)所剩無幾了。

      從歷史故事中挖掘很多,像韓非子著作中的“三人成虎”的故事,用貝葉斯分析魏王對謠言從疑到信的背后理論;或者伊索寓言中狼來了的故事,代入估計概率模擬村民對小男孩的信任如何降到冰點[2]。

      例4:投資風(fēng)險規(guī)避。

      近期股市很多意外波動,很多人認(rèn)為經(jīng)濟(jì)危機(jī)又將會出現(xiàn),有的公司在投資市場有很多算法預(yù)測股市漲跌。對于投資人,如何理性應(yīng)用各種理論模型避免誤判則尤為重要。以美股為例,歷史上大約2000個交易日出現(xiàn)一次股指單日下跌10%的狀態(tài)。假設(shè)目前已有算法預(yù)測大跌的概率達(dá)到90%,如投資人收到算法預(yù)警明天股市大跌,則是否選擇緊急拋售?

      可見實際發(fā)生的概率非常低。如果每次都僅僅按照算法進(jìn)行操作則大多時候是誤判的。因為在歷史上,結(jié)果出現(xiàn)的可能性極低,為小概率事件,這就造成了歷史經(jīng)驗的欠缺。主觀概率在未經(jīng)實驗檢測的情況下準(zhǔn)確率往往存在較大偏差。

      3 小結(jié)

      本研究選取了4個典型的應(yīng)用案例,其中突發(fā)性疫情的診斷符合當(dāng)下的社會形勢,但由于精確數(shù)據(jù)的統(tǒng)計有很多的臨床復(fù)雜性,上述新冠肺炎的數(shù)據(jù)是根據(jù)新聞估算,存在不足之處。臨床研究中,可以對數(shù)據(jù)和假設(shè)做更多的調(diào)整優(yōu)化。案件偵破的線索價值判斷,可以結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域更多的場景進(jìn)行推廣使用?!胺榛饝蛑T侯”的故事是現(xiàn)代人社會信用的量化模型,在信貸機(jī)構(gòu)或平臺有一定的使用價值,也可作為教學(xué)中案例探索,潛移默化影響學(xué)生,熟悉歷史典故,提高人文素養(yǎng)的同時,傳承和發(fā)揚(yáng)中華民族的誠信美德。投資誤判的規(guī)避可給普通投資人一些決策參考。在投資市場中,散戶常會加入一些決策群或者收到很多不可靠的內(nèi)參消息。參考上述思路,在分析時加入貝葉斯定理的后驗概率,要比人們憑直覺的先驗概率要更加明智。雖然無法每次都得到事件背后的充分信息,但從數(shù)學(xué)角度來講,已知的越多,就能為了解未知的東西提供更多的信息和方法支撐,這正是貝葉斯的通俗解釋。

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