[Musica]
1996 una sporca coppia inglese e Steve
Clarke hanno la sfortuna di perdere il loro
primo figlio vittime della morte improvvisa di
infantile
questo è molto raro da questo
tocca un nuovo nato su 8500
tredici mesi dopo il loro secondo figlio
morto anche lo stesso della morte
bambino improvviso
sta iniziando a fare un sacco di pediatra
reuil mido calcola mentre ne ha due
bambini che sono morti da questa stessa morte
improvviso
circa una possibilità su 73 milioni di
produrre 1 su 8500 volte uno su 8500 lui
conclude che i genitori hanno
certamente ha ucciso i loro bambini nel 1999
sally clark è stato condannato dalla giustizia
Dall’inglese all’ergastolo
per l’omicidio dei suoi due figli
ma questa accusa statistica è
lei dovrebbe iniziare a calcolare il
il dottore mido presume che queste morti di
La morte infantile improvvisa è due
eventi indipendenti ciò che è sbagliato
poiché il rischio di morte improvvisa
il bambino è da 5 a 10 volte più alto
in una famiglia che ha già sperimentato tale
dramma
aggiungere a ciò che il rischio è più
alto nei ragazzi arriviamo
infine a una probabilità di a
possibilità su centosessantanovemila
sally clark e ha perso i suoi due figli
sette mesi
è ancora 500 volte di più
probabilmente quello che ha detto il dottore
mido ma è ancora un evento molto
raro un errore molto più grande ha
stato commesso in questa situazione il
il calcolo pertinente non è quello per
signora Clark sapere
tali drammi successivi ma il
probabilità che sia innocente
sapendo che i suoi due figli sono
defunto
è un calcolo delle probabilità
condizionale è in questa situazione
la matematica è intransigente
il rigoroso calcolo del documento
l’opposto mostra che il
Probabilità che sia lady Clark
innocente in questa situazione è dentro
è superiore ai due terzi altrimenti
dice se restiamo fedeli alle statistiche
è più probabile che sia innocente
che colpevole è l’argomento principale del suo
la condanna era quindi inammissibile
lei sarà rilasciata in seconda convocazione a
2003 così lontano da me l’anno l’envi
degradare l’umore di questa bella
sera con questa notizia, ma lui
illustra bene in un caso a
certamente tragiche conseguenze
l’uso sbagliato che possiamo
fare probabilità e statistiche
questi sono molto presenti nel nostro
vive nei nostri mestieri nei nostri media
ma anche nelle nostre amministrazioni
noi alle corti i nostri ospedali
eppure ne abbiamo uno
sto capendo una bella scappatoia
darti un secondo esempio in
che una buona comprensione di
le probabilità condizionali sono
importante
immagina un’azienda che produce
l’oggetto di tua scelta
Ho scelto i pezzi di lego perché
Mi piace molto il lego
fabbricato
ci sono sempre dei non
rispettare che devono essere messi da parte
diciamo una parte difettosa su 1000
per questo usiamo una macchina
prova la qualità dei pezzi dopo
produzione
questa macchina non è perfetta
fa l’ 1 % di errori cioè il 99%
le parti in buone condizioni sono riconosciute
come tale dalla macchina e il 99% di
le parti difettose si sono effettivamente diffuse
questo genere sembra un interesse abbastanza affidabile
noi allora
è previsto il contenuto del cestino
intuitivamente a ciò che contengono
parti essenzialmente difettose
data la qualità di ordinare questo
macchina ma come la vedi
trovato per lo più parti in buono
stato che sono stati erroneamente liquidati
precisamente solo il 9% dei pezzi nel
i rifiuti sono in realtà difettosi
la probabilità condizionale che a
il pezzo è difettoso sapendo che lo ha
è stato scartato solo dalla macchina
9%
questo è spiegato dal fatto che il 99%
un millesimo dei pezzi rimane molto
meno dell’1% di tutte le parti
in buone condizioni quindi ovviamente il
conseguenze del giudizio insoddisfacente in
questo esempio è nel peggiore dei casi economico
ma immagina cosa succede se questo
la macchina è un test di screening di a
malattia rara o test alcolico o
di nuovo un test di gravidanza il
la positività del test non garantisce
per essere davvero in ogni caso non con
l’affidabilità che immaginiamo da dove
l’importanza di prelevare campioni di sangue
consentire dopo il test di verificare
affidabilità
questa situazione è il problema di
i falsi positivi sono la conseguenza di a
bei calcoli di probabilità
condizionalità che risiedono nel
la formula di bèze è un vero calcolo
accessibile poiché è realizzabile in
la struttura del programma di iss è questo
il problema rivela come la nostra intuizione
il probabilista gioca brutti scherzi
non sono sicuro che possiamo fidarci
questo quando si tratta di analizzare
modo pertinente
una situazione che contiene un fenomeno
aleatorio
quindi per convincerti di più
immagina ora di essere a
sera con amici
o un grande cinquantesimo pasto in famiglia
le persone sono presenti per l’occasione
secondo te in questa riunione di 50
le persone ci sono due persone che
festeggiare il loro compleanno lo stesso giorno a
la tua opinione è ciò che questo evento è
probabilmente quanto utile per esempio
alzò la mano nella stanza quelli che
pensa a questo evento più del 20%
di possibilità di verificarsi corpo a corpo
cresciuto tra quelli tenuti la mano alzata
quelli che pensano che ci sia più del 40% di
è probabile che questo evento accada
tra quelli che pensano che ci sia
più del 60% di possibilità che due di questi
gli individui festeggiano il loro compleanno
lo stesso giorno oltre l’ 80% di possibilità di mantenere
la mano in alto immagino che se tu abbia
sei ancora la mano alzata
probabilistico essere molto audace o più
sicuramente membri della mia famiglia perché
capisci che c’è il risultato e il 97%
anche se hanno solo 50 anni
questa probabilità è ancora del 70%
se hanno solo 30 anni e ascoltano bene
se 23 persone sono presenti a
questa sera
la probabilità è ancora del 51% in più
di una possibilità su due come questo mostra
grafico che ti dà la probabilità
di un evento del genere a seconda del numero
di persone presenti
è finalmente molto comune in a
gruppo di poche decine di individui
che due di loro e lo stesso giorno di
nascita
potresti ricordarne due
compagni di classe in questa situazione
tu certamente sai in giro
tu nella tua famiglia due persone
nato lo stesso giorno la nostra intuizione noi
lo porta a credere che si tratta di un evento
raro
abbiamo una visione troppo lineare di
possibilità ma come mostra questo grafico
il caso non è lineare
e contrariamente a ciò che si crede
il caso non fa bene le cose
potresti avere una piccola trama
di terra su cui ti piace
pianta i semi delle tue verdure
favorito in buona probabilistica che tu
sono
Immagino che tu possa volere
distribuire questi semi così
casuale sulla tua trama le piante
e a caso quale sarà il
risultato piuttosto al primo
configurazione in alto a sinistra o al
secondo e soprattutto nel
prima configurazione in modo che la
il caso urlerà naturalmente alle zone
deserti e accumuli di semi
su superfici riservate il secondo
la configurazione corrisponde alla situazione
dove si impose lega esattamente un
seme in ognuna delle scatole del
la griglia è una distribuzione
regolare e confondiamo troppo spesso
possibilità e regolarità quindi finora noi
ha visto situazioni in cui abbiamo
difficile valutare la probabilità che a
l’evento accade le sue probabilità
a volte vengono dati grazie a a
conoscenza statistica degli eventi
le statistiche non prevedono
il futuro come cerca di fare loro il
le probabilità descrivono le statistiche
il passato si basa sui dati
e fatti che hanno avuto luogo questi
statistiche che senti su di esso
ogni giorno nei media
a volte criticato da coloro che lo evocano
questi sono solo numeri
a volte usato come argomento di autorità
da quelli che li presentano come a
verità vera per capire il
complessità di queste statistiche
diamo un’occhiata alla situazione spesso
come me, sogni di fare
parte della squadra che crea e inventa
i nuovi modelli lego ogni anno
per fare questo viene offerta un’unica soluzione
per farti passare la concorrenza del reclutamento
prepararlo in Francia
la scelta è a vostra disposizione
e istituto b l’anno scorso a
l’istituto a 18 di 20 ragazze è riuscito
il concorso contro 24 degli 80 ragazzi questo
che dà percentuali di successo
90% per ragazze e 30% per ragazze
ragazzi nell’istituto b 64 di 80
le ragazze hanno passato il concorso contro
quattro ragazzi su 20 questa volta ne abbiamo 80
% di successo femminile e 20%
nei ragazzi come te
una ragazza o un ragazzo
l’istituto sembra avere di meglio
risultati
diamo un’occhiata ora al
successo generale di questi due istituti
nell’istituto abbiamo il 42% di successo
nell’istituto b 68%
da questo angolo ti consiglio
l’istituto b
questa situazione è il paradosso di
simpson mostra come un dato
statistica
può essere sfavorevole a ciascuno
sottogruppo di una popolazione 1 per
relazione a una popolazione due e
ma nel complesso favorevole a questo
prima popolazione
questo paradosso apre una finestra importante
su come possiamo gestire
dati statistici
in base alla scala scelta per
per interesse nel modo di
descrivere uno può trarre conclusioni
molto diversi o addirittura opposti a questi
strumenti matematici che sono il
le probabilità e le statistiche sono
veramente eccitante e decisivo
per capire il mondo che noi
circonda
la matematica ha ragione e
rigoroso
è l’uso che alcuni fanno
questo può essere problematico
deve essere tenuto presente
molte situazioni probabilistiche sono
ricorda molto contro intuitivo
l’importanza delle probabilità
condizionale
quando sarai di fronte
un evento raro ti ricordi
l’innocenza di clark sporco e
problema dei falsi positivi
se domani scoprirai due dei tuoi
i vicini festeggiano il loro compleanno lo stesso
giorno non essere sorpreso
ricorda il problema di
compleanni e quando guardi
trasforma la roulette del casinò
ricorda che la possibilità non lo fa
bene le cose e che le serie di
il lungo rosso sarà comune nel
sera alle prossime elezioni se il
percentuale di astensione nel tuo
la città è superiore a quella nel
mia mentre nella mia
è superiore in ogni categoria
la popolazione socioprofessionale no
gridare pensiero cospirazione troppo veloce
ai simpson paradossi
finalmente non aver paura o
matematica né fenomeni
casuale e la sua matematica che
si nasconde dietro questi fenomeni
casuale e permettere loro di
apprendere accettato di tuffarsi nel cuore
di questo affascinante universo mentre ti sfidi
della tua intuizione
[Musica]
[Applausi]
[Musica]
oh
m
oh
[Applausi]
[Musica]
1996 una sporca coppia inglese e Steve
Clarke hanno la sfortuna di perdere il loro
primo figlio vittime della morte improvvisa di
infantile
questo è molto raro da questo
tocca un nuovo nato su 8500
tredici mesi dopo il loro secondo figlio
morto anche lo stesso della morte
bambino improvviso
sta iniziando a fare un sacco di pediatra
reuil mido calcola mentre ne ha due
bambini che sono morti da questa stessa morte
improvviso
circa una possibilità su 73 milioni di
produrre 1 su 8500 volte uno su 8500 lui
conclude che i genitori hanno
certamente ha ucciso i loro bambini nel 1999
sally clark è stato condannato dalla giustizia
Dall’inglese all’ergastolo
per l’omicidio dei suoi due figli
ma questa accusa statistica è
lei dovrebbe iniziare a calcolare il
il dottore mido presume che queste morti di
La morte infantile improvvisa è due
eventi indipendenti ciò che è sbagliato
poiché il rischio di morte improvvisa
il bambino è da 5 a 10 volte più alto
in una famiglia che ha già sperimentato tale
dramma
aggiungere a ciò che il rischio è più
alto nei ragazzi arriviamo
infine a una probabilità di a
possibilità su centosessantanovemila
sally clark e ha perso i suoi due figli
sette mesi
è ancora 500 volte di più
probabilmente quello che ha detto il dottore
mido ma è ancora un evento molto
raro un errore molto più grande ha
stato commesso in questa situazione il
il calcolo pertinente non è quello per
signora Clark sapere
tali drammi successivi ma il
probabilità che sia innocente
sapendo che i suoi due figli sono
defunto
è un calcolo delle probabilità
condizionale è in questa situazione
la matematica è intransigente
il rigoroso calcolo del documento
l’opposto mostra che il
Probabilità che sia lady Clark
innocente in questa situazione è dentro
è superiore ai due terzi altrimenti
dice se restiamo fedeli alle statistiche
è più probabile che sia innocente
che colpevole è l’argomento principale del suo
la condanna era quindi inammissibile
lei sarà rilasciata in seconda convocazione a
2003 così lontano da me l’anno l’envi
degradare l’umore di questa bella
sera con questa notizia, ma lui
illustra bene in un caso a
certamente tragiche conseguenze
l’uso sbagliato che possiamo
fare probabilità e statistiche
questi sono molto presenti nel nostro
vive nei nostri mestieri nei nostri media
ma anche nelle nostre amministrazioni
noi alle corti i nostri ospedali
eppure ne abbiamo uno
sto capendo una bella scappatoia
darti un secondo esempio in
che una buona comprensione di
le probabilità condizionali sono
importante
immagina un’azienda che produce
l’oggetto di tua scelta
Ho scelto i pezzi di lego perché
Mi piace molto il lego
fabbricato
ci sono sempre dei non
rispettare che devono essere messi da parte
diciamo una parte difettosa su 1000
per questo usiamo una macchina
prova la qualità dei pezzi dopo
produzione
questa macchina non è perfetta
fa l’ 1 % di errori cioè il 99%
le parti in buone condizioni sono riconosciute
come tale dalla macchina e il 99% di
le parti difettose si sono effettivamente diffuse
questo genere sembra un interesse abbastanza affidabile
noi allora
è previsto il contenuto del cestino
intuitivamente a ciò che contengono
parti essenzialmente difettose
data la qualità di ordinare questo
macchina ma come la vedi
trovato per lo più parti in buono
stato che sono stati erroneamente liquidati
precisamente solo il 9% dei pezzi nel
i rifiuti sono in realtà difettosi
la probabilità condizionale che a
il pezzo è difettoso sapendo che lo ha
è stato scartato solo dalla macchina
9%
questo è spiegato dal fatto che il 99%
un millesimo dei pezzi rimane molto
meno dell’1% di tutte le parti
in buone condizioni quindi ovviamente il
conseguenze del giudizio insoddisfacente in
questo esempio è nel peggiore dei casi economico
ma immagina cosa succede se questo
la macchina è un test di screening di a
malattia rara o test alcolico o
di nuovo un test di gravidanza il
la positività del test non garantisce
per essere davvero in ogni caso non con
l’affidabilità che immaginiamo da dove
l’importanza di prelevare campioni di sangue
consentire dopo il test di verificare
affidabilità
questa situazione è il problema di
i falsi positivi sono la conseguenza di a
bei calcoli di probabilità
condizionalità che risiedono nel
la formula di bèze è un vero calcolo
accessibile poiché è realizzabile in
la struttura del programma di iss è questo
il problema rivela come la nostra intuizione
il probabilista gioca brutti scherzi
non sono sicuro che possiamo fidarci
questo quando si tratta di analizzare
modo pertinente
una situazione che contiene un fenomeno
aleatorio
quindi per convincerti di più
immagina ora di essere a
sera con amici
o un grande cinquantesimo pasto in famiglia
le persone sono presenti per l’occasione
secondo te in questa riunione di 50
le persone ci sono due persone che
festeggiare il loro compleanno lo stesso giorno a
la tua opinione è ciò che questo evento è
probabilmente quanto utile per esempio
alzò la mano nella stanza quelli che
pensa a questo evento più del 20%
di possibilità di verificarsi corpo a corpo
cresciuto tra quelli tenuti la mano alzata
quelli che pensano che ci sia più del 40% di
è probabile che questo evento accada
tra quelli che pensano che ci sia
più del 60% di possibilità che due di questi
gli individui festeggiano il loro compleanno
lo stesso giorno oltre l’ 80% di possibilità di mantenere
la mano in alto immagino che se tu abbia
sei ancora la mano alzata
probabilistico essere molto audace o più
sicuramente membri della mia famiglia perché
capisci che c’è il risultato e il 97%
anche se hanno solo 50 anni
questa probabilità è ancora del 70%
se hanno solo 30 anni e ascoltano bene
se 23 persone sono presenti a
questa sera
la probabilità è ancora del 51% in più
di una possibilità su due come questo mostra
grafico che ti dà la probabilità
di un evento del genere a seconda del numero
di persone presenti
è finalmente molto comune in a
gruppo di poche decine di individui
che due di loro e lo stesso giorno di
nascita
potresti ricordarne due
compagni di classe in questa situazione
tu certamente sai in giro
tu nella tua famiglia due persone
nato lo stesso giorno la nostra intuizione noi
lo porta a credere che si tratta di un evento
raro
abbiamo una visione troppo lineare di
possibilità ma come mostra questo grafico
il caso non è lineare
e contrariamente a ciò che si crede
il caso non fa bene le cose
potresti avere una piccola trama
di terra su cui ti piace
pianta i semi delle tue verdure
favorito in buona probabilistica che tu
sono
Immagino che tu possa volere
distribuire questi semi così
casuale sulla tua trama le piante
e a caso quale sarà il
risultato piuttosto al primo
configurazione in alto a sinistra o al
secondo e soprattutto nel
prima configurazione in modo che la
il caso urlerà naturalmente alle zone
deserti e accumuli di semi
su superfici riservate il secondo
la configurazione corrisponde alla situazione
dove si impose lega esattamente un
seme in ognuna delle scatole del
la griglia è una distribuzione
regolare e confondiamo troppo spesso
possibilità e regolarità quindi finora noi
ha visto situazioni in cui abbiamo
difficile valutare la probabilità che a
l’evento accade le sue probabilità
a volte vengono dati grazie a a
conoscenza statistica degli eventi
le statistiche non prevedono
il futuro come cerca di fare loro il
le probabilità descrivono le statistiche
il passato si basa sui dati
e fatti che hanno avuto luogo questi
statistiche che senti su di esso
ogni giorno nei media
a volte criticato da coloro che lo evocano
questi sono solo numeri
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da quelli che li presentano come a
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complessità di queste statistiche
diamo un’occhiata alla situazione spesso
come me, sogni di fare
parte della squadra che crea e inventa
i nuovi modelli lego ogni anno
per fare questo viene offerta un’unica soluzione
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prepararlo in Francia
la scelta è a vostra disposizione
e istituto b l’anno scorso a
l’istituto a 18 di 20 ragazze è riuscito
il concorso contro 24 degli 80 ragazzi questo
che dà percentuali di successo
90% per ragazze e 30% per ragazze
ragazzi nell’istituto b 64 di 80
le ragazze hanno passato il concorso contro
quattro ragazzi su 20 questa volta ne abbiamo 80
% di successo femminile e 20%
nei ragazzi come te
una ragazza o un ragazzo
l’istituto sembra avere di meglio
risultati
diamo un’occhiata ora al
successo generale di questi due istituti
nell’istituto abbiamo il 42% di successo
nell’istituto b 68%
da questo angolo ti consiglio
l’istituto b
questa situazione è il paradosso di
simpson mostra come un dato
statistica
può essere sfavorevole a ciascuno
sottogruppo di una popolazione 1 per
relazione a una popolazione due e
ma nel complesso favorevole a questo
prima popolazione
questo paradosso apre una finestra importante
su come possiamo gestire
dati statistici
in base alla scala scelta per
per interesse nel modo di
descrivere uno può trarre conclusioni
molto diversi o addirittura opposti a questi
strumenti matematici che sono il
le probabilità e le statistiche sono
veramente eccitante e decisivo
per capire il mondo che noi
circonda
la matematica ha ragione e
rigoroso
è l’uso che alcuni fanno
questo può essere problematico
deve essere tenuto presente
molte situazioni probabilistiche sono
ricorda molto contro intuitivo
l’importanza delle probabilità
condizionale
quando sarai di fronte
un evento raro ti ricordi
l’innocenza di clark sporco e
problema dei falsi positivi
se domani scoprirai due dei tuoi
i vicini festeggiano il loro compleanno lo stesso
giorno non essere sorpreso
ricorda il problema di
compleanni e quando guardi
trasforma la roulette del casinò
ricorda che la possibilità non lo fa
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il lungo rosso sarà comune nel
sera alle prossime elezioni se il
percentuale di astensione nel tuo
la città è superiore a quella nel
mia mentre nella mia
è superiore in ogni categoria
la popolazione socioprofessionale no
gridare pensiero cospirazione troppo veloce
ai simpson paradossi
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matematica né fenomeni
casuale e la sua matematica che
si nasconde dietro questi fenomeni
casuale e permettere loro di
apprendere accettato di tuffarsi nel cuore
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oh
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