Считаем из сотни интервьюированных 75 правдивых. Половина из них будет определена как прадивые - 37.5, и 2.5 лживых тоже будут отнесены к правдивым. Итого 40 человек пройдут интервью. Это конфлик с HR ).
Но есть ещё резерв из 37.5 человек, которые ошибочно отнесены к группе риска. Но они не потеряны окончательно для предприятия. Пусть они пройдут опрос на полиграфе. Допустим 90% из них пройдут положительный отбор - это плюс 33.75 и плюс 2.25 - это 10% лжецов, которые пройдут полиграф.
Итого положительный отбор даст 40 + 33.75 +2.25 = 76. Итак, барьер HR преодолён. При этом из отобранных только 4,75 лжеца.
Вроде бы и овцы целы и волки сыты
ПС
Чувствительность такого комбинированного метода будет 0.81, специфичность 0,94. Казалось бы у полиграфа эти показатель могут быть и больше, но тут ведущую роль могут играть экономические соображения. Обзвон, наверняка, дешевле опроса на полиграфе. Хотя, сколько берёт Volgin за эту операцию я не знааю...
Зарегистрирован: 31.07.2007 Сообщения: 1339 Откуда: Самара
Добавлено: Вт Июн 11, 2019 3:45 am Заголовок сообщения:
Александр Калафати писал(а):
А зря не замечаете. У меня парадоксальный результат получается. Что при 70% никак не может быть отсева в 25%. Должно быть больше отсеиваемых. Даже при 0% лжецов отсеиваемых должно быть 30%. При 10% уже 34. При 20% 38% отсеиваемых.
Частота встречаемости признака ( популяции... лжецов) P(Н)=0 ... все равно нулю.... В этом же и смысл теоремы Байеса - священника: о том что будущее никому не ведомо, есть хоть маленькая но неопределенность. Александр, а как ты посчитал? Это очень важно потому что совпадает с практикой Я очень рад что хоть и где-то в чем-то ошибаюсь, но немного стал понимать Yorka (York, спасибо огромное - невероятно интересная тема).
Все правильно. Если лжецов в выборке 0, то вероятность того, что даже 99,9999% тест найдёт лжеца - 0.
Я тебе пишу не про точность, а про процент отсечных. Количество отсечных не равно точности.
N отсеянных = N правильно найденных лжецов + N неправильно определённых правдивых.
Твои 25% (каждый 4ый) это как раз и есть N отсеянных. Это НЕ априорная вероятность, а это результат твоей деятельности (применения тестов). _________________ Быть, а не казаться.
http://polygraph-triumph.ru/
Вместо пролога.
Написал пост... начал вставлять... а тут перед глазами Александр Калафати прям в тему... "Твои 25% (каждый 4ый) это как раз и есть N отсеянных. Это НЕ априорная вероятность, а это результат твоей деятельности (применения тестов)."
Пользуясь поднятой темой, хотел бы акцентировать внимание на таком определяющем в данной теме понятии, как априорная вероятность… и, отталкиваясь от обсуждения этого понятия, поставить под сомнение представленные расчёты…
Из соседней ветки:
York писал(а):
Да и Вы, отрицая априорную вероятность, используете её...
York, я ни в коем случае не отрицаю априорную вероятность… Я ей долго пользовался в практическом плане: если посмотреть старую программу ЭПОС-7, там вероятности и ошибки высчитываются с учетом задаваемой вручную априорной вероятности...
Я изначально ставлю под сомнение корректность тех ее определений, задаваний, вычислений, которые я успел увидеть.
В математической литературе на тему вероятности-условной вероятности-Байевской вероятности априорная вероятность определяется в одном из двух вариантов, которые идеологически одновременно отождествляются и противопоставляются друг другу: частотный подход и, я бы сказал, информационно-психологический подход.
Частотный подход – это т.н. частота встречаемости признака как объективная… когда-то как-то кем-то измеренная или вычисленная величина…
Информационно-психологический подход – это некая степень внутренней субъективной убежденности (на чем бы она не основывалась) в том, что имеющиеся априорные сведения верны.
В литературе априорная вероятность задается очень просто… Она или дается в виде уже готового числа (например, «Мы знаем (это наше априорное убеждение), что к 40 годам у 1% женщин развивается рак груди (Р(А) = 0,01)»)… или без каких-либо сложностей очевидно высчитывается на основе имеющихся данных, например,
York писал(а):
У вас есть две гипотезы: H1 - деталь изготовлена на станке 1, Н2 - деталь изготовлена на станке 2. P(H1) = 1/5, P(H2)=4/5 (это, думаю, понятно откуда следует)
Наверное, в медицинской области и в области изготовления деталей на токарном станке так оно и есть – все просто… Медиков много, наука очень древняя, статистика огромна, она централизованно обрабатывается… и частота встречаемости того или иного заболевания для различных условий – это объективный показатель и он априори известен…
Со станками тоже все не сложно… вот станок… вот детали… можно не отходя от станка посчитать, сколько из них объективно бракованные, а сколько качественные…
Но… разве вот так вот все просто в нашей полиграфной области?
Применительно к нашей полиграфной специфике, частота встречаемости признака – это количество реально «плохих людей» на какую-то единицу населения.
Эта частота зависит как от конкретного вида действия, из за совершения которого человек стал «плохим», так и от популяции… Тех, кто пробовал наркотики, в разы больше, чем тех, кто имеет судимость… Взяточников больше среди гаишников, чем среди айтишников... А убийц или торговцев наркотиками, добровольно пытающихся пройти полиграф для устройства на работу, доли единиц…
Не знаю, как у кого, а лично у меня именно это все вольно или невольно и прокручивается в голове, когда я провожу проверку... и по результатам этого прокручивания мой мозг творит со своим владельцем чудеса... И когда в "Крупную Серьезную Организацию" на серьезную должность устраивается человек... и он прошел проверку СБ... и пришел на полиграф в отутюженном с иголочки костюмчике... белой рубашечке... ведет себя очень адекватно... улыбчивый... демонстрирует желание помогать во всем... и очень культурно говорит... у него в в резюме всё тютелька в тютельку... только на вопрос о судимости реакции шкалят в потолок... то меня от этого всего сочетания колбасит... Потому что если бы мой мозг считал, что вероятность прохождения через полиграф судимого составляет 25%, то для него лицезреть такие реакции было бы в порядке нормы... А так... он долбит себя и своего носителя мыслью "вот как, бл-ть, такое может быть?!"...
Произнести общую фразу типо «А априорная вероятность действительно разная для разных сфер применения полиграфа. В ОРД она одна (порядка 20%), в судебной экспертизе будет выше (думаю примерно 80%, покрайней мере не меньше 50%)...» - это с практической точки зрения ничего не сказать об априорной вероятности… Это все равно что по данным Роскомстата «Средняя зарплата в Вологодской области составляет 35 тысяч рублей… Средняя зарплата в Московской области составляет 50 тысяч рублей…».
А ведь еще сплошь и рядом происходит путаница понятий…
Обратимся к сказанному.
Volgin писал(а):
По моим ежемесячным отчетам частота отказов в приеме на работу 25%
…………………………………………………
Итак применяем теорему Байеса:
…………………………………………………
P(H) = 0.25 Априорная вероятность ( по моей статистике и отчетам) что каждое четвертое резюме не приведет к трудоустройству. Иногда это называют частотой популяции, частота встречаемости признака (выявленных рисков, частота обмана ).
«Реальное наличие в человеке плохого признака»… «Человек, не прошедший полиграф»… и «Человек, не прошедший полиграф, которого не взяли на работу» - это три совершенно разных человека…
Априорная вероятность как заведомо известное значение (в чем бы оно ни выражалось) наличия в человеке плохого признака совсем не то же значение, что этот признак будет выявлен на полиграфе… и уж совсем не то же значение, что такой человек не будет взят на работу…
Volgin, то что у Вас после Вашей проверки человека не берут на работу в 25% случаев, это вовсе не значит, что априорное значение распространенности «плохих людей», приходящий к Вам устраиваться, составляет 25%.
…это понятно, что хочется выяснить… но это о.о.очень далеко от того, что хочется выяснить…
Аналогично «придерусь» к York’у…
York писал(а):
Н1 - человек из группы риска, противоположная ей гипотеза Н2 - человеку можно доверять. P(H1)=0,25 P(H2) = 0,75
York, то, что человек реально «из группы риска»… и то, что в контре Volgin’а отказывают в работе 25% тех, кого он проверил, это одно и тоже?
Разумеется, это риторический вопрос…
Либо мы что-то не так понимаем?
Volgin писал(а):
Кроме полиграфа, одна из моих функций проверять резюме торговых представителей компании по всей России, которые устраиваются и работают дистанционно от нашего предприятия (Беседую по телефону).
По моим ежемесячным отчетам частота отказов в приеме на работу 25%
То есть Volgin в качестве начальных условий устанавливает, что 25% не принятых на работы – это уже после его телефонного собеседования… того самого, точность которого не выше 70%...
Вы же считали исходя из того, что
York писал(а):
Таким образом до вашего телефонного теста вероятность того, что человек из группы риска была 0,25…
Коллеги, так что же Вы тогда насчитали? И почему 25% - это в Ваших расчетах априорная вероятность? И если 25% - это все таки не априорная вероятность, то какова она, априорная вероятность в жизненной задачке, обозначенной Volgin’ым?
Еще раз… Я не отрицаю и я не против «априорной вероятности»… Просто мое мнение таково, что в полиграфных расчетах пользоваться этим понятием, основанным на т.н. частотном подходе, в настоящее время невозможно… для этого нет должного количества объективных данных… Можно только теоретически моделировать условные ситуации, исходя из предположений, что если априорная вероятность будет «такой-то» - то остальные показатели «такие-то»… можно демонстрировать условные тенденции к увеличению или уменьшению показателей в зависимости от условного увеличения или уменьшения априорной вероятности…
Но для конкретной ситуации сделать какие-то расчеты в отсутствие этого объективного показателя пока не представляется возможным…
В приломлении к полиграфным результатам есть очень специфическое правило установки априорной вероятности... Ни один человек не может считаться виновным, пока его реакции не укажут на обратное...
Вот такая вот она... полиграфная априорная вероятность..
P.S.
$erP писал(а):
Не знаю, как у кого, а лично у меня именно это все вольно или невольно и прокручивается в голове, когда я провожу проверку... и по результатам этого прокручивания мой мозг творит со своим владельцем чудеса... И когда в "Крупную Серьезную Организацию" на серьезную должность устраивается человек... и он прошел проверку СБ... и пришел на полиграф в отутюженном с иголочки костюмчике... белой рубашечке... ведет себя очень адекватно... улыбчивый... демонстрирует желание помогать во всем... и очень культурно говорит... у него в в резюме всё тютелька в тютельку... только на вопрос о судимости реакции шкалят в потолок... то меня от этого всего сочетания колбасит... Потому что если бы мой мозг считал, что вероятность прохождения через полиграф судимого составляет 25%, то для него лицезреть такие реакции было бы в порядке нормы... А так... он долбит себя и своего носителя мыслью "вот как, бл-ть, такое может быть?!"...
Общими словами описана реальная история... чел отсидел за изнасилование... СБшники непонятно как не углядели... потом ходили со словами "если бы ты тогда не настоял, если бы мы не копнули поглубже и пропустили бы его... нас бы всех поувольляли..."
P.S.S. Перечитал перед отправкой... Извините за, может, некоторую сумбурность... но и тема весьма сумбурная... _________________ Мое почтение... $erP
................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Зная точность теста и имея количество прошедших и проваливших тест, можно посчитать и априорную вероятность. Также как я сделал в ситуации с Игорем.
Можно с помощью Байеса. Можно с помощью таблиц-матриц, как у Крэпола.
Далее, имея среднюю температуру по больнице, можно посчитать p-value . И сделать расчёт для конкретного человека. _________________ Быть, а не казаться.
http://polygraph-triumph.ru/
Википедия: "Априорное распределение часто задается субъективно опытным экспертом". По рабочим специальностям 15% частота признака.... такая частота на этой территории. Также как и у врачей по разным заболеваниям разные уровни заболеваемости....
Представим, что в компанию «N» были направлены устраиваться 1000 кандидатов из них 990 честных кандидатов и десять преступников (Хотя может быть и наоборот, но тогда задача будет другой)
Им предложили пройти полиграф с самой высокой точностью проверки 99% !
Частота встречаемости признака 1% Один на сто! .
P(H) = 0.01 ( Частота признака популяции …. Априорная вероятность - сколько в процентах из заданного потока кандидатов)
P(-H)= 1-0.01=0.99 ( Априорная вероятность частота выявления
честных из потока)
P(A/H)=0.99 Условная вероятность (точность и достоверность ) что полиграфолог выявит преступника на полиграфе из того потока кандидатов, который указан.
P(-A/H)=1-0.99=0.01 Условная вероятность что полиграфолог не выявит преступника из потока .
Подставляем в формулу Байеса:
Предсказание будущего и желание узнать тайное в идеальном случае приводит к жертвам. Обвинив 9 преступников полиграфолог с вероятностью работы 99% ошибочно обвинит и 9 честных людей. Но не будет ни одной ошибки по оправданию преступника. Тут явный религиозный намек и теорему написал преподобный Байес.
Применительно к нашей полиграфной специфике, частота встречаемости признака – это количество реально «плохих людей» на какую-то единицу населения.
Тут, наверное, стоит разобраться. Наверняка, не только у меня, но могу только за себя написать. С различными временными промежутками опрашивал одного и того же человек по разным уголовным делам. И так было не единожды. В одном случае человек признавался причастным и это подтверждалось, в другом непричастным - и тоже подтверждалось. Человек плохой, но в первом случае врал, а во втором нет. Наша генеральная совокупность это не то чтобы люди (не знаю даже как точнее мысль выразить ), а действия совершаемые людьми во время прохождения опроса. А во время опроса человек совершает одно из значимых действий: он либо врёт, либо отвечает правдиво. При этом у кого- то ложь на вопрос есть ли у него просроченные долги. которые он скрывает вызовет более сильную реакцию, чем у другого вопрос о судимости. А может случится и ровно наоборот.
В своей квартире ударом по голове был убит известный в городе предприниматель. Его избили, душили, нанесли удар по голове эбонитовой? палочкой (пишу те подробности, что память выдаёт - давно очень было). Убили в тёмное время суток. Предприниматель был на свадьбе, но вернуля рано, когда гулянье ещё было в разгаре (холостой, бездетный, жил один). В это же время бомбанули во дворе его газель с товаром , и гараж, где складировался товар.
Уже почти понятно, что после гаража и газели пошли бомбить квартиру пока хозяин гуляет на свадьбе.
Опера привели жуликов. Опрашиваю: газели они, гараж - они, шпака - не они. Представте какими глазами смотрели опера на документ от полиграфолога. Дело громкое. Высокое начальство кулачками стучит, ножками сучит - раскрыть требует. Жулики в полном отказе. Признать газель и гараж - равносильно признаться в убийстве.
Опера находят украденное, изымают. Жулики признаются в краже, но не в убийстве.
История длинная, но в конце оказалось. что квартиру бомбанула и убила предпринимателя другая банда. И работали они в одно и тоже время потому что знали, что предприниматель на свадьбе, но друг о друге ни чего не знали.
К чему я это? Забыл уже
Насколько часто будут появляться на полиграфе реально лгущие люди зависит от той сферы где задействется полиграф и методов работы заказчиков - поставщиков. Если исключительная задача - искать взяточников среди гаишников, то лжецы будут встречаться чаще, если среди айтишников - реже. Если искать тех кто совершил любого рода преступление, среди всех профессиональных групп, то частота реально лгущих среди тех кого будут подтягивать на опрос будет другая, но она будет. И ей можно дать хорошую оценку.
$erP писал(а):
Произнести общую фразу типо «А априорная вероятность действительно разная для разных сфер применения полиграфа. В ОРД она одна (порядка 20%)...- это с практической точки зрения ничего не сказать об априорной вероятности…
Это не "типо" - это обоснованная оценка вероятности, что следующий человек, которого доставят на опрос, не зависимо от вида преступления, будет врать отвечая на вопросы.
$erP писал(а):
А ведь еще сплошь и рядом происходит путаница понятий…
Не понял про какие понятия речь и кто путает. Если об этом:
$erP писал(а):
"Информационно-психологический подход – это некая степень внутренней субъективной убежденности (на чем бы она не основывалась) в том, что имеющиеся априорные сведения верны. "
То в теорвере нет такого подхода.
$erP писал(а):
York, то, что человек реально «из группы риска»… и то, что в контре Volgin’а отказывают в работе 25% тех, кого он проверил, это одно и тоже?
Разумеется, это риторический вопрос…
Я уже писал, что все данные в задаче Volgin -а считаю условными. У человека подозрения, что результаты его работы существенно зависят от частоты реальны лжецов. Mожно вместо того, чтобы помочь человеку понять эту закономерность начать задавть вопросы:
А каков объём вашей выборки?
А достаточен ли он?
А как вы формировали вашу выборку?
А каковы доверительные интервалы ваших оценок?
Мне кажется эти вопросы ясности бы не добавили, но желание спрашивать отбили бы.
$erP писал(а):
Еще раз… Я не отрицаю и я не против «априорной вероятности»… Просто мое мнение таково, что в полиграфных расчетах пользоваться этим понятием, основанным на т.н. частотном подходе, в настоящее время невозможно… для этого нет должного количества объективных данных… Можно только теоретически моделировать условные ситуации, исходя из предположений, что если априорная вероятность будет «такой-то» - то остальные показатели «такие-то»… можно демонстрировать условные тенденции к увеличению или уменьшению показателей в зависимости от условного увеличения или уменьшения априорной вероятности…
Но для конкретной ситуации сделать какие-то расчеты в отсутствие этого объективного показателя пока не представляется возможным…
Если что - то не измерили это не значит, что это не существует и мы от этого не зависим и оно на нас не влияет. А методы оценки априорной вероятности существуют. И сделать эту оценку вполне реально - "было бы желание".
И даже если нет хороших оценок, понимать тенденции, тренды и закономерности это очень полезно. Вообще, понимать что - либо - это полезно. Тут, думаю, ни кто спорить не будет.
$erP писал(а):
Не знаю, как у кого, а лично у меня именно это все вольно или невольно и прокручивается в голове, когда я провожу проверку... и по результатам этого прокручивания мой мозг творит со своим владельцем чудеса... И когда в "Крупную Серьезную Организацию" на серьезную должность устраивается человек... и он прошел проверку СБ... и пришел на полиграф в отутюженном с иголочки костюмчике... белой рубашечке... ведет себя очень адекватно... улыбчивый... демонстрирует желание помогать во всем... и очень культурно говорит... у него в в резюме всё тютелька в тютельку... только на вопрос о судимости реакции шкалят в потолок... то меня от этого всего сочетания колбасит... Потому что если бы мой мозг считал, что вероятность прохождения через полиграф судимого составляет 25%, то для него лицезреть такие реакции было бы в порядке нормы... А так... он долбит себя и своего носителя мыслью "вот как, бл-ть, такое может быть?!"...
Понятно, что вероятность, того что к вам придёт устраиваться наутюженный ранее судимый очень мала. И тогда надо делать вывод, что реакции скорее какой - то артефакт. Но ведь вероятность того что пришедший на опрос человек будет врать существенно отлична от нуля? Иначе, зачем тогда СБ, полиграф и всё остальное?
А редкие и даже единичные события тоже случаются. Вероятность выиграть в лоторею несколько миллионов ничтожно мала, но ведь какая - то зараза всё время выигывает!
Последний раз редактировалось: York (Ср Июн 12, 2019 11:01 am), всего редактировалось 1 раз
Добавлено: Ср Июн 12, 2019 10:41 am Заголовок сообщения:
Наверное надо акцентировать внимание на том, что объединяет людей проходящих опрос. Тех, которые врут на опросе объединяет то, что они врут). Они скрывают о себе информацию, рискуют тем, что будут разоблачены. И не столько важно какую именно информацию они скрывают: употребление наркотиков, неотданные долги, судимость... Главное в том, что разоблачение гарантирует, либо наказание, либо недостижение цели. Поэтому, если опрашиваемый редкая птица с судимостью), то он всё равно находится в таком же положении как и употреблющий наркотики. Разоблачение - недостижение цели. Поэтому все акты лжи) - "в одну копилку". И не столь важно, что они при этом скрывают.
А редкие события, как я писал, тоже происходят. И иногда мы становимся их свидетяелями. Я например своими глазами НЛО видел
Зарегистрирован: 11.11.2011 Сообщения: 1405 Откуда: г. Липецк
Добавлено: Чт Июн 13, 2019 8:31 am Заголовок сообщения:
York писал(а):
...Я например своими глазами НЛО видел
Охотно верю, т.к. НЛО - неопознанный летательный аппарат. Другое дело кем не опознан.
Ну а чудеса действительно случаются. Чудо - это маловероятное единовременное сочетание множества благоприятных факторов и/или одновременное исчезновение неблагоприятных.
Добавлено: Чт Июн 13, 2019 8:53 am Заголовок сообщения:
vladkazackoff писал(а):
... НЛО - неопознанный летательный аппарат. Другое дело кем не опознан.
Если бы аппарат, то это уже былы бы хоть какая -то конкретика и опознанность. А я могу сказать только одно: в небе летала здоровенная светящаяся фигня. Аппарат ли это, природное явление, оптический эффект я не опознал - поэтому неопознанная. Раз летала - значит летающая, раз я наблюдал - значит объект. Всё вместе - НЛО.
Событие редкое, такую штуку я наблюдал только раз за всю жизнь, но это случилось. Кроме меня наблюдателей было масса, те кто начал наблюдать раньше меня говорили, что летало две штуки Со слов независимых свидетелей траектория движения фиговин, ну ни как не вписываются в версию ступеней ракеты. Хотя, нельзя исключать, что некто и приврал ради хайпа. Хотя откуда знать, что именно надо врать? Вот про полиграф я тогда ещё не слышал, иначе бы предложил...
vladkazackoff
Кстати, определение чуда очень даже понравилось. Надо взять на вооружение)
Зная точность теста и имея количество прошедших и проваливших тест, можно посчитать и априорную вероятность. Также как я сделал в ситуации с Игорем.
.....
Далее, имея среднюю температуру по больнице, можно посчитать p-value . И сделать расчёт для конкретного человека.
Александр, полностью с Вами согласен...
Только... если это не принимать как упражнение для ума, а пытаться найти в этом практический смысл, то возникает вопрос... А зачем?
Байес в практическом плане интересен тем, что его формула предлагает возможность оценить вероятность правильного/ошибочного вывода применительно к конкретному проверяемому...
Вариантов два..
1) Проверяемый "набрал" конкретный балл... Какова вероятность правильного/ошибочного вывода при таком балле? Р{Вывод||Балл}
2) Проверяемый "набрал" балл, больший или меньший какого то граничного значения... Какова вероятность правильного/ошибочного вывода при том, высчитанный балл больше или меньше какого-то граничного значения? Р{Вывод||Балл >= |Граничный балл|} (прим.: граничный балл по модулю)
Первый вариант - частный случай второго варианта... Если распределение баллов, например, нормальное, то первый вариант - это график плотности нормального распределения, знакомые "колокольчики"... второй вариант - это p-value... это накопительная сумма первого варианта... дающая в итоге график вероятности нормального распределения... "горка" со спуском справа налево...
Но если точность теста, как Вы говорите, вдруг уже известна... ну, например, экспериментально... это значит, что уже известна вероятность правильного/ошибочного вывода при принятии решения на высчитанном балле, который больше или меньше граничного балла... уже известна величина Р{Вывод|Балл >= |Граничный балл|}
И зачем с использованием экспериментально установленной Р{Вывод|Балл >= |Граничный балл|} высчитывать "среднюю температуру по больнице", чтобы потом на основании этой "средней температуры по больнице" высчитать p-value для конкретного человека... которая и так уже известна под названием "точность теста"?
Ну и потом... Много Вы видели достоверных данных по точности многозадачных скрининговых тестов... в особенности тех, которые используются российскими полиграфологами?
А если вести речь о "расследовательских" тестах, то много ли Вы видели полевых данных о том, сколько проверяемых из генеральной выборки "прошли" или "не прошли" полиграфный тест?
Наткнулся на шутливое представление проблемы определения априорной вероятности для Байевской формулы...
Q. Как я могу найти приоры для проблемы?
О. Многие широко используемые приоры перечислены в Справочнике по химии и физике.
В. Откуда изначально появились приоры ?
A. Никогда не задавайте этот вопрос.
Q. Угу Тогда где ученые получают свои приоры?
A. Приоритеты по научным проблемам устанавливаются ежегодным голосованием AAAS. В последние годы голосование стало капризным и противоречивым, с широко распространенной яростью, фракционной поляризацией и несколькими откровенными убийствами. Это может быть фронтом для борьбы внутри Байесского совета, или у спорщиков слишком много свободного времени. Никто действительно не уверен.
В. Понятно. И где все остальные получают свои приоры?
А. Они скачивают свои приоры из Казаа.
В. Что если желаемые приоры недоступны на Kazaa?
О. В глухом переулке китайского квартала Сан-Франциско есть небольшой загроможденный антикварный магазин. Не спрашивай о бронзовой крысе. _________________ Мое почтение... $erP
................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Но если точность теста, как Вы говорите, вдруг уже известна... ну, например, экспериментально... это значит, что уже известна вероятность правильного/ошибочного вывода при принятии решения на высчитанном балле, который больше или меньше граничного балла... уже известна величина Р{Вывод|Балл >= |Граничный балл|}
Это совсеи не так, как и остальное....
К вопросу о практической пользе.
Взял данные из Вашей статьи - параметры распределений. Для балла -3 вероятность ошибки 4% - уже можно принимать решение о том, что ложь обнаружена. Но это справедливо только для ситуации 50/50. В ситуации когда врёт каждый второй.
Неполенился и посчитал на Ваших данных. В ситуации когда буде врать каждый пятый ( априорная вероятность 0,2) вероятность ошибки для балла -3 уже 15%, а для ситуации когда врать будет каждый десятый для -3 вероятность ошибки 28%.
Для - 4 когда врёт каждый пятый вероятность ошибки 7%, когда врёт каждый десятый вероятность ошибки - 14%.
Для -5 соответственно будет 3% и 6%
Определённая практическая польза я думаю тут просматривается.
Применительно к нашей полиграфной специфике, частота встречаемости признака – это количество реально «плохих людей» на какую-то единицу населения.
Поэтому полностью с Вами согласен в том, что...
York писал(а):
Насколько часто будут появляться на полиграфе реально лгущие люди зависит от той сферы где задействется полиграф и методов работы заказчиков - поставщиков. Если исключительная задача - искать взяточников среди гаишников, то лжецы будут встречаться чаще, если среди айтишников - реже.
Но отсюда следует то, что я пытаюсь объяснить в качестве сложности определения априорной вероятности... то бишь частоты встречаемости признака... Если стоит обычная задача не пропустить "плохого человека", и в набор признаков "плохого человека" входит "взяточничество"... то полиграфолог, будучи здравомыслящим человеком, должен понимать, что если к нему пришел на полиграф гаишник и айтишник, то априорная вероятность признака "взяточничество" у гаишника гораздо выше, чему у айтишника... и эти априорные вероятности совсем не равны "средней по больнице" 25%...
Цитата:
Если искать тех кто совершил любого рода преступление, среди всех профессиональных групп, то частота реально лгущих среди тех кого будут подтягивать на опрос будет другая, но она будет. И ей можно дать хорошую оценку.
Если бы это было так... то мы, полиграфологи, кадровый тест проводили бы как однозадачный с одним вопросом... типо... "Вы совершили хоть какое-либо "преступление", из-за которого Вас нельзя брать на работу?"... Так ведь нет же... Тест с кучей вопросов по куче разных "преступлений"... каждое из который имеет свою частоту встречаемости... И моя оценка априорной вероятности того или иного признака начинается в тот момент, когда я беру в руки анкету кандидата... и если это инкассатор, шефер, сторож, охранник и т.д., то я в обязательном порядке буду прорабатывать тему "алкоголь"... потому что в этой категории граждан частота встречаемости этого признака высокая... и без полиграфа тут не обойтись... А вот если это кандидат с хорошим опытом работы в сегменте менеджмента высокого звена... то я еще подумаю, стоит ли тратить на этот признак время и силы... потому что в этом сегменте это уничтожающе малый по своей встречаемости проблемный признак... никак не совместимый с теми пресловутыми условными 25%ми, которым отказывают в приеме на работу...
York писал(а):
Я уже писал, что все данные в задаче Volgin -а считаю условными. У человека подозрения, что результаты его работы существенно зависят от частоты реальны лжецов. Mожно вместо того, чтобы помочь человеку понять эту закономерность начать задавть вопросы:
Условности - понятны... Подозрения - обоснованы... Более того, давно понятны общие закономерности и тенденции... зависимости и взаимосвязи... Толку то что? Проблема в том, что "для данной конкретной ситуации" не хватает данных, позволяющих перейти от общих представлений к конкретным вычислениям...
York писал(а):
И даже если нет хороших оценок, понимать тенденции, тренды и закономерности это очень полезно. Вообще, понимать что - либо - это полезно. Тут, думаю, ни кто спорить не будет.
Как раз на этом и основан названный мной очень условно "информационно-психологический подход" в определении априорной вероятности... приводящий к пониманию тенденций... трендов и закономерностей... что, разумеется, полезно...
York писал(а):
$erP писал(а):
"Информационно-психологический подход – это некая степень внутренней субъективной убежденности (на чем бы она не основывалась) в том, что имеющиеся априорные сведения верны. "
То в теорвере нет такого подхода.
И интернет, и литература говорят, что есть такой подход...
В целом: "Франк Рамсей в работе The Foundations of Mathematics (1931) первым выдвинул идею об использовании субъективной уверенности для определения вероятности. Рамсей предложил это определение как дополнение к частотному определению, которое было более развито в то время"Это википедия... Для объективности саму работу The Foundations of Mathematics прикрепляю... пробежался глазами...
Ближе к теме...
Глава из какой-то математической книги... скачивал-читал специально для повышения "байсовской грамотности"...
"Глава 6.
Байевский подход к теории вероятностей. Примеры байесовских рассуждений.
В главе представлен байесовский подход к теории вероятностей, при котором вероятность интерпретируется как мера незнания, а не как объективная случайность... Демонстрируются различия между частотным и байесовским подходами..."
Опять же... "наше всё" википедия пестрит описаниями различий в подходах в теорвере...
"Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса...
Байесовская вероятность противопоставляется частотной, в которой вероятность определяется относительной частотой появления случайного события при достаточно длительных наблюдениях."
Цитирую
"Теорема Байеса, названная так в честь пресвитерианского священника XVIII века Томаса Байеса [правильная транскрипция – Бейз / прим. перев.] – это метод подсчёта обоснованности верований (гипотез, заявлений, предложений) на основе имеющихся доказательств (наблюдений, данных, информации). Наипростейшая версия звучит так:
изначальная вера + новые свидетельства = новая, улучшенная вера
Если подробнее: вероятность того, что убеждение истинно с учётом новых свидетельств равна вероятности того, что убеждение было истинно без этих свидетельств, помноженной на вероятность того, что свидетельства истинны в случае истинности убеждений, и делённой на вероятность того, что свидетельства истинны вне зависимости от истинности убеждений. Понятно?
Простая математическая формула выглядит так:
P(B|E) = P(B) * P(E|B) / P(E)
Где P – вероятность, B – убеждение, E – свидетельства. P(B) – вероятность того, что B – истинно, P(E) – вероятность того, что E истинно. P(B|E) – вероятность B в случае истинности E, а P(E|B) – вероятность E в случае истинности B."
Ну... и так далее...
В свете того, что Байес был священником, лично мне не кажется удивительным, что т.н. "байесовская вероятность" описывается в терминах "вера, убеждение, знание" и т.д.
Современная психология очень любит Байеса... даже используя фразеологизм "байесовский мозг" для отчетливого фиксирования того факта, что мозг ведет постоянную оценку и корректировку априорных и апостериорных знаний в свете постоянно поступающей информации...
И иногда работа мозга именно по байевскому принципу приводит к парадоксальным результатам...
Например, наш мозг за всю свою жизнь получил такое незыблемое априорное убеждение, что лицо не бывает "впуклым"... Поэтому даже когда мы, как сознательные люди, знаем, что перед нами "впуклая" маска Чарли Чаплина... наш мозг никогда не покажет нам как сознательной личности эту "впуклость"...
К чему это я? К тому что на сегодняшний день пока что у каждого полиграфолога своя априорная вероятность... оцененная каким-то внутренними механизмами оценки и представленная как результат внутренней убежденности, что это так... Для Volgin"а это одна вероятность... York будет убежден, что всё не так... а у $erP свое мнение по этому поводу... и все для себя субъективно убеждены и правы... поэтому без цифр не разберешься... а цифр нет... _________________ Мое почтение... $erP
................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Последний раз редактировалось: $erP (Пт Июн 14, 2019 5:15 pm), всего редактировалось 1 раз
York, это опять общие и известные тенденции и закономерности... со словами "а вот когда... а вот если..."
А как знать, что это "когда" уже наступило? Как понять, что это самое "если" уже вот оно?
Для того, чтобы от "когда" и "если" перескочить в реальность, надо перескочить очень высокий барьер...
$erP писал(а):
А если вести речь о "расследовательских" тестах, то много ли Вы видели полевых данных о том, сколько проверяемых из генеральной выборки "прошли" или "не прошли" полиграфный тест?
_________________ Мое почтение... $erP
................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Почитал вот это всё и понял как легко можно запутаться в этих рассуждениях, если...
Если взять учебник по теории вероятностей, то там не прочитать рассуждений о внутренних убеждениях, байесовском мозге и т.д.
Все эти рассуждения начали появлятся тогда, когда попытались рещать задачи в условиях недостатка исходных данных, условиях неопределённости. И такие задачи, например, решаются на основе экспертных оценок. Людей - экспертов, которые дают интуитивную, приблизительную оценку различных параметров и в силу их опыта и профессионализма такие оценки оказываются достаточно близкими к истинным их значениям. Благодаря этому получается решать определённые задачи с достаточной точностью. Вот Ваши слова:
$erP писал(а):
Если бы это было так... то мы, полиграфологи, кадровый тест проводили бы как однозадачный с одним вопросом... типо... "Вы совершили хоть какое-либо "преступление", из-за которого Вас нельзя брать на работу?"... Так ведь нет же... Тест с кучей вопросов по куче разных "преступлений"... каждое из который имеет свою частоту встречаемости... И моя оценка априорной вероятности того или иного признака начинается в тот момент, когда я беру в руки анкету кандидата... и если это инкассатор, шефер, сторож, охранник и т.д., то я в обязательном порядке буду прорабатывать тему "алкоголь"... потому что в этой категории граждан частота встречаемости этого признака высокая... и без полиграфа тут не обойтись... А вот если это кандидат с хорошим опытом работы в сегменте менеджмента высокого звена... то я еще подумаю, стоит ли тратить на этот признак время и силы... потому что в этом сегменте это уничтожающе малый по своей встречаемости проблемный признак... никак не совместимый с теми пресловутыми условными 25%ми, которым отказывают в приеме на работу...
Вы интуитивно даёте оценку априорной вероятности и исходя из этого строите свою работу. Я писал тоже самое: "Если полиграфолог даже слов таких не знает, он всё равно интуитивно оценивает априорную вероятность обмана".
В Вашей работе высокая стратификация по профессиональному и социальному положению. Не спорю, что это так. Для каждой страты априорная вероятность лжи по какому -то фактору риска резко отличается. И разве из этого надо делать вывод, что априорная вероятность - это всего лишь внутреннее убеждение полиграфолога? А внутренне убеждение полиграфолога разве не связано с объективным фактом, с реальностью того, что лгущих топменеджеров об употреблении алкаголя меньше чем лгущих грузчиков? То есть, априорная вероятность в первом случае намного меньше, чем во втором.
Я и Александр говорим, что существуют методы, которые позволяют дать хорошую оценку этому параметру. То, что этого не делали раньше - это разве довод, что всё это ерунда?
Может быть лично Вам этого и ненужно. Сто процентов, что интуитивно (без численных оценок) Вы делает всё супер и на сто проценов точно. Но есть другие полиграфологи, есть другие сферы и ситуации. Другими и там это может быть востребовано
В Вашей ствтье есть распределение вероятностей баллов. Порог принятия решения зависит от априорной вероятности. Это если есть желание уменьшить вероятность ошибки. Вы то может и не будете топменеджера проверять на алкаголь, а вот кому другому поменьше маштабом супертоп может заставить проверить топа. В такой ситуации можно оторектировать принятие решения руководствуясь хорошими численными оценками.
С другой стороны - отрицать априорную вероятность это занчит отрицать и саму вероятность. Это не то, что может в подобных ситуациях обходится одго без другого. В статье вы считали вероятность ошибки для баллов, определили граничный балл исходя из 5% вероятности ошибки. Вы всё это сделали для априорной вероятность в 50%. Правомерно задать вопрос: "А на каком основании Вы определили это параметр таким образом?"
Цитата:
Простая математическая формула выглядит так:
P(B|E) = P(B) * P(E|B) / P(E)
Где P – вероятность, B – убеждение, E – свидетельства. P(B) – вероятность того, что B – истинно, P(E) – вероятность того, что E истинно. P(B|E) – вероятность B в случае истинности E, а P(E|B) – вероятность E в случае истинности B.
Нет в теорвере такого объекта - убеждение. Ни в одном учебнике вы этого не прочитаете.
Вся сложность восприятия вероятности заключается в том, что теория вероятности описывает закономерности массовых явлений. Когда много опросов - тогда видны закономерности. А полиграфолог (и это не только полиграфа касается) каждый раз имеет дело с конкретным случаем и возникает иллюзия, что для этого конкретного случая должна быть какая- то своя исключительная вероятность и решение. Тут как нигде справедливо выражение: "Большое видится на расстоянии лицом к лицу лица не увидать".
Да и в конце концов полиграфолог может работать и вовсе без всяких численных оценок. И даже без баллов. Полиграфу сто лет, сто лет так работали и ещё сто лет проработают. Не вопрос
Последний раз редактировалось: York (Пт Июн 14, 2019 8:07 pm), всего редактировалось 2 раз(а)
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах You cannot attach files in this forum You cannot download files in this forum
FAQ
Поиск
Пользователи
Группы
Регистрация
Профиль
Войти и проверить личные сообщения
Вход
