貝氏定理
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為什麼三扇門開掉一扇，剩下兩扇卻不是五十五十？《以青｜二分之一》從經典 Monty Hall 問題出發，串起 貝氏定理、資訊不對稱、條件機率與 1990 年震撼學界的 Marilyn vos Savant 事件。當博士、教授與高智商專欄作家展開跨世代筆戰，人類對「公平」與「直覺」的迷信。
為什麼我們覺得滿街都是人工美女？為什麼泳池比槍枝更致命？當大腦的「直覺系統」遇上冷酷的「機率法則」。
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我們的大腦經過百萬年的演化，擅長快速求生，卻極度不擅長處理現代社會的複雜機率。心理學家丹尼爾·康納曼（Daniel Kahneman）在《快思慢想》中指出，人類天生不擅長處理「百分比」，容易
如果你曾經在垃圾郵件過濾器中找回一封重要信件，或者驚嘆於 ChatGPT 能夠「預測」下一個字，那麼你已經見證了**貝氏定理（Bayes' Theorem）**的力量。
這個看似簡單的數學公式，曾經被主流科學界視為異端長達百年，如今卻成為人工智慧、大數據分析甚至尋找失蹤核潛艇的核心引擎。
這篇文
生活中處處是風險，與其焦慮，不如深入了解它。一起回顧人類如何從迷信走向計算，看穿統計數字的奧秘，拆解影響決策的心理偏誤。最終目的是學會駕馭不確定性，找到與風險共處的智慧之道。
除了「夠好」經驗法則和避免最壞結果的決策模式外，作者也特別強調機率和自然頻率的觀念。
我們在前面討論蒙提霍爾問題時已經稍微接觸過，接下來我們繼續進行更深入的探討。以下是作者舉的一個例子:
女性罹患乳癌的盛行機率是1%。
如果一名婦女有乳癌，那麼她檢驗為陽性的機率是90%。
倘若一名婦女沒有乳
4/5機率陷阱
"管過去它做了什麼"是絕對不對的觀念，不是只有政治而已，而是為人處世必須要小心萬劫不復的陷阱。
在數學或流行病統計上有一個叫做貝氏定理，應用在觀察一個人，則相當於觀察他失去信任的過程。
這本書也是跟著讀書會讀完的。發現外國人的寫作習慣通常都會有那種引(ㄅㄧ)人(ㄋㄧˇ)入(ㄎㄢˋ)勝(ㄨㄢˊ)的設計，也就是會在前面講個大概，跟你說後面還有更精采的唷(花媽音效)，欲知詳情下回分曉的寫作風格，於是就默默地看完了整本。
