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表6–6 对垃圾邮件进行贝叶斯派的分析
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真正的硬币 “老千硬币” 合计 ①事前概率 90% 10% 100% ②文件名中包含Britney 0.01% 10% ①×② 0.009% 1% 1.009% 事后概率 0.009% 99.991% 100% 与医疗领域的例子不同，这种情况属于“就算稍微有差错也无所谓，只要能够迅速地进行判断就好”，因此使用贝叶斯派的方法更加合适。
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如果用频率派的方法，需要将邮件积攒到一定程度之后，才能够判断出“文件名中带有Britney这一单词的邮件属于普通邮件的概率很低”，而贝叶斯派的方法则可以在接到邮件的1秒钟就完成了判断。随着在不断的应用中对事后概率逐渐进行修正，分类错误的情况也能够逐渐减少。
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与之前所提到的那些不同领域间的思考方法一样，贝叶斯派与频率派之间也没有对错之分。通过对有限的信息与假设进行组合，追求“效率”的时候使用贝叶斯派的思考方法，追求“准确性”或者“拥有足够数据”的时候使用频率派的方法求p值更好。
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要想将统计学应用在许许多多的领域之中，需要理解与自己不同领域的不同的思考方法和统计方法，这个过程是非常辛苦的。但是，仅仅因为与自己学过的统计学方法和思考方法不同就拒绝接受，甚至对其进行批判的话，则是非常错误的行为。能够理解本章内容中介绍的统计学家们不同的思考方式，站在不同的立场上增加自己的知识积累，才是正确的选择。
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虽然统计学本身是最强的学问，但是要想使其变得更加无懈可击，就要尽可能地掌握所有统计学的思考方法，并且根据实际情况进行最适合的应用。
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看穿一切数字的统计学 第七章 帮你站在巨人肩膀上的统计学
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30 用统计学寻找“最佳答案”
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如果你到目前为止能够将这本书中的内容全都掌握的话，那么你就可以很好地理解几乎所有涉及统计学的信息之中所包含的意义和极限。
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开创了近代物理学的艾萨克·牛顿曾经说过：“如果说我比别人看得更远些，那是因为我站在了巨人的肩上。”这里所说的巨人，指的就是“前人们的智慧”。学习前人们总结出来的经验和智慧，并且以此为基础进行研究远比自己绞尽脑汁地去思考要看得更远。像牛顿这样伟大的天才尚且如此，我们又何不向他学习一下呢？
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在这个世界上有许许多多由专家、学者们耗尽毕生精力所研究出来的智慧成果。在本书中我已经介绍过许多次，现在社会对于这些智慧大多都可以用回归系数和p值来表现。统计能力可以使你更加迅速而且准确地利用这些前人的智慧，从而站在巨人的肩膀之上。
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在本书的最后一章中，让我们一起来看一看统计能力究竟是如何影响你的人生的。
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实证的等级划分
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在前文中我曾经提到过，实证指的就是科学的根据。现代医疗被称为EBM（循证医学），就是说必须要基于科学的根据进行治疗，之前还提到过在欧美国家进行教育和政策决定时都十分重视实证，并且有与之相关的法律规定。
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说起科学的根据，很多人认为只要经过科学研究出来的结果就都可以称为实证，但实际上实证并不是完全相同的，而是从准确无误的根据到仅能作为参考的假设，分为许许多多个级别。
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位于最下层的实证，就是“专家们的意见”和“基础实验的结果”。
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专家意见属于信赖度最低的实证，这一点应该不用我多说了吧。而基础实验指的是通过试管进行的生物化学实验，以及使用老鼠和猴子进行的动物实验。
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顺便说一句，在我听说过的实证之中感觉最有问题的当属“吃鸡蛋治抑郁症”。在与抑郁症相关的动物实验中，有一种被称为“老鼠溺水试验”的方法。似乎科学家们认为老鼠在溺水时挣扎一定时间之后因为无力感而一动不动的状态，和人类的抑郁症属于同样的情况。而连续喂食一个月鸡蛋的老鼠与没吃鸡蛋的老鼠相比，挣扎时间为后者的1.3倍。
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虽然拿动物做试验不涉及伦理问题，但是拿溺死之前的老鼠的绝望感作为治疗人类抑郁症的推论，相信很多人都对此持怀疑态度吧。
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除了上述的动物试验之外，还有以“脑内拥有某种成分”以及“体内产生某种成分”等为根据，就得出“吃这个营养素对身体有好处”的结论，在电视和杂志上类似的宣传数不胜数。但是，就好像吃头发不会治秃头一样，虽然身体中有这种成分但是直接吃下去也不见得对其有任何帮助，因为人类吃进去的食物需要经过胃肠的分解和肝脏与肾脏的代谢，吸收是一个非常复杂的过程。
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正因为如此，制药公司为了将基础实验的结果商品化才需要投入高达几百亿日元的研究经费，为了使药效抵达目标器官而研究最合适的化学构造和用药方法，还要保证药品怎样能够在对人类没有危险的前提下发挥疗效。经过这样的研究之后，绝大多数基础实验的成果甚至都等不到进行最后的随机对照试验就销声匿迹了。
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