Loen praegu raamatut:
http://www.amazon.com/Rational-Choice-U ... 284&sr=1-1Ligi 1/3 on loetud. Väga huvitav. Teen endale märkmeid. Näiteks:
============================================================
Segadused suhtarvu tõlgendamisegaAjalehes ilmus ajakirjaniku sõnastatud pealkiri:
“Enamus, kes keskkoolis tarbib marihuaanat, tarbib ka heroiini”Selles artiklis aga ütles uurimuse läbiviija:
“Enamus, kes keskkoolis tarbib heroiini, tarbib seda koos marihuaanaga” Kas need väited on samatähenduslikud?
esimesel juhul on sagedus p1 = (M ja H koostarbijad) / (M tarbijad)
teisel juhul on sagedus p2 = (M ja H koostarbijad) / (H tarbijad)
Kui H ja M tarbijaid oleks samapalju, siis see kehtiks, muudel juhtudel aga mitte. Kuna M tarbijaid on koolis rohkem, siis p1 < p2
üldistades:
kui inimesel esinevad pahed (või haigused vms.) “A” ja “B”, siis tähistagu
p
(AB/B) mõlema pahega inimeste osakaalu kõikide pahet “B” omajate suhtes
p
(AB/A) mõlema pahega inimeste osakaalu kõikide pahet “A” omajate suhtes
kehtib reegel:
p
(AB/B) / p
(AB/A) = p
(A) / p
(B)Teades, kui suur on pahe A ja B sagedus populatsioonis ning pahede A ja B koosesinemise sagedus A-pahedega isikutel saame
arvutada, kui suur on pahede A ja B koosesinemise osakaal B-pahedega isikutel.
Sellise arvutuskäigu ja mõlema pahe (naise mõrv ja naise väärkohtlemine) sageduse hinnanguliste arvväärtuste abil näitas statistik I.J. Good ajakirjas “Nature” , et USA-s 90ndate kõmulisel O.J. Simpsoni kohtuprotsessil kahtlusaluse kaitsjaks kutsutud kuulsa õigusteaduse professori väide, et “vähem kui 0,1% meestest, kes füüsiliselt väärkohtlevad oma naist, tapavad ta”, tähendab sisuliselt, et vähemalt pooltel juhtudel, kui naine on mõrvatud, osutub süüdlaseks tema vägivaldne mees. (Hiljem Merz ja Caulkin kasutasid täpsemaid algandmeid ning said tõenäosuseks koguni 80%.)
Siit edasi lugesin juurde ühest ajakirja artilist, minu märkmed ja tolle artilkli tekst läbisegi:
Allikas: Fitelson, B. (2003). Comments on Jim Franklin’s The representation of context: ideas from artificial intelligence (or, more remarks on the contextuality of probability). Law, Probability and Risk, 2(3), 201. Retrieved from
http://lpr.oxfordjournals.org/content/2/3/201.shortSellise statistikute arutluskäigu peale vastas eelpoolmainit õigusteaduste professor umbes nii: “Kui naine on mõrvatud, siis alati ongi üks tõenäoline süüdlane tema meespartner, olgu siis väärkohtleja või mitte; võtmeküsimus on hoopis see, et kui silmatorkav on see väärkohtlemine võrreldes selle suhte enesega; ilma selle informatsioonita ei oma see arv 80% iseenesest mingit tähendust”.
Niisiis, professori (kes oli süüdistatava ametlik kaitsja) arvates statistikud ei osanud valida õiget taustsüsteemi, kuna süüalune võis olla mitte tavaline väärkohtleja vaid natuke teistsugune (tegemist oli ju prominendiga - endine sporditäht, kes kaasa löönid mitmetes filmides, vt. wikipedia.org) ning antud suhtarv pole tema jaoks rakendatav. Sama asja tuleb ette ka meditsiinis - mitte ükski patsient pole teisega ega ka keskmisega sarnane ning nõuaks täpsemat taustsüsteemi. Selline vaidlus ei vii reeglina kuhugile ja statistikas kutsutakse seda määramatust “reference class problem” (eesti keeles võiks olla: alusklassi probleem) ehk suhtarvule õige konteksti leidmine. Nii võib näiteks küsida, kui suur on kasvajarisk 65 a. patsiendil, kes suitsetab, kuid muus osas on tervislike eluviisidega - mida võtta taustainfo aluseks, kas vanus või suitsetamine või tervislikud eluviisid või kõik kolm või koguni veel midagi (esivanemate geenid jms.). Kui lahterdada aga inimesed väga väikesteks alaklassideks, võib jõuda olukorrani, kus selle klassi esindajaid on nii vähe, et statistiliselt usaldusväärset (ja täpset) riski arvväärtust pole võimalik
arvutada.