0012 · 贝叶斯更新
新证据到来时，如何更新你的信念
1
贝叶斯思维的核心是？
2
「先验概率」指的是？
3
以下哪个是「先验太强难以更新」的表现？
4
「3 个用户说要这个功能所以所有用户都需要」——这是什么贝叶斯误区？
5
以下哪种行为最符合贝叶斯思维？
6
芒格说「永远更新你的信念」——这对应贝叶斯的哪个概念？
7
「竞品 AI 功能失败所以我们也不要做」——贝叶斯视角下，这个推理可能忽略了什么？
8
8 贝叶斯公式中，什么因素让新证据对后验影响更大？
9
9 以下哪个不是贝叶斯思维的正确态度？
10
10 对 PM/BA 而言，贝叶斯思维最重要的价值是？
读代码题
R1
R1. 场景：
你最初认为"用户想要离线模式"的概率是 40%（先验）。
然后你调研了 100 个用户，60 个明确表示需要（新证据）。
你的判断（后验）应该怎样更新？
R2
R2. 场景：
一个方案你评估"成功的概率 50%"。
然后你的技术负责人说"技术上风险很大"。
这是新证据，你的判断应该怎么更新？
六、答题提示
展开提示
- Q1 — 新证据更新初始判断
- Q2 — 先验 = 无新证据前的初始判断
- Q3 — 固执先验的表现
- Q4 — 小样本证据不可靠
- Q5 — 愿意根据新证据更新判断
- Q6 — 新证据更新先验得后验
- Q7 — 我们的用户和市场可能不同
- Q8 — 新证据强且先验弱时影响更大
- Q9 — 坚持初始判断不是贝叶斯态度
- Q10 — 成为一个愿意更新判断的人
七、本课行动清单
- 每次拿到新数据时，写下「这会如何改变我的判断概率？」
- 把重要决策写成「先验 → 新证据 → 后验」的可追踪格式
- 警惕「固执先验」——如果你 6 个月没有更新判断，问为什么
- 在方案评审中问「支持/反对这个方案的新证据是什么？」
八、参考来源
- ③ 学术：Thomas Bayes, 《An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances》(1763)
- ③ 学术：Kahneman & Tversky — 关于基础概率忽略和样本量忽略的研究
- ④ 芒格文集：Poor Charlie’s Almanack — 「永远更新你的判断」
下一步：看 Lesson 0013 · 决策树与期望值