推 Casval :謝謝~看來沒有漏報率真是一整個奇怪 ^^ 05/29 08:48
多賺一點p幣，這是不用Bayesian的看法：
A 準確度 30% --> 平均每次地震，A 會誤報 2.33 次
B 準確度 20% --> 平均每次地震，B 會誤報 4 次
看出問題沒有？
如果地震的機率是 1/100，B 在剩下的 99 次裡會誤報 4 次。
如果機率換成 1/1000，B 的誤報率是 999 次誤報 4 次。
也就是說，光看這個所謂「準確度」，我們根本不知道機器有多不準！
設地震機率為 1/N，則平均每預測 N 次會有一次是真正的地震。
剩下的 (N-1) 次裡面，A 和 B 的誤報機率分別是 2.33/(N-1) 和 4/(N-1)，
從這裡可以計算它們會「同時」誤報幾次。
因為目的很清楚但算起來很麻煩，所以這裡跳過計算，假設平均值是誤報 x 次好了。
所以，每實驗 N 次，A 和 B 會同時預測地震 (1 + x) 次，其中 x 次是誤報。
當兩個儀器同時說有地震的時候，可信度是 1/(1+x) 。
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