Вопрос об интервью Amazon - вероятность второго интервью

139

Я получил этот вопрос во время интервью с Amazon:

  • 50% всех людей, которые получают первое интервью, получают второе интервью
  • 95% ваших друзей, которые получили второе интервью, чувствовали, что у них было хорошее первое интервью
  • 75% ваших друзей, которые НЕ получили второе интервью, считают, что у них было хорошее первое интервью

Если вы чувствуете, что у вас было хорошее первое интервью, какова вероятность того, что вы получите второе интервью?

Может кто-нибудь объяснить, пожалуйста, как решить эту проблему? У меня проблемы с разбивкой слова «проблема» на математику (интервью давно закончено). Я понимаю, что не может быть фактического численного решения, но объяснение того, как вы будете проходить через эту проблему, поможет.

редактировать: Ну, я получил второе интервью. Если кому-то любопытно, я пошел с объяснением, которое представляло собой комбинацию из следующих ответов: недостаточно информации, друзья, а не репрезентативная выборка и т. Д., И просто обсудил некоторые вероятности. Вопрос оставил меня озадаченным в конце, хотя, спасибо за все ответы.

стог
источник
5
Я сам в этом не уверен, но я думаю, что Байесовское правило может быть тем направлением, в котором мы должны принять это?
nicefella
70
Хорошей новостью является то, что у вас есть как минимум 24 друга, в противном случае их отдельные подмножества не могли бы добавить до 95% и 75%.
Andomar
9
Это саркастически веселый способ статистики сказать вам, что вы не получили работу?
геофизика
26
Наличие множества противоречивых ответов, некоторые из которых приводятся ниже, убедительно демонстрирует, что цель этого вопроса не в том, чтобы получить математический ответ, а в том, чтобы выяснить, тщательно ли респондент думает о том, какие предположения необходимо сделать для получить разумный, оправданный ответ. Таким образом, мы должны рассматривать любой конкретный ответ на этот вопрос как неправильный или, по крайней мере, не достойный получения предложения о работе от Amazon. Ответы, которые указывают на неясности и обсуждают допущения, являются теми, которые имеют свои достоинства.
whuber
6
@ whubere эта философия, безусловно, объясняет ценообразование AWS - очень трудно понять, нет однозначного ответа там.
Дмитрий

Ответы:

157

Скажем, 200 человек взяли интервью, так что 100 получили второе интервью, а 100 - нет. 95 из первого лота почувствовали, что у них было отличное первое интервью. Из 2-го лота 75 чувствовали, что у них было отличное первое интервью. Таким образом, в общей сложности 95 + 75 человек почувствовали, что у них было хорошее первое интервью. Из этих 95 + 75 = 170 человек только 95 получили второе интервью. Таким образом, вероятность составляет:

95(95+75)=95170=1934

Обратите внимание, что, как любезно отмечают многие комментаторы, эти вычисления оправданы только в том случае, если вы предполагаете, что ваши друзья формируют беспристрастный и хорошо распределенный набор выборок, что может быть сильным предположением.

Винсент Гелинас
источник
3
Согласен с моим ответом. Хороший мыслительный процесс.
Алекс Уильямс
21
(+1) Это хорошее использование подхода «естественных частот» Гигерензера к вычислениям правил Байеса.
Дмитрий Владимирович Мастеров
27
Несмотря на то, что мы живем в эпоху фейсбука, где все люди, даже неизвестные, могут считаться друзьями, вопрос был довольно конкретным: 50% ВСЕХ ЛЮДЕЙ получили 2-е интервью, а 75% ВАШИХ (оптимистичных) ДРУЗЕЙ не получили 2-е интервью , Таким образом, я думаю, что ваш ответ не хватает самой важной части. Амазонка хотела посмотреть, насколько ты дружелюбен :)
Кристиан
4
Я только что подписался только на +1 этот ответ. :). Потрясающее объяснение, брат.
Mithunsatheesh
11
Я думаю, что было бы неплохо упомянуть, что вы можете сделать это предположение (ответ 95 / (95 + 75)), только если вы считаете, что ваши друзья - беспристрастный и хорошо распределенный набор выборок (потому что они не все люди). Как это делается с опросами - если вы хотите сделать правильное предположение, вам нужно выбрать хороший набор выборки.
Лыжи
103

Позволять

  • pass= быть приглашенным на второе собеседование,
  • fail= не так приглашен,
  • good= хорошо относиться к первому собеседованию и
  • bad= не очень хорошо по поводу первого интервью.

p(pass)=0.5p(goodpass)=0.95p(goodfail)=0.75p(passgood)=?

Используйте правило Байеса

p(passgood)=p(goodpass)×p(pass)p(good)

Чтобы решить, нам нужно понять, что:

p(good)=p(goodpass)×p(pass)+p(goodfail)×p(fail)=0.5(0.95+0.75)=0.85

Таким образом:

p(passgood)=0.95×0.50.850.559

Поэтому хорошее самочувствие по поводу вашего собеседования лишь повышает вероятность того, что вы на самом деле будете двигаться дальше.

Редактировать: Основываясь на большом количестве комментариев и дополнительных ответов, я вынужден высказать некоторые неявные предположения. А именно, что ваша группа друзей является репрезентативной выборкой всех кандидатов на собеседование.

Если ваша группа друзей не является репрезентативной для всех кандидатов на собеседование, но отражает вашу эффективность (то есть вы и ваши друзья вписываются в одну и ту же группу населения), тогда ваша информация о ваших друзьях все еще может обеспечить предсказательную силу. Допустим, вы и ваши друзья очень умная группа, и 75% из вас переходят на следующее интервью. Тогда мы можем изменить вышеуказанный подход следующим образом:

p(passfriend)=0.75
p(goodpass, friend)=0.95
p(goodfail, friend)=0.75
p(passgood, friend)=p(goodpass, friend)×p(passfriend)p(goodfriend)=0.95×0.750.850.838
Алекс Уильямс
источник
10
Это верно только в том случае, если мы предполагаем, что ваши друзья являются представителями всей группы.
Gerrit
Я не уверен, почему вы определили «плохое» там ... но я нашел, что вы нашли единственное жизнеспособное решение, отвечающее всем ответам
декабрь
В чем разница между и ? Является ли комбинация не коммутативной? р ( р а ы ы | г о о д )p(good|pass)p(pass|good)
Иэн Самуэль Маклин, старейшина,
«Поэтому хорошее самочувствие по поводу вашего собеседования лишь повышает вероятность того, что вы на самом деле будете двигаться дальше». В самом деле? Это может быть просто симптомом факторов, используемых для принятия решения о прохождении, а не самим фактором. Мое хорошее настроение по поводу собеседования не меняет того, насколько хорошо я выступил. Фактически, весь анализ основан на идее, что то, насколько хорошо вы себя чувствуете, само по себе является причиной для отказа / неудачи.
AJMansfield
2
Хотя этот ответ и ответ Винсента приводят к одному и тому же результату, я думаю, что этот ответ дает более общее объяснение. Этот вопрос похож на базовое упражнение с байесовской вероятностью.
Kbelder
37

Вопрос содержит недостаточно информации, чтобы ответить на вопрос:

x % всех людей делают

y % ваших друзей сделать B

Если мы не знаем численность населения всех людей и ваших друзей , невозможно точно ответить на этот вопрос, если мы не сделаем одно из двух предположений:


Изменить: Также прочитайте комментарий Кайл Стрэнд ниже . Другой аспект, который мы должны рассмотреть, - насколько я похож на своих друзей ? Это зависит от того, воспринимает ли вас как человека, с которым разговаривали, или как неуказанное лицо или группу лиц (существуют оба варианта использования).

Геррит
источник
2
Пока это единственный правильный ответ.
akappa
1
Я думаю, что я согласен ...
Behacad
8
Здесь вы делаете еще одно предположение: вопрос не задает вопрос о том, насколько вероятен произвольный кандидат на повторное собеседование: он спрашивает, какова вероятность того, что вы пройдете второе собеседование. Размышляя о том, является ли ваша группа друзей репрезентативной выборкой из общего населения, вы игнорируете возможность того, что вы больше похожи на своих друзей, чем на население в целом, и в этом случае данные о ваших друзьях могут быть более показательными ваших собственных шансов, чем данные о населении в целом.
Кайл Стрэнд,
Я предполагаю, что где-то здесь краеугольный камень. Вопрос в том, похожи ли вы на своих друзей или нет. Так что, возможно, это лучший ответ на собеседовании: «Зависит от того, достаточно ли похожи мои друзья на меня или нет. Я предполагаю, что они вполне, поэтому ответ где-то между 50% и 59%».
'11
2
Другая ключевая часть недостающей информации - это когда моих друзей оценивали по их ощущениям от интервью. Меня спрашивают, прежде чем я узнаю, есть ли у меня второе интервью, но что, если все мои друзья будут оценены после того, как они узнают, получат ли они второе интервью? Это знание могло изменить их самооценку, сделав их апостериорные чувства прямо не сопоставимыми с моей априорной оценкой моей собственной работы.
Джонатан Ван Матр
25

Ответ 50%. В особенности, поскольку это был вопрос для интервью, я думаю, что Amazon хотела проверить кандидата, чтобы увидеть, смогут ли они обнаружить очевидное и не отвлекаться на неважное.

Когда вы слышите копыта, думайте, лошади, а не зебры - ссылка

Мое объяснение: первое утверждение - это вся информация, которая вам нужна.

50% of All People who receive first interview receive a second interview

Два других утверждения - просто наблюдения. Чувство, что у вас было хорошее интервью, не увеличивает ваши шансы получить секунду.

Хотя статистически наблюдения могут быть правильными, я считаю, что они не могут быть использованы для прогнозирования будущих результатов.

Учтите следующее.

  • 2 магазина продают лотерейные скретч-карты
  • После продажи 100 карт каждая клиент получает выигрышную карту из магазина 1
  • Статистически можно сказать, что в магазине 1 теперь больше шансов получить выигрышный билет, 1 на 100 по сравнению с 0 на 100 для магазина 2.

Мы понимаем, что это не так. Причина, по которой это не так, заключается в том, что в этом примере прошлые события не будут иметь отношения к будущим результатам.

CeejeeB
источник
21
Все это просто наблюдение. Напоминает мне анекдот, какова вероятность попадания в автобус. 50%, вы либо получите удар, либо нет.
mpiktas
3
Это был бы мой ответ тоже. Я полагаю, что число my friends that had an interview at Amazonполностью заглушено all people hat had an interview at Amazon.
Дероби
5
Дероби, я думаю, тебе следует спросить, достаточно ли хорошо распределены измерения у твоих друзей. Даже если они полностью утоплены всеми остальными людьми, они все равно могут дать ценно правильное понимание. Вот как работают опросы.
Лыжи
2
«Два других утверждения - просто наблюдения». - Что вы имеете в виду "просто наблюдения"? Наблюдения обладают предсказательной силой.
Алекс Уильямс
16
Никто не утверждает, что хорошее самочувствие по поводу собеседования приводит к повторному собеседованию. Тем не менее, как правдоподобно и возможно там быть связь между этим чувством и получить второе интервью. (На самом деле, если бы мы знали, сколько было друзей, мы могли бы проверить данные, приведенные в вопросе, на статистическую значимость.) В самом начале ваш ответ исключает любые попытки использования этой потенциально полезной информации. Это делает его менее чем удовлетворительным ответом на вопрос.
whuber
15

Ответ, который я бы дал:

На основании этой информации 50%. «Ваши друзья» не является репрезентативной выборкой, поэтому ее не следует учитывать при расчете вероятности.

Если вы предполагаете, что данные верны, то теорема Байеса - верный путь.

Сэм Бекман
источник
8
Не репрезентативная выборка какой популяции, точно? Это не вопрос о каком-то случайном собеседнике: это вопрос о вас. Как таковой, он предлагает нам подумать, какие данные имеют отношение к «вам» и в какой степени они могут быть, но ваше нечеткое использование «представителя» просто уклоняется от этого в целом.
whuber
@whuber В приведенной статистике говорится, что «ваши друзья» - это выборка исследуемой группы населения. Это подразумевает, что население - это все люди, прошедшие собеседование в Amazon. Статистика (выборки) выводится для определения параметра (совокупности). Затем параметр применяется к индивиду населения как вероятность. В этом случае выборка является удобной выборкой и поэтому не представляет населению. Вопрос о вероятности, поэтому речь идет не о «вас», а о населении, членом которого вы являетесь.
Сэм Бекман,
Что вы имеете в виду "не считается"? Откуда вы делаете этот вывод?
Джейс
@Jase Я имею в виду, что параметр не будет действительным, если он основан на нерепрезентативной выборке. Если вы включите статистику, основанную на неверной выборке, в свой расчет вероятности, результат будет недействительным. Это фундаментально для статистики. Выборка не может считаться репрезентативной для популяции, если эта выборка не была выбрана случайным образом. «Ваши друзья» - это не случайный выбор, поэтому статистические данные, полученные на основе этой выборки, не должны использоваться для определения характеристик населения.
Сэм Бекман,
9
  1. Скажите, что никто из ваших друзей также не собирается на собеседование.
  2. Укажите, что вопрос недооценен.

Прежде чем они смогут найти какое-то дополнительное ограничение проблемы, быстро попытайтесь найти более продуктивный заранее подготовленный вопрос, полностью ожидая ответа. Может быть, вы можете заставить их перейти к более продуктивному интервью.

Paddy3118
источник
3
Почему отрицательный голос? Интервью двустороннее. Вы должны убедиться, что эта работа и эти люди подходят для вас тоже.
Paddy3118
Мне нравится нахальство, вероятно, я вас не выдержу, но забавный подход.
hd1
1
Я не думаю, что утверждение, что никто из ваших друзей не собирается на собеседование, не является верным ответом и не является полезным.
Gerrit
3
@gerrit, если в задании был компонент, где заявитель должен был, например, интерпретировать спецификации клиента, то указывал, что недостаток может быть правильным ответом, который интервьюер, вероятно, не надеялся получить.
Paddy3118
7

Шутка отвечает, но должна работать хорошо:

  1. « 100% Когда речь заходит о требовательной превосходной производительности от себя, я не приписываю результат какой-либо вероятности . Увидимся во втором интервью».
  2. "50%, пока мои друзья не получили собственный аккаунт Amazon Prime не получат я не буду считать их чувства действительными. На самом деле, извините, это было слишком резким. Позвольте мне забрать это и перефразировать: я даже не буду считать их людьми «.
  3. «Подожди, никто никогда не заставлял моих плаксивых друзей чувствовать себя хорошо. Каковы твои секреты? Я хочу работать на Амазонку; дай мне возможность порадовать неприятных! »
  4. Поддельные вибрации телефона "Ой, прости! Это был только мой Amazon Prime аккаунт на сообщавший мне, что Хонда, которую я заказал, была отправлена. Где мы были?"
  5. «Несмотря на это, я все еще чувствую, что вы должны отправить тем, кто не прошел второе интервью, бесплатную пробную версию Amazon Prime в течение 1 месяца . Никто не должен прожить свою жизнь, не зная ее славы. И как только мы получим их, удержание, удержание, удержание «.
  6. «55,9% У всех моих друзей есть аккаунт на Amazon Prime, и я постараюсь, чтобы их опыт учитывался».
Penguin_Knight
источник
3

Простой случай:

95 / (95 + 75) ≈ 0.559быстрый способ достичь результата Из людей, которые чувствовали себя хорошо - 95 преуспели, 75 не смогли. Так что вероятность вашего перехода из этой группы выше. Но

  1. Нет, где говорится, что вы являетесь частью вышеуказанной группы.
  2. Если вы считаете, что шаблон распределения (круг ваших друзей) является общим, или вы входите в эту группу, вы можете с таким же успехом рассчитать этот способ.
  3. Также IMO не то, чтобы это имело большое значение, но факты о чувствах вашего друга НЕ ДОЛЖНЫ иметь никакого значения в будущем - таким образом, это сформулировано. Например, дождь дожди не означает, что есть вероятность дождя завтра, если

Факты, такие как 50% -ная очистка, не влияют на вероятность «того, что вы чувствуете» и «шансы получить на основе этого» в этом случае.

Более безопасный подход:

Однако я бы даже подумал о 50% чтоли выше. Т.е. с точки зрения реальных фактов - вероятность 50% имеет смысл. 1) Нет, где говорится, что ваши чувства ДОЛЖНЫ иметь какое-то отношение к вашим результатам. 2) Могут быть люди, которые являются вашими друзьями - но НЕ БЫЛО никаких чувств - что с ними случилось ... Итак, учитывая все возможные комбинации - придерживайтесь самого безопасного выбора!

PS: я бы тоже провалил этот тест.

Nishant
источник
1
Нельзя сказать, что б / с - это не общий процент людей, которые чувствовали себя хорошо, только друзья ОП.
MDMoore313
Вероятно, Amazon хотел оба ответа, чтобы по-настоящему оценить ваши возможности. Тип вопросов на собеседование.
Nishant
Получил тот же ответ, но я предполагаю, что у меня много друзей;)
Собака ест кошачий мир
2

Я думаю, что ответ 50% - в самом начале вопроса. Неважно, какой процент чувствуют ваши друзья.

Дмитрий
источник
1
Нет, это не имеет значения. На самом деле, они прямо говорят вам в вопросе, что это актуально. Сделать это - значит полностью игнорировать информацию в вопросе и гарантировать, что вы НЕ получите работу. Это 50%, если вы предполагаете, что никто из ваших друзей не дал интервью, потому что он не является представителем реальных опрошенных. Чем больше у вас будет собеседников, тем ближе вы подходите к принятому ответу. Чем меньше у вас опрошенных друзей, тем ближе вы подходите к 50%.
Cruncher
Как вы можете принять во внимание «чувство» о результате? Давайте представим, что из тех, кто не проходил собеседование, 95% считают, что они добились успеха, а из тех, кто проходил собеседование, 95% также считают, что они добились успеха. Видите ли, мы изменили проценты «Чувство», но результат все еще 50/50
Дмитрий
Это астрономически неправильно. В этом случае сейчас 50/50, как вы показали, что «чувство» не имеет значения. Как чувство, которое они имели, никак не повлияло на исход. Это категорически отличается от вопроса, который показывает, что чувство действительно имело значение.
Cruncher
Статистика - все об использовании данной информации и формировании вероятностей с ее помощью. Вы не можете просто игнорировать информацию, потому что она звучит так, как будто она не имеет значения для вас. Если было сказано: «95% белых получили второе интервью» и «75% людей, которые не получили второе интервью, были чернокожими». Вы бы проигнорировали этот факт и сказали бы, что это не имеет значения, будь я черным или белым? Или вы бы рассмотрели это статистически?
Cruncher
2

Ответ 50%. Они сказали вам в первой строке, какова вероятность того, что кто-нибудь получит второе интервью. Это проверка вашей способности видеть важную информацию и не отвлекаться на нерелевантный шум, такой, как чувствовали ваши друзья. То, как они чувствовали, не имело значения.

Томас Уортингтон
источник
3
Если мы добавим статистику о том, что только 0,00001% населения мира получают Интервью два, вы можете использовать ту же логику, чтобы сказать, что вероятность всегда равна 0,00001%. Очевидно, что дополнительные факторы (такие как получение первого интервью) могут повлиять на вероятность получения второго интервью, и мы не знаем, является ли то, что они чувствовали, одним из этих факторов или нет. Смотрите мой комментарий здесь .
nmclean
1
Это неверно. Условия меняют вероятности. У меня нет 50% шансов попасть на второе интервью, потому что я не пошел на первое. Какова вероятность того, что вас убьет машина? То же самое, когда вы находитесь в своем доме. Каков ваш шанс быть убитым при взрыве газа? Это то же самое, когда ты чувствуешь запах газа?
Арк-кун
2

Оба заявления говорят:

% ваших друзей

не

% ваших друзей, которые были опрошены

Мы знаем, что в группу, «получившую второе интервью», могут быть только те, у кого было первое интервью. Тем не менее, группа «которая не получила второе интервью» включает в себя всех других друзей .

Не зная, какой процент ваших друзей был опрошен, невозможно определить какую-либо корреляцию между ощущением, что вы прошли хорошее первое собеседование, и получением второго.

nmclean
источник
1
Неправильно. Вторая группа не чувствовала, что у них было первое хорошее интервью. Следовательно, они имели это.
Микаэль Майер
1
@ MikaëlMayer Ерунда. Собеседование не является обязательным условием для этого заявления. НЕ иметь определенного мнения о чем-либо, в том числе НЕ иметь никакого мнения об этом вообще.
nmclean
3
Это похоже на семантическую придирчивость, которая намеренно избегает использования того, что явно подразумевает интерпретацию вопроса.
Кайл Стрэнд,
1
@KyleStrand В реальном мире ошибки в интерпретации статистики могут происходить. То, что вы называете придирками, я называю усердием. Я бы без колебаний дал этот ответ в настоящем интервью. Во-первых, мы не знаем, что это не был умышленный вопрос. Во-вторых, это не уклонение, так как обсуждение не должно заканчиваться на этом. Как только переменные подтверждены, можно дать «ожидаемый» ответ, но внимание к деталям все равно будет запомнено.
nmclean
2
@KyleStrand Вы предлагаете, чтобы кто-то проигнорировал мой запрос на более релевантные данные, потому что они считают это раздражающим. Извините, но интервью двусторонние, и вы описываете интервьюера с очень непрофессиональным отношением. Если кто-то раздражается и пренебрегает перспективой критического анализа во время собеседования на работу, требующую критического анализа , не ждите, что я останусь здесь.
nmclean
2

Это вопрос интервью, я не верю, что есть правильный ответ. Скорее всего, я бы вычислил ~ 56%, используя байесовский анализ, а затем сказал бы интервьюеру:

Без каких-либо знаний обо мне, это может быть между 50% и 56%, но, поскольку я знаю себя и свое прошлое, вероятность составляет 100%

Josef
источник
1

Математически


Вы шансы на 50%. Это связано с тем, что на диаграмме Венна для интервьюируемых на Amazon вы попадаете в Универсальный набор ВСЕХ интервьюируемых, но не в набор «Ваши друзья».

введите описание изображения здесь

Если бы вопрос был сформулирован: «У одного из ваших друзей было отличное интервью. Какой процент она получит во втором интервью? Тогда текущий верхний ответ будет действительным. Но эта 2-я и 3-я статистика применима только к вам, если вы считаете себя одним из своих друзей. Так что, может, это скорее психологический вопрос?

MDMoore313
источник
1
Представление этого в качестве вопроса для интервью заставило людей представить, что существуют все виды семантических минных полей. Вы, конечно, могли бы предвосхитить ваш ответ «Предполагая, что я похож на своих друзей…», но я сомневаюсь, что интервьюер позволит вам сорваться с ответа.
Мэтт Краузе
4
Это был бы очевидный ответ, если бы не было заявлено, что вы думаете, что у вас было хорошее интервью. Это дополнительная информация. Вы попадаете в часть диаграммы Венна всех респондентов Amazon, которые думали, что у них было хорошее интервью, которое имеет неизвестный размер, но, возможно, может быть несколько оценено.
RemcoGerlich
1
Ну, это не идеально, но лучше, чем ничего, не так ли?
RemcoGerlich
1
@RemcoGerlich лол , что спорно :-)
MDMoore313
2
Вы действительно думаете, что это 50%? Если бы я дал вам 2 интервьюируемых. И я сказал, один из них думал, что у них было действительно хорошее интервью, а другой думал, что они его испортили. Как вы думаете, это шанс 50/50, кто получил второе интервью? Конечно, нет, и вы бы подумали так. Кроме того, вопрос ЯВНО говорит вам, что больше людей, которые думали, что у них было хорошее интервью, получают второе.
Cruncher
0

Ответ: ≈1

Вопрос не предусматривает, сколько людей среди тех, кто появляется на собеседовании, являются нашими друзьями. Однако мы можем предположить, что данные и получить любой ответ, который мы хотим. Кроме того, главное в этом предположении состоит в том, что только наши друзья выбираются для второго интервью.

Допустим, 104 ваших друзей появятся на собеседовании, а 100 из них получат второе интервью. Таким образом, мы можем сказать, что 95 из них чувствовали, что у них было хорошее первое интервью ( Критерии 2 ). Кроме того, из оставшихся 4,75% (т.е. 3) из них чувствовали, что у них было хорошее интервью ( Критерии 3 ). Так из 104 98 чувствовали, что у них было хорошее интервью. Но 95 было выбрано. Итоговая вероятность: 95 / 98. Мы всегда можем сказать, что 100 * 2 = 200 (из них 104 друга), всего люди дали первое интервью, в Для того, чтобы удовлетворить 1-й критерий. Здесь, все 96, которые не были друзьями, не смогли очистить 1-е интервью.

Теперь вы увеличиваете количество друзей до 108 и делаете это снова, для 100 из них, получающих 2-е интервью. Ваша конечная вероятность будет 101/108. Таким образом, по мере того, как мы не увеличиваем количество друзей, не прошедших первое собеседование, вероятность уменьшается. Так что для максимальной эффективности ни один из друзей, которые не очистили, всегда должен быть 4.

Теперь увеличьте количество друзей. Предположим, что они 10,004 (10000, которые очистили, 4, кто не сделал). так что теперь, из 10000,9500 чувствовали, что у них было хорошее интервью. Таким образом, в общей сложности 9503 (среди 4 не удалось, 3 чувствовали, что у них было хорошее интервью, поэтому 9500 + 3) чувствовали, что у них было хорошее интервью, но только 9500 прошли. то есть конечная вероятность = 9500/9503, что составляет ≈1. Опять же, мы можем сказать, что всего 20000 человек пришли на собеседование, и все те, кто не был друзьями, не смогли его очистить. Итак, 1-й критерий снова удовлетворен.

Примечание: наше предположение о том, что ни один из друзей, ни один из них не проходил собеседование, а другие участники не участвуют в этом, сделано для того, чтобы получить вероятность того, что 1. мы можем изменить эти данные и получить любую вероятность, какую захотим.

Sumedh
источник
1
Это даже не имеет смысла.
akappa
1
Вы не использовали один из фактов, данных вам.
Бен Фойгт
5
Приятно читать вещи в интернете
rocketsarefast
1
отредактировал мой ответ, чтобы сделать его более понятным.
Сумед