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有个公司请了三个公司做上市成功预测。
A 公司历史预测成功率为 70%
B 公司历史预测成功率为 60%
C 公司历史预测成功率为 57%
A B C 现在都给出了能上市成功的预测。
现在老板想知道上市成功的概率。
是三个加起来平均吗？
感觉不太像。
A 公司历史预测成功率为 70%
B 公司历史预测成功率为 60%
C 公司历史预测成功率为 57%
A B C 现在都给出了能上市成功的预测。
现在老板想知道上市成功的概率。
是三个加起来平均吗？
感觉不太像。
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Tomotoes 2020-02-18 00:27:07 +08:00 via Android
a b c 如果没有对应的权重比，那扯不到数学概率吧。
就好比 一件事，有 3 个不同的意见。。 |
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ZRS 2020-02-18 00:46:48 +08:00
A B C 三家预测结果都和你公司状况有关，不独立，所以没法算。
如果假设独立，三家都预测错的时候公司上市才会失败，所以成功概率是(1 - 0.3*0.4*0.43) = 0.9484 |
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ccnccy OP 感觉概率应该比 70%多，以 70%为基准参考后面两家。
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illl 2020-02-18 02:16:03 +08:00
直接看 A 公司就行了，因为他相对概率高
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ipwx 2020-02-18 02:24:33 +08:00
我觉得就算平均呗，如果你没有引入更多的建模。如果不愿意这么草率，你可以走 Bayesian 估计的道路。
---- 如果记公司上市成功率事件是 E=1，及 P=Pr(E=1)。那么你要估计的随机变量不是 E，而是 P。你没有对 P 进行建模。 很明显，是个伯努利事件。在 Bayesian 领域对伯努利事件的概率进行建模的一个经典做法是使用 Gamma 分布做先验。你可以去找一点资料。等有了 P 的先验，你再把三个公司对于 P 的三个不同估计拿来修正这个先验估计，得到 P 的后验估计。然后你就能得到一个 P 的 Gamma 分布了。 |
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Or2 2020-02-18 02:48:29 +08:00
按照最低的算吧。这事情不还的看证监会么
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longbye0 2020-02-18 03:29:55 +08:00
模型融合 Model Ensemble 思路。
这三家公司是有历史统计数据的，三个模型能力不一样的。 |
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xml123 2020-02-18 13:30:43 +08:00
按独立事件考虑就是(0.7*0.6*0.57)/(0.7*0.6*0.57+0.3*0.4*0.43)
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bigporker 2021-11-12 17:22:04 +08:00
楼主你最新发的帖子人太多了，特地跑到这里来留言
虽然很多人不认同你的观点，但是我的思路与你比较契合 方便加个微信交流吗？ |
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