ベイズの定理で考えたら「忙しいから落ち着いたら連絡するね!」にはやっぱり期待しないほうが良いという話[統計]

統計

世の中の男が高確率で体験したことがあるであろう「アレ」

彼女ができるには?難しいよね。紹介、合コン、マッチングアプリ、正解がないと思うよ。
でも俺、負けないよ。(何に?)

上記のいずれの方法にしても、関係を進めるために必要なのは「初回または次回以降、相手とデートする予定を取り付ける」ことであるのだが、往々にして以下のようなやり取りが発生したりするものである。

今度ご飯にでも行きましょ~!

ぜひぜひ~!

◯◯日はどうですか? or いつ頃がご都合よいですか~?

ん~、ちょっと今忙しいので予定がわかったらまた連絡しますね!

このようなやり取りを経験した人であれば、この後の展開の大半がフェードアウトであることを理解されているかと思うが、今回はこの現象をベイズの定理を使用して考えていく。

ベイズの定理

ベイズの定理についての説明は以下のサイトがわかりやすいのだが、簡単に言うと「現象Aと現象Bがそれぞれあり、現象A(結果)が起きたとき現象B(原因)のうち特定の原因Biである確率を求める」ものである。(ややこしい)

10-4. ベイズの定理 | 統計学の時間 | 統計WEB
統計学の「10-4. ベイズの定理」についてのページです。統計WEBの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。

このベイズの定理を用いて、

現象A:「忙しいのでまた連絡しますね~」という連絡が来た

である場合、

現象Bi:脈あり(実際に忙しく、当面の予定が本当につかないだけ)

である確率を考えていく。

前提

脈ありである確率は以下のサイトを参考に、男女同値として20%を想定する。(なんかそういうデータあるんすか?

運命の人と出会える確率とは
運命の人と巡りあうことのできる確率について、考えたことがありますか?あなたが今探そうとしている運命の相手は、そう簡単には見つかりません。しかし、だからこそ、これから訪れる運命の人との出会いは人生における奇跡となるのです。そこでここでは、運命

事象B:脈あり(B1):20%、脈無し(B2):80%

事象B1のうち、忙しい確率(A1):80%、ヒマな確率(A2):20%
事象B2のうち、忙しい確率(A1):50%、ヒマな確率(A2):50%

図にすると以下のようなイメージになる。

前提をベイズの定理に適用する

今回はそれぞれの事象をシンプルに2要素で分けて考えるので、以下の式に各要素をぶちこんで計算していく。

事象数式上の事象確率
脈ありであるP(B1)0.2
脈ありの条件のもとで、相手が本当に忙しいP(A|B1)0.8
脈無しであるP(B2)0.8
脈無しの条件の下で、相手が本当に忙しいP(A|B2)0.5

結論

相手から「忙しいのでまた連絡しますね~」という連絡が来たとき、
脈ありである確率は約28.5%となる。…意外と高いな!(限界男子の感想)

おわり

タイトルとURLをコピーしました