Xác suất “một phần triệu” có thật sự tồn tại không?
- Chủ đề về xác suất “một phần triệu” là nội dung có thể đưa vào lớp học một cách thú vị.
- Tác giả hỏi sinh viên rằng khi xác suất “một phần triệu” được nhắc đến trong hội thoại hằng ngày, họ sẽ nghĩ đến tình huống nào.
- Sinh viên đưa ra các ví dụ điển hình như trúng xổ số hoặc bị sét đánh, cùng cả những gợi ý sáng tạo hơn.
- Bài viết bàn về cách thu thập dữ liệu xem trong cách dùng đời thường, xác suất “một phần triệu” thực sự được dùng như thế nào.
- Ngoài việc tìm kiếm trên blog, rất khó tìm ra phương pháp thực tế nào khác.
- Tác giả đề nghị nêu ra những sự kiện thực sự có thể có xác suất một phần triệu, liệu có thể định lượng xác suất đó hay không, và xem nó có xấp xỉ một phần triệu hay không.
Ví dụ và phản ví dụ về xác suất
- Bài viết nêu ra các ví dụ hiển nhiên từ trò may rủi như tung đồng xu hoặc trúng xổ số.
- Ví dụ, xác suất tung đồng xu 20 lần mà đều ra mặt ngửa là “có”.
- Xác suất trúng xổ số Powerball của bang California nếu mua 6 vé mỗi năm cũng là “có”.
- Xác suất nhận được một nhân vật nổi tiếng cụ thể từ liên kết “bài viết ngẫu nhiên” trên Wikipedia cũng là “có”.
- Xác suất xảy ra một trận động đất lớn trên đứt gãy Hayward trong 50 phút tới cũng là “có”.
- Theo ước tính năm 2007, xác suất xảy ra động đất từ 6,7 độ trở lên trên đứt gãy Hayward là khoảng 1% mỗi năm.
- Xác suất một trong 24 trẻ sơ sinh tiếp theo sinh ra ở Mỹ trở thành tổng thống cũng là “có”.
- Tỷ lệ sinh ở Mỹ là khoảng 4 triệu trẻ mỗi năm, và nếu giả định nhiệm kỳ tổng thống trung bình là 6 năm thì sẽ có một người trở thành tổng thống trong số 24 triệu em bé.
- Xác suất bỏ lá phiếu quyết định trong một cuộc bầu cử thay đổi tùy tình huống, nhưng trong một cuộc bầu cử ở bang California mà khó đánh giá bằng thăm dò thì đó là “có”.
Rủi ro tác động đến cá nhân
- Kể từ khi bắt đầu dự án “Real World”, tác giả thường xuyên nhận được email về nhiều loại rủi ro khác nhau.
- Các câu hỏi về rủi ro như rơi máy bay, bị cướp biển bắt cóc, chết đuối do dòng chảy, hay tai nạn giao thông ở Mỹ Latinh không có câu trả lời đơn giản.
- Chỉ số tử vong thôi là chưa đủ; còn cần biết số người tham gia hoạt động đó.
- Lấy ví dụ tỷ lệ tử vong do tai nạn khi trượt tuyết hoặc trượt ván, con số này dựa trên mức trung bình 0,7 ca tử vong trên mỗi một triệu lượt đến các khu trượt tuyết chính thức ở Mỹ.
- Khi so sánh rủi ro giữa các hoạt động khác nhau, cũng cần tính đến thời gian dành cho hoạt động đó.
- Thuật ngữ “micromort” biểu thị xác suất tử vong một phần triệu do một hoạt động cụ thể gây ra, và trang này cung cấp so sánh giữa nhiều hoạt động khác nhau.
- Ví dụ, xác suất tử vong trong một lần nhảy dù là “không”.
- Nó gần với khoảng 10 micromort hơn.
- Vì xác suất có thể thay đổi rất nhiều tùy theo hành vi của từng cá nhân, việc áp dụng mức trung bình dân số cho một người cụ thể cần có phán đoán hợp lý.
- Ví dụ, xác suất tử vong trong một chuyến đi ô tô 200 dặm ở California là “có”.
- Ở đây dùng tỷ lệ tử vong tại California là khoảng 1 ca trên mỗi 150 triệu dặm xe chạy.
- Xác suất bị sét đánh là “không”.
- Không có dữ liệu đáng tin cậy về việc bị sét đánh, và nếu không nhận hỗ trợ y tế thì sự việc sẽ không được đưa vào thống kê chính thức.
- Cuối cùng, xác suất nam giới mắc ung thư vú là “không”.
- Tỷ lệ mắc ung thư vú ở nam giới là hiếm, nhưng phổ biến hơn người ta nghĩ; xác suất mắc trong đời là khoảng một phần nghìn, còn xác suất tử vong là một phần năm nghìn.
- Khi đánh giá tác động của bệnh tật, hút thuốc, béo phì và các yếu tố tương tự, tốt hơn nên dùng khái niệm “microlife”.
- Nó có nghĩa là thay đổi khoảng 30 phút trong tuổi thọ kỳ vọng, và khoảng thời gian này tương ứng xấp xỉ một phần triệu của cuộc đời một người trưởng thành.
Ý kiến của GN⁺
- Xác suất “một phần triệu” thường được dùng trong hội thoại hằng ngày như một cách nói cường điệu về nhiều tình huống khác nhau, nhưng những sự kiện thực sự có xác suất này rất hiếm và phụ thuộc vào các điều kiện cụ thể.
- Việc hiểu và tính toán những xác suất như vậy giúp phát triển tư duy thống kê, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro và ra quyết định.
- Vì mức độ rủi ro có thể thay đổi lớn tùy theo hành vi và hoàn cảnh của từng cá nhân, cần thận trọng khi áp dụng các mức trung bình nhân khẩu học cho từng người.
2 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Giả sử một cách rất rộng rãi rằng xác suất tên của ai đó là "Mark Shea" là 1:1.000.000.
Việc tôi nói "Mark Shea" có tỷ lệ khả năng là 20.000.000:1, tức khoảng 24 bit bằng chứng.
Những tuyên bố phi thường đòi hỏi bằng chứng phi thường, nhưng bằng chứng phi thường có thể phổ biến hơn bạn nghĩ.
Có ai giải thích giúp đây là nói về điều gì không? Tôi hơi ngốc nên không hiểu lắm hu hu