科學家使用貝葉斯公式算出了外星人存在的概率

2020-08-31 木木聊科學

人都是有惰性的，容易沉迷在安逸舒適的環境。與其坐在辦公室那裡耗費時光，不如多到現場車間走動，了解更多一線信息。

尤其作為車間管理者，更多的時間應該在&34;，即到現場多「走走、看看、聽聽、問問」，對於車間管理主要涉及以下五個方面：

01

品 質 管 理 方 面

在現場走動時對製程報表數據進行抽查，發現異常立即要求改善，製程控管屬於過程控管，有好的過程才有好的結果。

各工作崗位都有相應條款，但是執行過程中存在落差，只有通過我們的走動管理，才能發現實際執行情況。

02

成 本 管 理 方 面

從崗位人力安排、原物料損耗、水電汽耗用等這些方面中入手，現場走動關注能源的「跑、冒、滴、漏」，控管績效刻度目標須細化到每日，超標當天解析解決，做到日清日高。

03

交 期 管 理 方 面

平常工作落實日、周、月的設備點檢，發現異常及時處理，對設備需計劃性保養，運用PDCA循環來完善保養計劃，以期降低設備故障率，避免影響交期。

四、安 全 管 理 方 面

強化全體員的工安全意識，不斷宣導和要求，主管的糾偏能力也應提升。管理要做到事前預防，事中控制，事後總結，但安全管理重點是事前預防。

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安 全 管 理 方 面

強化全體員的工安全意識，不斷宣導和要求，主管的糾偏能力也應提升。管理要做到事前預防，事中控制，事後總結，但安全管理重點是事前預防。

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士 氣 管 理 方 面

團隊運作好壞與人員的儲備息息相關，因此在人才培育方面，我們可以從知識、技能和態度三個方面做好引導甚至還可以通過各輪崗形式，提升各方面的實際能力。

生產主要是圍繞以上五個方面進行管理，五者相輔相成、缺一不可，但是所有這些管理的落腳點最終又回歸的人的管理，歸結為人的問題，但因為人不是機器設備，是有感情和想法的，所以帶人要帶心，只有與下屬做好良性溝通，求同存異，揚長避短才能做到人盡其才，物盡其用。

相關焦點

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    那麼，面對數百年的猜測和不充分的信息，研究人員轉向了貝葉斯分析，一種利用我們所知道的來推斷我們不知道的東西的方法。為了做到這一點，科學家把地球的悠久歷史放在了一個回放循環中。我們從地質記錄中知道，一旦我們的星球環境穩定到足以支持生命存在，它就開始迅速發展。我們還知道，第一個多細胞有機體，最終產生了今天的技術文明，但進化時間要長得多，大約40億年。
  • 條件概率,全概率,貝葉斯公式理解
    由條件概率公式推導出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以計算出P(B|A)。假設B是由相互獨立的事件組成的概率空間{B1,b2，...bn}。則P(A)可以用全概率公式展開：P(A)=P （A|B1)P(B1)+P（A|B2)P(B2)+..P（A|Bn)P(Bn)。
  • 全概率公式&貝葉斯公式
    該怎樣理解這兩個公式呢ԅ(¯ㅂ¯ԅ)？簡單來說，如果導致一個事件發生的原因有很多種，而且各種原因是互斥的，那麼這個事件發生的概率就是每種原因引起該事件發生的概率的總和，而求出這個概率，就是全概率公式要解決的問題而如果一個事件已經發生了，有很多原因都能導致這個事件發生。
  • 概率|全概率公式和貝葉斯公式
    註：有些條件概率不方便直接求，而用貝葉斯公式將其轉換後，每一項我們都可以求得，這種迂迴的方式很方便，但是剛開始使用大家可能在思路上轉不過來，覺得很亂，多做幾個題就會清晰許多，不信你試試    最後我想致謝白志惠老師，在這裡引用她之前寫的一篇文章——「狼來了」的貝葉斯公式解讀：    狼來了這個故事大家都聽過，那麼從心理角度分析，這個小孩是如何一步步喪失村民信任的呢？我們可以藉助貝葉斯公式來解讀。
  • 全概率公式和貝葉斯公式
    條件概率公式 設A, B是兩個事件，且P(B)>0， 則在事件B發生的條件下，事件A發生的條件概率(conditional probability)為：P(A|B)=P(AB)/P(B)條件概率是理解全概率公式和貝葉斯公式的基礎，可以這樣來考慮，如果P(A|B)大於P(A)則表示B的發生使A發生的可能性增大了。
  • 條件概率和貝葉斯公式 - 圖解概率 03
    條件概率與貝葉斯公式給定條件 B 發生時, A 的條件概率:現在用文氏圖直觀來看什麼是條件概率
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  • 科普| 貝葉斯概率模型一覽
    頻率學派主張大數定律，對參數的最佳選擇是使觀測變量概率最大的值；而貝葉斯學派提出了貝葉斯公式和主觀概率，他們認為參數可以是一個分布，並且最初可以通過主觀經驗設置。頻率學派的人對此是無法接受的，他們認為參數應該是一個確定的值不應該有隨機性。舉個例子，有個檢測太陽是否爆炸的探測器，它有 0.3 左右的概率撒謊。當探測器說出太陽爆炸時，兩個學派的人答案是不一樣的。
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    全概率公式百度百科給定義有些拗口：公式表示若事件A1，A2，…，An構成一個完備事件組且都有正概率，則對任意一個事件B都有公式成立。
  • 貝葉斯和貝葉斯公式
    【為了證明上帝的存在，他發明了概率統計學原理，遺憾的是，他的這一美好願望至死也未能實現】貝葉斯(約1701-1761) Thomas Bayes，英國數學家。約1701年出生於倫敦，做過神甫。1742年成為英國皇家學會會員。
  • 貝葉斯與貝葉斯公式
    他非常想證明上帝的存在，於是希望藉助概率統計的知識。當時貝葉斯發現了古典統計學存在的一些缺點，從而提出了自己的一套貝葉斯統計學理論。貝葉斯的理論是基於條件概率的理論上的，所以讓我們來簡單看看條件概率是個什麼東西。
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    貝葉斯公式的得來在需要計算事件A在事件B下的條件概率時，可以計算P(A|B)=P(AB)/P(B),又因為條件概率公式P(AB)= P(B|A)*P(A)，所以可得P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)。
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    假如銀河系中一共有1000億顆行星，其中具備生命誕生條件的佔1/1000，然而這些星球中，只有1/100實際上誕生出了生命。這麼算下來銀河系中約有100萬顆行星存在生命。然而，即使這100萬顆行星上的生命體都已進化為我們人類這樣高級的生命體，而且還掌握著與其他星球進行通信的技術，我們和外星人相遇的概率還是很低。
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    但是，某些情況更適合使用另外一種統計方法：貝葉斯統計。圖1 太陽爆炸了嗎？圖 1 中畫的是什麼情況呢？頻率論統計學家很清楚，只有兩種可能：探測器擲出一對 6，表示它說了謊；或者擲出其他的數，表示它說的是真的。因為沒有擲出一對 6 的概率是 35/326（97.22%），所以頻率論統計學家得出結論，探測器可能說的是真話。因此，太陽真的可能爆炸了。
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    理解概念學習逆概問題所謂的貝葉斯方法源於他生前為解決一個「逆概」問題寫的一篇文章，而這篇文章是在他死後才由他的一位朋友發表出來的。在貝葉斯寫這篇文章之前，人們已經能夠計算「正向概率」，如「假設袋子裡面有N個白球，M個黑球，你伸手進去摸一把，摸出黑球的概率是多大」。
  • CFA乾貨放送——貝葉斯公式
    高大上的公式跟我什麼關係呢？它除了是個公式還是個公式呀！NO！NO！NO！很多粉絲都是懸疑推理劇的鐘愛粉那你們是否知道CFA裡面的貝葉斯公式在偵破案件時十分有用！！！在貝葉斯寫這篇文章之前，人們已經能夠計算「正向概率」，如「假設袋子裡面有 N 個白球，M 個黑球，你伸手進去摸一把，摸出黑球的概率是多大」。