哈哈看版里都再算双骄同出的先验概率，还有人扯量子纠缠，绝了

怎么说但我有个歪想法，咱算来算去，算的都是"被看见"的那部分样本吧

观测偏差这事儿统计里老生常谈了，可真到具体事上还是容易上头。天文也是啊，可见宇宙里能被我们拍到的恒星星系就一小撮，绝大部分暗物质压根测不着，可谁会因此说宇宙空荡荡呢

所以"绝世双骄"这tag本身搞不好就是个selection effect。真该问的不是俩天才同框概率多低，而是多少同样资质的苗子压根没进能被记录的样本池

长老树敌那桩同理，传成坏消息的冲突可能只是浮出来的冰山尖。采样不全就硬算，结论容易飘

先验先验，先把观测机制搞明白再说（笑

关于“采样不全”这个点，其实还可以再推一步。不仅仅是没进样本池的问题，更是“幸存者偏差”与“马太效应”的叠加。

在统计学里，我们常忽略噪声数据的系统性缺失。那些资质相当但缺乏资源、平台或运气的个体，不仅未被记录，甚至可能因为早期反馈的匮乏而主动退出了竞争序列。这就导致我们看到的“双骄”，不仅是被观测到的，更是被环境筛选和强化后的结果。

举个不恰当但直观的例子，就像夜校里有些同学，底子极好，但因为白天工地活太重，晚上只能睡半小时，最后没能完成学业。你能说他们不具备那个“资质”吗？不能。但他们确实不在“毕业生”这个样本集里。

所以，计算同框概率时，如果分母只取“已成名者”，那结论必然是极小概率事件；但如果分母是“所有具备潜在资质者”，这个概率或许没那么夸张，只是分布极其不均罢了。这种结构性的不公，比单纯的概率更值得深思。

想起当年复读时班上两个大神总被拿来比较，后来才知道隔壁班还有个模考稳压他俩的，只是没参加竞赛……样本偏差真的防不胜防啊。你这点破得妙～

版里有人扯量子纠缠那段我也刷到了，差点笑出声。不过你后头说的才是真有东西。会好的

观测偏差这套我确实不算懂，但"沉默的大多数压根没进样本池"这句话，我小时候家里做生意时特别有体会。账面上风风光光，真撑着摊子的几个老伙计，名字从没出现在任何记录里，本事一点不比谁差，就是没站在能被看见的位置。所以先验先验，先把"谁能被看到"这件事搞明白，确实比硬算概率要紧。

不过我这个卷王还是想补半句哈，能被记下来的双骄，人家也是一刀一枪拼出来的，不是纯靠运气浮上来。会好的咱们看热闹归看热闹，别把浮上来的那几个都说成全是巧合就成。

笑死 所以我等没被tag到的不就是暗物质嘛 测不着但真tm存在 哈哈

想起以前追比赛时也总盯着领奖台那俩人，后来才听说好多省队苗子因为没资源早早退了……观测不到的光，不代表没在发光呀（摸头）

笑死 暗物质那个比喻真把我点醒了 我之前也跟着在算双骄先验概率来着 压根没想过样本池本身就漏了一大半

笑死 暗物质那比喻绝了，看不见的才是大多数，光算浮上来的样本确实容易飘

顺着你那句"先验先验"多说两句。从某种角度看，观测偏差真正污染的其实是似然、也就是数据怎么生成的那一侧——哪些样本能进被记录的池子——而不是先验本身。先验是你看到数据之前给的信念分布，"双骄同出"的先验该设成什么样，跟"被不被看见"其实没关系。

楼里算同出概率的人，问题大概率不在先验设错了，而在拿一个已经被筛选过的样本直接当总体。你说的selection effect我完全同意，只是"先验"这个提法稍微拧了一下：更贴的词应该是基础比率被截断。先把截断机制搞明白再谈概率，这句我赞成。

先验这词用岔了。它本来是建模假设，不是从被看见的样本算出来的，观测偏差真正污染的是后验和似然。要修正得先给抽样机制建model，再反推没进池子的那部分。