（ 5 x 0.80 = 4 ） 。 基於 百分之二十 的 失誤率 ， 飛谷 博士 會 將 一 輛 藍色 計程車 （ 5 x 0.20 =1 ） 誤認為 綠色 。 同樣地 ， 他 能 正確 認定 二十五 輛 綠色 計程車 的 機率 也 是 百分之八十 ， 所以 他 可以 辨認出 二十 輛 綠車 （ 25 x 0.80 = 20 ） 。 他 也 因為 百分之二十 的 失誤率 ， 將 五 輛 綠色 綠色 計程車 （ 25 x 0.20 =5 ） 誤認為 藍色 。 真正 顏色 敘達維安 的 計程車 飛谷 博士 認定為 綠色 的 計程車 飛谷 博士 認定為 藍色 的 計程車 藍色 五 輛 藍車 一 輛 （ 5 x 0.20 = 1 ） 四 輛 （ 5 x 0.80 = 4 ） 綠色 二十五 輛 綠車 二十 輛 （ 25 x 0.80 = 20 ） 五 輛 （ 25 x 0.20 = 5 ） 三十 輛 車 中 有 五 輛 藍車 （ 5/30 = 17% ） 失誤率 1/21 = 5% 5/9 = 56% 表格 4： 薇拉 在 上述 表格 中 ， 將 「 二十五 輛 綠色 及 五 輛 藍色 計程車 」 和 「 飛谷 博士 辨認 計程車 顏色 的 正確率 為 百分之八十 」 兩 種 獨立 資訊 ， 進行量 方面 的 連結 。 在 上述 敘達維安 的 情形 中 ， 當 飛谷 博士 相信 他 九 次 看見 的 都 是 藍色 計程車 時 （ 右列 ） ， 其實 只 有 四 次 是 正確 的 ， 另外 五 次 是 判斷 錯誤 ， 事實 上 計程車 是 綠色 的 。 這 個 結果 顯得 相當 矛盾 ， 當 他 說 「 藍色 」 時 ， 反而 應該 是 綠色 才 對 。 在 表格 四 中 ， 我們 利用 了 所有 指向 「 藍色 」 說法 的 相關 資訊 ： 飛谷 博士 的 視力 與 綠色 或 藍色 計程車 比例 的 基本 資料 。 因為 綠色 計程車 的 數量 比 藍色 多 很多 ， 所以 不論 飛谷 博士 的 證詞 為 何 ， 綠色 計程車 的 嫌疑 最 大 。 如今 ， 對 薇拉 及 事實 真相 來 說 ， 最 有趣 的 當然 是 ， 當 證人 說出 「 藍色 」 時 判斷 錯誤 的 機率 有 多 大 。 他 九 次 （ 5+4=9 ） 看見 的 藍車 ， 事實 上 有 五 次 是 綠色 的 計程車 。 因此 ， 飛谷 博士 的 失誤率 為 百分之五十六 （ 5/9 = 0.56 ） ， 也就是說 他 的 證詞 半數 以上 是 錯 的 ！ 我們 不斷 地 應用 這 種 方法 ， 日常 生活 中 也 如此 。 證人 的 誠信度 可以 左右 奇蹟 的 發生 ， 當 我們 在 頭腦 清楚 時 還 會 對 奇蹟 深信不疑 ， 完全 是 因為 它們 很 明顯 地 比 錯誤 或 觀察 者 的 惡意 欺騙 還 容易 發生 。 在 我們 提出 的 案例 中 ， 藍色 計程車 的 比例 為 百分之十七 ， 比 證人 百分之二十 的 失誤率 還 低 。 當 證人 的 失誤率 明顯 地 比 藍色 計程車 的 比例 還 低 時 ， 他 的 證詞 才 有效 。 但 這 個 條件 並 不 存在 ， 所以 這 種 情形 下 的 證詞 事實 上 也 派不上 用場 。 法官 以 讚賞 的 眼光 看 著 薇拉 ， 並 喃喃自語 ： 「 原來如此 ， 原來如此 。 」 如果 證人 說 了 「 綠色 」 ， 那 有 可能 是 「 藍色 」 嘍 ？ 不可能 ！ 飛谷 博士 百分之五十六 的 失誤率 指 的 是 在 特定 狀況 下 對 「 藍色 」 的 認定 。 他 在 二十一 次 中 （ 20 + 1 = 21 ） 看見 「 綠色 」 ， 卻 只有 一 次 是 誤判 ， 他 對 「 綠色 」 說法 的 失誤率 為 百分之五 （ 1/21 = 0.05 ， 見 表格 四中 第三 列 ） ， 因此 在 百分之九十五 （ 100 - 5 = 95 ） 的 情況 下 ， 當 證人 說 「 綠色 」 時 是 正確 的 。 「 真是 令 人 驚訝 ， 」 法官 陷入 一 陣 沉思 ， 「 這 結果 完全 改變 了 本 案 的 審理 角度 。 案子 原本 看來 那麼 單純 __UNDEF__ .
 
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__UNDEF__ 但 我 卻 有 個 感覺 ， 您 讓 我 的 腦袋 __UNDEF__ .
 
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，容 我 這麼 說 吧 __UNDEF__ .
 
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， 完全 打 了 結 。 」 「 是 啊 ， 法官 大人 ， 第一 次 遇到 這樣 的 事 總 讓 人 不能 確定 ， 」 薇拉 以 眼神 暗示 結束 談話 ， 「 但 事實 上 這 並 不 難 。 您 別 急 ， 找 個 時間 ， 安靜 地 核算 看看 吧 ！ 」 法官 決定 延期 審理 此 案 （ 他 打算 利用 時間 來 核算 一切 ） ， 之後 做出 了 一 個 明智 的 判決 ： 伊馬‧佛法特 必須 負擔 百分之五十六 的 損失 費用 ， 而 如 琺 ‧ 雷喜 需 付 百分之四十四 。 5 如 琺 ‧ 雷喜 同意 這 項 判決 ， 畢竟 她 可以 少 付 許多 賠償金 。 不過 她 也 無法 高興 太 久 ， 因為 除了 賠償金 外 ， 她 還 得 支付 薇拉 的 律師費 。 被迫 在 法庭 觀察 整 個 事件 發展 的 飛谷 博士 ， 對 此 留下 深刻 的 印象 。 「 這 真是 太 令 人 驚訝 了 ， 」 他 心想 。 「 雖然 我 辨認 兩 種 顏色 車子 的 正確率 高達 百分之八十 ， 但 失誤率 卻 仍 與 計程車 顏色 的 比例 有關 ， 當 我 認為 看到 的 計程車 是 綠色 時 ， 只 有 百分之五 的 失誤率 。 反而 當 我 說 計程車 是 藍色 時 ， 失誤率 反而 提高為 百分之五十六 。 我 不 懂 ， 為什麼 算出 失誤率 需要 證人 的 準確性 與 各 種 計程車 顏色 的 比例 這 兩 種 資訊 ？ 」 在 他 準備 走下 法院 階梯 時 ， 突然 聽見 一 陣 匆忙 的 女鞋 腳步聲 在 他 背後 響起 ， 那 正 是 薇拉‧普歐立 。 她 對 打擾 他 的 假期 感到 十分 抱歉 ， 並 邀請 他 到 法院 的 休息室 喝 杯 咖啡 。 飛谷 博士 非常 樂意 地 接受 這 位 迷人 女 律師 的 邀請 ， 雖然 他 緊張 地 雙手 冒 汗 ， 但 仍 用心 地 提出 睿智 的 問題 ， 薇拉 也 嘗試 著 跟 他 解釋 自己 對 機率論 的 看法 ： 「 我們 有 兩 個 完全 不相干 的 資訊 來源 ： 第一 是 我們 已經 先 知道 敘得娜 兩 種 計程車 顏色 的 比例 ； 第二 是 您 的 證詞 和 在 約談 時 測得 的 可靠度 。 接著 ， 我們 必須 同時 觀察 這 兩 種 資訊 ， 因為 它們 一樣 重要 。 如果 您 那 雙 迷人 的 眼睛 __UNDEF__ .
 
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， 我 是 說 眼力 好 的 話 ， 當然 我們 不能 單純 地 只 以 您 看到 的 做 決定 ， 還 需 顧慮到 在 這 種 情況 下 究竟 該 做 什麼 樣 的 觀察 。 您 應該 了解 ， 我 指 的 是 什麼 。 」 「 是 的 ， 當然 了解 ， 」 飛谷 博士 說 著 ， 這時 他 緊盯 著 薇拉‧普歐立 的 雙唇 ， 其實