DQNネームとベイズ推定

いわゆるDQNネームは就職に不利なのか、採用担当者はDQNネームの入社希望者を弾くべきか。
ベイズ推定的に考えてみた。

ベイズ推定による確率計算(Wikipediaより

P(A) = 事象 A が発生する確率
P(A|X) = 事象 X が発生した下で事象 A が発生する条件付き確率

bayes

仮定

  1. DQNは全体の1%。P(DQN)=1%、P(普通)=99%。
  2. DQNの90%はDQNネーム。P(DQN名|DQN)=90%、P(普通名|DQN)=10%。
  3. 普通の人の1%の人はDQNネーム。P(DQN名|普通)=1%、P(普通名|普通)=99%。

名前を知らない時のDQN確率

仮定1より、P(DQN)=1%

普通名の人がDQNである確率

P(DQN|普通名)
= [P(普通名|DQN)*P(DQN)] / [P(普通名|DQN)*P(DQN) + P(普通名|普通)*P(普通)]
= [10%*1%] / [10%*1% + 99%*99%]
= 0.1%

DQN名の人がDQNである確率

P(DQN|DQN名)
= [P(DQN名|DQN)*P(DQN)] / [P(DQN名|DQN)*P(DQN) + P(DQN名|普通)*P(普通)]
= [90%*1%] / [90%*1% + 1%*99%]
= 47.6%

考察

  1. DQN名だからといって、その人がDQNである確率は47.6%。約半分に過ぎない。
  2. DQN名の人がDQNである確率(47.6%)は、普通名の人がDQNである確率(0.1%)の476倍。約500倍!
  3. 名前を知らない人がDQNである確率は1%であるのに対し、普通名の人がDQNである確率は0.1%であり、リスクを1/10に減らすことができる。
  4. つまり、普通名の人を採用することはDQNリスクを1/10に減らすことができる。

結論

採用担当者は普通名の人を採用し、DQN名の人を落とすべきである。DQNの採用を避けたいのであれば。


おまけ

ベイズの定理を使わずに、「もしも世の中に1万人いたら」として表を作ったら次の通り。式でやるより表の方がわかりやすいなあ。

普通名 DQN名
普通の人 9801人 99人 9900人
DQNの人 10人 90人 100人
9811人 189人 10000人

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