Вчерашняя задачка про бубонную волчанку забавна тем, что наивный ответ пресловутой блондинки из анекдота (это которая «вероятность встретить динозавра на улице равна 50%: либо встречу, либо нет!») и правильный расчет по формуле здесь дают одинаковый результат. А попытки исходя из вводных что-то прикинуть «на пальцах» нередко приводят к неправильному результату (в комментах там случился разбег мнений буквально от 0,99% до 99%).

Кому интересно детально погрузиться в лор по правилу Байеса, которое позволяет корректно решать такого рода задачки, рекомендую прочитать вот это объяснение с визуальными примерами.

Но сама формула Байеса, если честно, нередко не кажется очень интуитивной – поэтому для удобства часто можно мысленно просто раскидать имеющиеся вероятности по воображаемой популяции людей, как это сделано в этом описании решения. Когда сопоставляешь не вероятности, а количество условных людей в разных группах – мозгам как-то чуть проще осознать, что происходит.

Именно поэтому, кстати, когда в современных больницах от пациентов требуется получить осознанный выбор между какими-то альтернативами (каждая из которых несет риски и выгоды вероятностного характера) – лучшей практикой считается объяснение возможных последствий не просто текстом с процентами, а на специальных графиках с раскрашенными челобучками. См., к примеру, вот этот скрин из свежего (годного) медицинского сериала The Pitt.

Совсем упрощенный TLDR по байесианскому мышлению, пожалуй, можно сформулировать такой: всегда очень важно начинать любую оценку вероятностей от «базовых уровней» – насколько часто что-то в принципе встречается по жизни. Потому что заголовок статьи в газете «3 кружки кофе в день повышают риск заболеть пиздецомой мозга в два раза!» может звучать очень пугающе, но если базовый уровень распространенности этого заболевания составляет около 0,01% – то в этом контексте уже всё воспринимается несколько иначе.