ABOUT THE SPEAKER
Peter Donnelly - Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom.

Why you should listen

Peter Donnelly applies statistical methods to real-world problems, ranging from DNA analysis (for criminal trials), to the treatment of genetic disorders. A mathematician who collaborates with biologists, he specializes in applying probability and statistics to the field of genetics, in hopes of shedding light on evolutionary history and the structure of the human genome.

The Australian-born, Oxford-based mathematician is best known for his work in molecular evolution (tracing the roots of human existence to their earliest origins using the mutation rates of mitochondrial DNA). He studies genetic distributions in living populations to trace human evolutionary history -- an approach that informs research in evolutionary biology, as well as medical treatment for genetic disorders. Donnelly is a key player in the International HapMap Project, an ongoing international effort to model human genetic variation and pinpoint the genes responsible for specific aspects of health and disease; its implications for disease prevention and treatment are vast.

He's also a leading expert on DNA analysis and the use of forensic science in criminal trials; he's an outspoken advocate for bringing sensible statistical analysis into the courtroom. Donnelly leads Oxford University's Mathematical Genetics Group, which conducts research in genetic modeling, human evolutionary history, and forensic DNA profiling. He is also serves as Director of the Wellcome Trust Centre for Human Genetics at Oxford University, which explores the genetic relationships to disease and illness. 

More profile about the speaker
Peter Donnelly | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Peter Donnelly: How juries are fooled by statistics

Peter Donelly istatistiklerin jürileri nasıl kandırdığını gösteriyor.

Filmed:
1,279,860 views

Oxford matematikçisi Peter Donelly, insanların istatistik verileri değerlendirirken sıklıkla yaptıkları hataları gösteriyor, ve bu hataların adli davalardaki yıkıcı sonuçlarını gözler önüne seriyor.
- Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
As other speakershoparlörler have said, it's a ratherdaha doğrusu dauntingyıldırıcı experiencedeneyim --
0
0
2000
Diğer konuşmacıların da dediği gibi, bu gerçekten de biraz ürkütücü bir deneyim-
00:27
a particularlyözellikle dauntingyıldırıcı experiencedeneyim -- to be speakingkonuşuyorum in frontön of this audienceseyirci.
1
2000
3000
bu seyirci kitlesinin karşısında konuşmak, özellikle ürkütücü.
00:30
But unlikeaksine the other speakershoparlörler, I'm not going to tell you about
2
5000
3000
Ama diğer konuşmacıların aksine, ben sizlere
00:33
the mysteriesgizemler of the universeEvren, or the wondersharikaları of evolutionevrim,
3
8000
2000
evrenin sırlarından, ya da evrimin mucizelerinden,
00:35
or the really cleverzeki, innovativeyenilikçi waysyolları people are attackingsaldırma
4
10000
4000
veya insanların dünyamızdaki eşitsizliklerle savaşmak için
00:39
the majormajör inequalitieseşitsizlikler in our worldDünya.
5
14000
2000
buldukları akılcı ve yenilikçi yollardan bahsetmeyeceğim.
00:41
Or even the challengeszorluklar of nation-statesulus devletler in the modernmodern globalglobal economyekonomi.
6
16000
5000
Hatta devletlerin global ekonomide karşılaştıkları zorlukları da anlatmayacağım.
00:46
My briefkısa, as you've just heardduymuş, is to tell you about statisticsistatistik --
7
21000
4000
Ben kısaca, demin de duyduğunuz gibi, size istatistikten bahsedeceğim--
00:50
and, to be more precisekesin, to tell you some excitingheyecan verici things about statisticsistatistik.
8
25000
3000
daha net olmak gerekirse, istatistik ile ilgili heyecanlı birşeylerden bahsedeceğim.
00:53
And that's --
9
28000
1000
ve bu da --
00:54
(LaughterKahkaha)
10
29000
1000
(Gülüşmeler)
00:55
-- that's ratherdaha doğrusu more challengingmeydan okuma
11
30000
2000
aslında benden önce gelmiş ve benden sonra gelecek
00:57
than all the speakershoparlörler before me and all the onesolanlar cominggelecek after me.
12
32000
2000
konuşmacıların yaptıklarından çok daha zor bir şey.
00:59
(LaughterKahkaha)
13
34000
1000
(Gülüşmeler)
01:01
One of my seniorkıdemli colleaguesmeslektaşlar told me, when I was a youngsterdelikanlı in this professionmeslek,
14
36000
5000
Bu mesleğe ilk başladığımda, kıdemli meslektaşlarımdan biri, biraz da gurur duyarak,
01:06
ratherdaha doğrusu proudlygururla, that statisticiansistatistikçiler were people who likedsevilen figuresrakamlar
15
41000
4000
istatistikçilerin rakamları seven ama muhasebeci olabilecek
01:10
but didn't have the personalitykişilik skillsbecerileri to becomeolmak accountantsmuhasebeciler.
16
45000
3000
kişilik özelliklerine sahip olmadıklarını söylemişti.
01:13
(LaughterKahkaha)
17
48000
2000
(Gülüşmeler)
01:15
And there's anotherbir diğeri in-jokein-şaka amongarasında statisticiansistatistikçiler, and that's,
18
50000
3000
İstatistikçilerin kendi aralarında yaptıkları bir başka şaka daha var, o da şöyle,
01:18
"How do you tell the introvertediçe dönük statisticianistatistikçi from the extroverteddışa dönük statisticianistatistikçi?"
19
53000
3000
"İçedönük istatistikçi ile dışadönük istatistikçiyi nasıl ayırd edersiniz?"
01:21
To whichhangi the answerCevap is,
20
56000
2000
Bu sorunun yanıtı ise şu:
01:23
"The extroverteddışa dönük statistician'sistatistikçi en the one who looksgörünüyor at the other person'skişiler shoesayakkabı."
21
58000
5000
"Dışadönük istatistikçi, konuşurken karşısındakinin ayakkabısına bakandır"
01:28
(LaughterKahkaha)
22
63000
3000
(Gülüşmeler)
01:31
But I want to tell you something usefulişe yarar -- and here it is, so concentrateyoğunlaşmak now.
23
66000
5000
Ama ben size faydalı birşey anlatmak istiyorum -- geliyor, dikkatli dinleyin.
01:36
This eveningakşam, there's a receptionresepsiyon in the University'sÜniversitenin MuseumMüze of NaturalDoğal HistoryGeçmiş.
24
71000
3000
Bu akşam, üniversitenin Doğa Tarihi Müzesi'nde bir tören var;
01:39
And it's a wonderfulolağanüstü settingayar, as I hopeumut you'llEğer olacak find,
25
74000
2000
harika bir ortam, umarım siz de öyle düşüneceksiniz.
01:41
and a great iconikon to the besten iyi of the VictorianViktorya dönemi traditiongelenek.
26
76000
5000
Ve Victoria döneminin en iyi örneklerinden biri.
01:46
It's very unlikelyolası olmayan -- in this specialözel settingayar, and this collectionToplamak of people --
27
81000
5000
Pek olası değil -- bu özel ortamda, bu insan toplamında --
01:51
but you mightbelki just find yourselfkendin talkingkonuşma to someonebirisi you'dşimdi etsen ratherdaha doğrusu wishdilek that you weren'tdeğildi.
28
86000
3000
ama bir anda kendinizi aslında konuşmak istemediğiniz biri ile konuşur halde bulabilirsiniz.
01:54
So here'sburada what you do.
29
89000
2000
Eğer böyle olursa yapmanız gereken şey şu:
01:56
When they say to you, "What do you do?" -- you say, "I'm a statisticianistatistikçi."
30
91000
4000
Size "mesleğiniz nedir?" diye soracak olurlarsa -- hemen "İstatistikçiyim" deyin.
02:00
(LaughterKahkaha)
31
95000
1000
(Gülüşmeler)
02:01
Well, exceptdışında they'veonlar ettik been pre-warnedÖnceden uyardı now, and they'llacaklar know you're makingyapma it up.
32
96000
4000
Şey, tabii şimdi olduğu gibi önceden uyarılmış ve uydurduğunuzu bilmiyor oldukları zaman...
02:05
And then one of two things will happenolmak.
33
100000
2000
Bunu söylediğinizde iki şeyden biri olacak:
02:07
They'llOnlar olacak eitherya discoverkeşfetmek theironların long-lostUzun zamandır kayıp cousinhala kızı in the other cornerköşe of the roomoda
34
102000
2000
Ya odanın diğer ucunda uzun zamandır görmedikleri bir kuzenleri olduğunu fark ediverip
02:09
and runkoş over and talk to them.
35
104000
2000
koşarak onun yanına gidecekler,
02:11
Or they'llacaklar suddenlyaniden becomeolmak parchedkavrulmuş and/or hungry -- and oftensık sık bothher ikisi de --
36
106000
3000
ya da birden kendilerini dili damağı kurumuş ve/veya acıkmış -- ya da genellikle her ikisi birden -- hissedecekler
02:14
and sprintsürat koşusu off for a drinkiçki and some foodGıda.
37
109000
2000
ve koşa koşa biraz yiyecek ve içecek bulmaya gidecekler.
02:16
And you'llEğer olacak be left in peaceBarış to talk to the personkişi you really want to talk to.
38
111000
4000
Siz de, huzur içinde gerçekten konuşmak istediğiniz insanlarla konuşabileceksibiz.
02:20
It's one of the challengeszorluklar in our professionmeslek to try and explainaçıklamak what we do.
39
115000
3000
Bizim mesleğimizin en zorlu kısımlarından biri de insanlara tam olarak ne yaptığımızı anlatabilmek.
02:23
We're not topüst on people'sinsanların listslisteleri for dinnerakşam yemegi partyParti guestsmisafir and conversationskonuşmaları and so on.
40
118000
5000
İnsanların konuk listelerinde ya da muhabbet ortamlarında en başta yer almıyoruz.
02:28
And it's something I've never really foundbulunan a good way of doing.
41
123000
2000
Ve mesleğimi anlatmak asla iyi becerebildiğim bir şey olmamıştır.
02:30
But my wifekadın eş -- who was then my girlfriendkız arkadaşı --
42
125000
3000
Ama karım -- o zamanlar kız arkadaşım --
02:33
managedyönetilen it much better than I've ever been ableyapabilmek to.
43
128000
3000
bunu benim şimdiye dek yaptığımdan çok daha iyi becerdi.
02:36
ManyBirçok yearsyıl agoönce, when we first startedbaşladı going out, she was workingçalışma for the BBCBBC in Britainİngiltere,
44
131000
3000
Yıllar önce, ilk çıkmaya başladığımızda, o İngiltere BBC kanalı için çalışıyordu,
02:39
and I was, at that stageevre, workingçalışma in AmericaAmerika.
45
134000
2000
bense o zamanlarda Amerika'da çalışıyordum.
02:41
I was cominggelecek back to visitziyaret etmek her.
46
136000
2000
Onu ziyaret etmek için geri geliyordum.
02:43
She told this to one of her colleaguesmeslektaşlar, who said, "Well, what does your boyfrienderkek arkadaş do?"
47
138000
6000
Bunu söylediği iş arkadaşlarından biri, "Erkek arkadaşın ne iş yapıyor?" diye sormuş.
02:49
SarahSarah thought quiteoldukça hardzor about the things I'd explainedaçıkladı --
48
144000
2000
Sarah, ona daha önce anlattığım şeyler üzerine enine boyuna düşünürdü --
02:51
and she concentratedkonsantre, in those daysgünler, on listeningdinleme.
49
146000
4000
o günlerde dinlemeye odaklanmış durumdaydı.
02:55
(LaughterKahkaha)
50
150000
2000
(Gülüşmeler)
02:58
Don't tell her I said that.
51
153000
2000
Size söylediğimi duymasın.
03:00
And she was thinkingdüşünme about the work I did developinggelişen mathematicalmatematiksel modelsmodeller
52
155000
4000
Benim evrimi ve modern genetiği anlamak için
03:04
for understandinganlayış evolutionevrim and modernmodern geneticsgenetik.
53
159000
3000
geliştirmekte olduğum matematik modelleri üzerine düşünüyordu.
03:07
So when her colleagueçalışma arkadaşı said, "What does he do?"
54
162000
3000
Dolayısıyla arkadaşı "Mesleği ne?" diye sorduğunda
03:10
She pauseddurdurulmuş and said, "He modelsmodeller things."
55
165000
4000
Bir an duraksadı ve "Birşeyleri modelliyor" dedi.
03:14
(LaughterKahkaha)
56
169000
1000
(Gülüşmeler)
03:15
Well, her colleagueçalışma arkadaşı suddenlyaniden got much more interestedilgili than I had any right to expectbeklemek
57
170000
4000
Ee, arkadaşı aniden hak ettiğimden çok daha büyük bir ilgi duymaya başladı
03:19
and wentgitti on and said, "What does he modelmodel?"
58
174000
3000
ve devam ederek şöyle dedi "Neyi modelliyor?"
03:22
Well, SarahSarah thought a little bitbit more about my work and said, "GenesGenler."
59
177000
3000
Ee, Sarah çalışmam üzerine biraz düşündü ve "Genleri" dedi.
03:25
(LaughterKahkaha)
60
180000
4000
(Gülüşmeler)
03:29
"He modelsmodeller genesgenler."
61
184000
2000
"Genleri modelliyor."
03:31
That is my first love, and that's what I'll tell you a little bitbit about.
62
186000
4000
Bu benim ilk aşkım ve size ondan biraz daha bahsedeceğim.
03:35
What I want to do more generallygenellikle is to get you thinkingdüşünme about
63
190000
4000
Daha genel olarak yapmak istediğim, sizleri dünyamızdaki
03:39
the placeyer of uncertaintybelirsizlik and randomnessrastgelelik and chanceşans in our worldDünya,
64
194000
3000
belirsizlik ve rastgelelik ve şansın yeri hakkında ve bizim buna nasıl tepki verdiğimiz,
03:42
and how we reacttepki to that, and how well we do or don't think about it.
65
197000
5000
onu ne kadar iyi düşündüğümüz ya da düşünmediğimizi düşünmeye sevk etmek.
03:47
So you've had a prettygüzel easykolay time up tillkadar now --
66
202000
2000
Şu ana kadar, bu konuşmaya kadar rahattınız --
03:49
a fewaz laughsgülüyor, and all that kindtür of thing -- in the talksgörüşmeler to datetarih.
67
204000
2000
biraz gülüşmeler, ve benzeri --.
03:51
You've got to think, and I'm going to asksormak you some questionssorular.
68
206000
3000
Biraz düşünmeniz gerek ve ben size bazı sorular soracağım.
03:54
So here'sburada the scenefaliyet alani, sahne for the first questionsoru I'm going to asksormak you.
69
209000
2000
İşte bu, soracağım ilk sorunun görüntüsü.
03:56
Can you imaginehayal etmek tossingsavurma a coinmadeni para successivelyarka arkaya?
70
211000
3000
Bir bozuk parayı ardı ardına attığınızı hayal edebiliyor musunuz?
03:59
And for some reasonneden -- whichhangi shall-acak remainkalmak ratherdaha doğrusu vaguebelirsiz --
71
214000
3000
Daha ziyade belirsiz kalması gereken bir nedenden ötürü
04:02
we're interestedilgili in a particularbelirli patternmodel.
72
217000
2000
özel bir örüntüyle ilgileniyoruz.
04:04
Here'sİşte one -- a headkafa, followedtakip etti by a tailkuyruk, followedtakip etti by a tailkuyruk.
73
219000
3000
Bu birincisi -- tura, sonra yazı, sonra yazı.
04:07
So supposevarsaymak we tossatmak a coinmadeni para repeatedlydefalarca.
74
222000
3000
Farz edin ki bir bozuk parayı defalarca atıyoruz.
04:10
Then the patternmodel, head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk, that we'vebiz ettik suddenlyaniden becomeolmak fixatedsabitlenmiş with happensolur here.
75
225000
5000
Demin takılıp kaldığımız tura-yazı-yazı örüntüsü burada da karşımıza çıkıyor.
04:15
And you can countsaymak: one, two, threeüç, fourdört, fivebeş, sixaltı, sevenYedi, eightsekiz, ninedokuz, 10 --
76
230000
4000
Sayabilirsiniz: bir, iki, üç, dört, beş, altı, yedi, sekiz, dokuz, 10 --
04:19
it happensolur after the 10thinci tossatmak.
77
234000
2000
10. atışımızdan sonra oldu.
04:21
So you mightbelki think there are more interestingilginç things to do, but humormizah me for the momentan.
78
236000
3000
Yapılacak daha enteresan şeyler olduğunu düşünebilirsiniz, ama şu an için huyuma gidin.
04:24
ImagineHayal this halfyarım of the audienceseyirci eachher get out coinsmadeni para, and they tossatmak them
79
239000
4000
Dinleyicilerin şu yarısının bozuk paraları çıkartıp attığını düşünün,
04:28
untila kadar they first see the patternmodel head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk.
80
243000
3000
ta ki ilk tura-yazı-yazı örüntüsünü görene kadar.
04:31
The first time they do it, maybe it happensolur after the 10thinci tossatmak, as here.
81
246000
2000
İlk yaptıklarında, belki şimdi olduğu gibi, 10.dan sonra olacak.
04:33
The secondikinci time, maybe it's after the fourthdördüncü tossatmak.
82
248000
2000
İkincide, belki dördüncüden sonra.
04:35
The nextSonraki time, after the 15thinci tossatmak.
83
250000
2000
Bir sonrakinde, 15. atıştan sonra.
04:37
So you do that lots and lots of timeszamanlar, and you averageortalama those numberssayılar.
84
252000
3000
Yani bunu defalarca ve defalarca yapıyorsunuz ve bu sayıların ortalamasını alıyorsunuz.
04:40
That's what I want this sideyan to think about.
85
255000
3000
Bu tarafın düşünmesini istediğim şey bu.
04:43
The other halfyarım of the audienceseyirci doesn't like head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk --
86
258000
2000
Dinleyicilerin öbür yarısı tura-yazı-yazı'yı sevmiyor --
04:45
they think, for deepderin culturalkültürel reasonsnedenleri, that's boringsıkıcı --
87
260000
3000
derin kültürel sebeplerden ötürü, bunun sıkıcı olduğunu düşünüyorlar --
04:48
and they're much more interestedilgili in a differentfarklı patternmodel -- head-tail-headkafa kuyruk kafa.
88
263000
3000
ve başka bir örüntüyle ilgileniyorlar -- tura-yazı-tura.
04:51
So, on this sideyan, you get out your coinsmadeni para, and you tossatmak and tossatmak and tossatmak.
89
266000
3000
Bu taraf, bozuk paralarınızı çıkartıyorsunuz ve atıp duruyorsunuz.
04:54
And you countsaymak the numbernumara of timeszamanlar untila kadar the patternmodel head-tail-headkafa kuyruk kafa appearsbelirir
90
269000
3000
Ve tura-yazı-tura örüntüsünü kaç defa gördüğünüzü sayıyorsunuz
04:57
and you averageortalama them. OK?
91
272000
3000
ve bu sayıların ortalamsını alıyorsunuz. Tamam?
05:00
So on this sideyan, you've got a numbernumara --
92
275000
2000
Şimdi, bu tarafta, bir sayınız var --
05:02
you've donetamam it lots of timeszamanlar, so you get it accuratelytam olarak --
93
277000
2000
defalarca yaptınız ve artık doğru bir sonuç var --
05:04
whichhangi is the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır untila kadar head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk.
94
279000
3000
ki bu da, tura-yazı-yazı'ya varana kadarki atışlarınızın ortalaması.
05:07
On this sideyan, you've got a numbernumara -- the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır untila kadar head-tail-headkafa kuyruk kafa.
95
282000
4000
Bu tarafta ise, yine bir sayınız var -- tura-yazı-tura olana kadarki sayıların ortalaması.
05:11
So here'sburada a deepderin mathematicalmatematiksel factgerçek --
96
286000
2000
İşte şimdi derin bir matematiksel hakikat geliyor--
05:13
if you've got two numberssayılar, one of threeüç things mustşart be truedoğru.
97
288000
3000
eğer iki sayı varsa, şu üç şeyden biri doğru olmak zorunda.
05:16
EitherHer iki they're the sameaynı, or this one'sbiri biggerDaha büyük than this one,
98
291000
3000
Ya her ikisi de aynıdır, ya bu sayı şu sayıdan büyüktür,
05:19
or this one'sbiri biggerDaha büyük than that one.
99
294000
1000
ya da şu sayı bu sayıdan büyüktür.
05:20
So what's going on here?
100
295000
3000
Yani burada neler oluyor?
05:23
So you've all got to think about this, and you've all got to voteoy --
101
298000
2000
Bunun üzerine düşünmelisiniz ve oy vermelisiniz --
05:25
and we're not movinghareketli on.
102
300000
1000
ve devam etmiyoruz.
05:26
And I don't want to endson up in the two-minuteİki dakikalık silenceSessizlik
103
301000
2000
İki dakikalık bir sessizlikle bitirip
05:28
to give you more time to think about it, untila kadar everyone'sherkesin var expressedifade a viewgörünüm. OK.
104
303000
4000
sizlere herkes fikrini belirtene kadar düşünmeniz için daha fazla zaman vermek istemiyorum. Tamam.
05:32
So what you want to do is comparekarşılaştırmak the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır untila kadar we first see
105
307000
4000
Yapacağınız şey, tura-yazı-tura'yı görene kadarki sayıların ortalamasıyla
05:36
head-tail-headkafa kuyruk kafa with the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır untila kadar we first see head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk.
106
311000
4000
tura-yazı-tura'yı görene kadarki sayıların ortalamasını alıp karşılaştırmak.
05:41
Who thinksdüşünüyor that A is truedoğru --
107
316000
2000
Kimler A'nın doğru olduğunu düşünüyor --
05:43
that, on averageortalama, it'llolacak take longeruzun to see head-tail-headkafa kuyruk kafa than head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk?
108
318000
4000
yani ortalamada, tura-yazı-tura'yı görmenin tura-yazı-yazı'yı görmekten daha uzun süreceğini?
05:47
Who thinksdüşünüyor that B is truedoğru -- that on averageortalama, they're the sameaynı?
109
322000
3000
Kimler B'nin doğru olduğunu düşünüyor? -- yani ortalamada, ikisinin aynı olduğunu?
05:51
Who thinksdüşünüyor that C is truedoğru -- that, on averageortalama, it'llolacak take lessaz time
110
326000
2000
Kimler C'nin doğru olduğunu düşünüyor -- yani ortalamada, tura-yazı-tura'nın
05:53
to see head-tail-headkafa kuyruk kafa than head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk?
111
328000
3000
tura-yazı-yazı'dan daha kısa zaman alacağını?
05:57
OK, who hasn'tdeğil sahiptir votedolarak yethenüz? Because that's really naughtyyaramaz -- I said you had to.
112
332000
3000
Pekala, kimler oy kullanması? Çünkü bu çok yaramazca bir şey -- Size zorundasınız demiştim.
06:00
(LaughterKahkaha)
113
335000
1000
(Gülüşmeler)
06:02
OK. So mostçoğu people think B is truedoğru.
114
337000
3000
Evet. Çoğunluk B'nin doğru olduğunu düşünüyor.
06:05
And you mightbelki be relievedrahatladım to know even ratherdaha doğrusu distinguishedseçkin mathematiciansmatematikçiler think that.
115
340000
3000
Ve seçkin matematikçilerin de böyle düşündüğünü bilmek sizi rahatlatabilir.
06:08
It's not. A is truedoğru here.
116
343000
4000
Ama değil. Burada A doğru.
06:12
It takes longeruzun, on averageortalama.
117
347000
2000
Ortalamada, o daha uzun sürüyor.
06:14
In factgerçek, the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır tillkadar head-tail-headkafa kuyruk kafa is 10
118
349000
2000
06:16
and the averageortalama numbernumara of tossesfırlatır untila kadar head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk is eightsekiz.
119
351000
5000
06:21
How could that be?
120
356000
2000
06:24
Anything differentfarklı about the two patternsdesenler?
121
359000
3000
06:30
There is. Head-tail-headBaş-kuyruk overlapsçakışma itselfkendisi.
122
365000
5000
06:35
If you wentgitti head-tail-head-tail-headkafa kuyruk kafa-kuyruk kafa, you can cunninglykurnazca get two occurrencesolaylar
123
370000
4000
06:39
of the patternmodel in only fivebeş tossesfırlatır.
124
374000
3000
06:42
You can't do that with head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk.
125
377000
2000
06:44
That turnsdönüşler out to be importantönemli.
126
379000
2000
06:46
There are two waysyolları of thinkingdüşünme about this.
127
381000
2000
06:48
I'll give you one of them.
128
383000
2000
06:50
So imaginehayal etmek -- let's supposevarsaymak we're doing it.
129
385000
2000
06:52
On this sideyan -- rememberhatırlamak, you're excitedheyecanlı about head-tail-tailbaş-kuyruk-kuyruk;
130
387000
2000
06:54
you're excitedheyecanlı about head-tail-headkafa kuyruk kafa.
131
389000
2000
06:56
We startbaşlama tossingsavurma a coinmadeni para, and we get a headkafa --
132
391000
3000
06:59
and you startbaşlama sittingoturma on the edgekenar of your seatoturma yeri
133
394000
1000
07:00
because something great and wonderfulolağanüstü, or awesomemüthiş, mightbelki be about to happenolmak.
134
395000
5000
07:05
The nextSonraki tossatmak is a tailkuyruk -- you get really excitedheyecanlı.
135
400000
2000
07:07
The champagne'sşampanya on icebuz just nextSonraki to you; you've got the glassesgözlük chilleddondurulmuş to celebratekutlamak.
136
402000
4000
07:11
You're waitingbekleme with batednefese breathnefes for the finalnihai tossatmak.
137
406000
2000
07:13
And if it comesgeliyor down a headkafa, that's great.
138
408000
2000
07:15
You're donetamam, and you celebratekutlamak.
139
410000
2000
07:17
If it's a tailkuyruk -- well, ratherdaha doğrusu disappointedlydisappointedly, you put the glassesgözlük away
140
412000
2000
07:19
and put the champagneŞampanya back.
141
414000
2000
07:21
And you keep tossingsavurma, to wait for the nextSonraki headkafa, to get excitedheyecanlı.
142
416000
3000
07:25
On this sideyan, there's a differentfarklı experiencedeneyim.
143
420000
2000
07:27
It's the sameaynı for the first two partsparçalar of the sequencesıra.
144
422000
3000
07:30
You're a little bitbit excitedheyecanlı with the first headkafa --
145
425000
2000
07:32
you get ratherdaha doğrusu more excitedheyecanlı with the nextSonraki tailkuyruk.
146
427000
2000
07:34
Then you tossatmak the coinmadeni para.
147
429000
2000
07:36
If it's a tailkuyruk, you crackçatlak openaçık the champagneŞampanya.
148
431000
3000
07:39
If it's a headkafa you're disappointedhayal kırıklığına uğramış,
149
434000
2000
07:41
but you're still a thirdüçüncü of the way to your patternmodel again.
150
436000
3000
07:44
And that's an informalresmi olmayan way of presentingtakdim it -- that's why there's a differencefark.
151
439000
4000
07:48
AnotherBaşka bir way of thinkingdüşünme about it --
152
443000
2000
07:50
if we tossedattı a coinmadeni para eightsekiz millionmilyon timeszamanlar,
153
445000
2000
07:52
then we'devlenmek expectbeklemek a millionmilyon head-tail-headsbaş-kuyruk-kafaları
154
447000
2000
07:54
and a millionmilyon head-tail-tailsBaş-kuyruk-kuyrukları -- but the head-tail-headsbaş-kuyruk-kafaları could occurmeydana in clumpsyığınları.
155
449000
7000
08:01
So if you want to put a millionmilyon things down amongstarasında eightsekiz millionmilyon positionspozisyonları
156
456000
2000
08:03
and you can have some of them overlappingörtüşen, the clumpsyığınları will be furtherayrıca apartayrı.
157
458000
5000
08:08
It's anotherbir diğeri way of gettingalma the intuitionsezgi.
158
463000
2000
08:10
What's the pointpuan I want to make?
159
465000
2000
08:12
It's a very, very simplebasit exampleörnek, an easilykolayca statedbelirtilen questionsoru in probabilityolasılık,
160
467000
4000
08:16
whichhangi everyher -- you're in good companyşirket -- everybodyherkes getsalır wrongyanlış.
161
471000
3000
08:19
This is my little diversionsaptırma into my realgerçek passiontutku, whichhangi is geneticsgenetik.
162
474000
4000
08:23
There's a connectionbağ betweenarasında head-tail-headsbaş-kuyruk-kafaları and head-tail-tailsBaş-kuyruk-kuyrukları in geneticsgenetik,
163
478000
3000
08:26
and it's the followingtakip etme.
164
481000
3000
08:29
When you tossatmak a coinmadeni para, you get a sequencesıra of headskafalar and tailsfrak.
165
484000
3000
08:32
When you look at DNADNA, there's a sequencesıra of not two things -- headskafalar and tailsfrak --
166
487000
3000
08:35
but fourdört lettersharfler -- As, GsGS, CsCS and TsTS.
167
490000
3000
08:38
And there are little chemicalkimyasal scissorsmakas, calleddenilen restrictionkısıtlama enzymesenzimler
168
493000
3000
08:41
whichhangi cutkesim DNADNA wheneverher ne zaman they see particularbelirli patternsdesenler.
169
496000
2000
08:43
And they're an enormouslyçok usefulişe yarar toolaraç in modernmodern molecularmoleküler biologyBiyoloji.
170
498000
4000
08:48
And insteadyerine of askingsormak the questionsoru, "How long untila kadar I see a head-tail-headkafa kuyruk kafa?" --
171
503000
3000
08:51
you can asksormak, "How bigbüyük will the chunksparçaları be when I use a restrictionkısıtlama enzymeenzim
172
506000
3000
08:54
whichhangi cutskeser wheneverher ne zaman it seesgörür G-A-A-GG-A-A-G, for exampleörnek?
173
509000
4000
08:58
How long will those chunksparçaları be?"
174
513000
2000
09:00
That's a ratherdaha doğrusu trivialönemsiz connectionbağ betweenarasında probabilityolasılık and geneticsgenetik.
175
515000
5000
09:05
There's a much deeperDaha derine connectionbağ, whichhangi I don't have time to go into
176
520000
3000
09:08
and that is that modernmodern geneticsgenetik is a really excitingheyecan verici areaalan of scienceBilim.
177
523000
3000
09:11
And we'lliyi hearduymak some talksgörüşmeler latersonra in the conferencekonferans specificallyözellikle about that.
178
526000
4000
09:15
But it turnsdönüşler out that unlockingkilit açma the secretssırlar in the informationbilgi generatedoluşturulan by modernmodern
179
530000
4000
09:19
experimentaldeneysel technologiesteknolojiler, a keyanahtar partBölüm of that has to do with fairlyoldukça sophisticatedsofistike --
180
534000
5000
09:24
you'llEğer olacak be relievedrahatladım to know that I do something usefulişe yarar in my day job,
181
539000
3000
09:27
ratherdaha doğrusu more sophisticatedsofistike than the head-tail-headkafa kuyruk kafa storyÖykü --
182
542000
2000
09:29
but quiteoldukça sophisticatedsofistike computerbilgisayar modelingsmodelings and mathematicalmatematiksel modelingsmodelings
183
544000
4000
09:33
and modernmodern statisticalistatistiksel techniquesteknikleri.
184
548000
2000
09:35
And I will give you two little snippetsparçacıkları -- two examplesörnekler --
185
550000
3000
09:38
of projectsprojeler we're involvedilgili in in my groupgrup in OxfordOxford,
186
553000
3000
09:41
bothher ikisi de of whichhangi I think are ratherdaha doğrusu excitingheyecan verici.
187
556000
2000
09:43
You know about the Humanİnsan GenomeGenom ProjectProje.
188
558000
2000
09:45
That was a projectproje whichhangi aimedamaçlayan to readokumak one copykopya of the humaninsan genomegenom.
189
560000
4000
09:51
The naturaldoğal thing to do after you've donetamam that --
190
566000
2000
09:53
and that's what this projectproje, the InternationalUluslararası HapMapHapMap ProjectProje,
191
568000
2000
09:55
whichhangi is a collaborationişbirliği betweenarasında labslaboratuarları in fivebeş or sixaltı differentfarklı countriesülkeler.
192
570000
5000
10:00
Think of the Humanİnsan GenomeGenom ProjectProje as learningöğrenme what we'vebiz ettik got in commonortak,
193
575000
4000
10:04
and the HapMapHapMap ProjectProje is tryingçalışıyor to understandanlama
194
579000
2000
10:06
where there are differencesfarklar betweenarasında differentfarklı people.
195
581000
2000
10:08
Why do we carebakım about that?
196
583000
2000
10:10
Well, there are lots of reasonsnedenleri.
197
585000
2000
10:12
The mostçoğu pressingbasma one is that we want to understandanlama how some differencesfarklar
198
587000
4000
10:16
make some people susceptibleduyarlı to one diseasehastalık -- type-tip-2 diabetesdiyabet, for exampleörnek --
199
591000
4000
10:20
and other differencesfarklar make people more susceptibleduyarlı to heartkalp diseasehastalık,
200
595000
5000
10:25
or strokeinme, or autismotizm and so on.
201
600000
2000
10:27
That's one bigbüyük projectproje.
202
602000
2000
10:29
There's a secondikinci bigbüyük projectproje,
203
604000
2000
10:31
recentlyson günlerde fundedfinanse by the WellcomeHoş geldiniz TrustGüven in this countryülke,
204
606000
2000
10:33
involvingiçeren very largegeniş studiesçalışmalar --
205
608000
2000
10:35
thousandsbinlerce of individualsbireyler, with eachher of eightsekiz differentfarklı diseaseshastalıklar,
206
610000
3000
10:38
commonortak diseaseshastalıklar like type-tip-1 and type-tip-2 diabetesdiyabet, and coronarykoroner heartkalp diseasehastalık,
207
613000
4000
10:42
bipolariki kutuplu diseasehastalık and so on -- to try and understandanlama the geneticsgenetik.
208
617000
4000
10:46
To try and understandanlama what it is about geneticgenetik differencesfarklar that causesnedenleri the diseaseshastalıklar.
209
621000
3000
10:49
Why do we want to do that?
210
624000
2000
10:51
Because we understandanlama very little about mostçoğu humaninsan diseaseshastalıklar.
211
626000
3000
10:54
We don't know what causesnedenleri them.
212
629000
2000
10:56
And if we can get in at the bottomalt and understandanlama the geneticsgenetik,
213
631000
2000
10:58
we'lliyi have a windowpencere on the way the diseasehastalık worksEserleri,
214
633000
3000
11:01
and a wholebütün newyeni way about thinkingdüşünme about diseasehastalık therapiesterapiler
215
636000
2000
11:03
and preventativeönleyici treatmenttedavi and so on.
216
638000
3000
11:06
So that's, as I said, the little diversionsaptırma on my mainana love.
217
641000
3000
11:09
Back to some of the more mundanedünyevi issuessorunlar of thinkingdüşünme about uncertaintybelirsizlik.
218
644000
5000
11:14
Here'sİşte anotherbir diğeri quizbilgi yarışması for you --
219
649000
2000
11:16
now supposevarsaymak we'vebiz ettik got a testÖlçek for a diseasehastalık
220
651000
2000
11:18
whichhangi isn't infallibleyanılmaz, but it's prettygüzel good.
221
653000
2000
11:20
It getsalır it right 99 percentyüzde of the time.
222
655000
3000
11:23
And I take one of you, or I take someonebirisi off the streetsokak,
223
658000
3000
11:26
and I testÖlçek them for the diseasehastalık in questionsoru.
224
661000
2000
11:28
Let's supposevarsaymak there's a testÖlçek for HIVHIV -- the virusvirüs that causesnedenleri AIDSAIDS --
225
663000
4000
11:32
and the testÖlçek saysdiyor the personkişi has the diseasehastalık.
226
667000
3000
11:35
What's the chanceşans that they do?
227
670000
3000
11:38
The testÖlçek getsalır it right 99 percentyüzde of the time.
228
673000
2000
11:40
So a naturaldoğal answerCevap is 99 percentyüzde.
229
675000
4000
11:44
Who likesseviyor that answerCevap?
230
679000
2000
11:46
Come on -- everyone'sherkesin var got to get involvedilgili.
231
681000
1000
11:47
Don't think you don't trustgüven me anymoreartık.
232
682000
2000
11:49
(LaughterKahkaha)
233
684000
1000
11:50
Well, you're right to be a bitbit skepticalşüpheci, because that's not the answerCevap.
234
685000
3000
11:53
That's what you mightbelki think.
235
688000
2000
11:55
It's not the answerCevap, and it's not because it's only partBölüm of the storyÖykü.
236
690000
3000
11:58
It actuallyaslında dependsbağlıdır on how commonortak or how rarenadir the diseasehastalık is.
237
693000
3000
12:01
So let me try and illustrateörneklemek that.
238
696000
2000
12:03
Here'sİşte a little caricaturekarikatür of a millionmilyon individualsbireyler.
239
698000
4000
12:07
So let's think about a diseasehastalık that affectsetkiler --
240
702000
3000
12:10
it's prettygüzel rarenadir, it affectsetkiler one personkişi in 10,000.
241
705000
2000
12:12
AmongstArasında these millionmilyon individualsbireyler, mostçoğu of them are healthysağlıklı
242
707000
3000
12:15
and some of them will have the diseasehastalık.
243
710000
2000
12:17
And in factgerçek, if this is the prevalenceyaygınlık of the diseasehastalık,
244
712000
3000
12:20
about 100 will have the diseasehastalık and the restdinlenme won'talışkanlık.
245
715000
3000
12:23
So now supposevarsaymak we testÖlçek them all.
246
718000
2000
12:25
What happensolur?
247
720000
2000
12:27
Well, amongstarasında the 100 who do have the diseasehastalık,
248
722000
2000
12:29
the testÖlçek will get it right 99 percentyüzde of the time, and 99 will testÖlçek positivepozitif.
249
724000
5000
12:34
AmongstArasında all these other people who don't have the diseasehastalık,
250
729000
2000
12:36
the testÖlçek will get it right 99 percentyüzde of the time.
251
731000
3000
12:39
It'llİtll ' only get it wrongyanlış one percentyüzde of the time.
252
734000
2000
12:41
But there are so manyçok of them that there'llorada olacak be an enormousmuazzam numbernumara of falseyanlış positivespozitifler.
253
736000
4000
12:45
Put that anotherbir diğeri way --
254
740000
2000
12:47
of all of them who testÖlçek positivepozitif -- so here they are, the individualsbireyler involvedilgili --
255
742000
5000
12:52
lessaz than one in 100 actuallyaslında have the diseasehastalık.
256
747000
5000
12:57
So even thoughgerçi we think the testÖlçek is accuratedoğru, the importantönemli partBölüm of the storyÖykü is
257
752000
4000
13:01
there's anotherbir diğeri bitbit of informationbilgi we need.
258
756000
3000
13:04
Here'sİşte the keyanahtar intuitionsezgi.
259
759000
2000
13:07
What we have to do, oncebir Zamanlar we know the testÖlçek is positivepozitif,
260
762000
3000
13:10
is to weightartmak up the plausibilityolasılık, or the likelihoodolasılık, of two competingrakip explanationsaçıklamalar.
261
765000
6000
13:16
EachHer of those explanationsaçıklamalar has a likelymuhtemelen bitbit and an unlikelyolası olmayan bitbit.
262
771000
3000
13:19
One explanationaçıklama is that the personkişi doesn't have the diseasehastalık --
263
774000
3000
13:22
that's overwhelminglyezici likelymuhtemelen, if you pickalmak someonebirisi at randomrasgele --
264
777000
3000
13:25
but the testÖlçek getsalır it wrongyanlış, whichhangi is unlikelyolası olmayan.
265
780000
3000
13:29
The other explanationaçıklama is that the personkişi does have the diseasehastalık -- that's unlikelyolası olmayan --
266
784000
3000
13:32
but the testÖlçek getsalır it right, whichhangi is likelymuhtemelen.
267
787000
3000
13:35
And the numbernumara we endson up with --
268
790000
2000
13:37
that numbernumara whichhangi is a little bitbit lessaz than one in 100 --
269
792000
3000
13:40
is to do with how likelymuhtemelen one of those explanationsaçıklamalar is relativebağıl to the other.
270
795000
6000
13:46
EachHer of them takenalınmış togetherbirlikte is unlikelyolası olmayan.
271
801000
2000
13:49
Here'sİşte a more topicallokal exampleörnek of exactlykesinlikle the sameaynı thing.
272
804000
3000
13:52
Those of you in Britainİngiltere will know about what's becomeolmak ratherdaha doğrusu a celebratedünlü casedurum
273
807000
4000
13:56
of a womankadın calleddenilen SallySally ClarkClark, who had two babiesbebekler who diedvefat etti suddenlyaniden.
274
811000
5000
14:01
And initiallybaşlangıçta, it was thought that they diedvefat etti of what's knownbilinen informallygayri as "cotbebek karyolası deathölüm,"
275
816000
4000
14:05
and more formallyresmen as "SuddenAni InfantBebek DeathÖlüm SyndromeSendromu."
276
820000
3000
14:08
For variousçeşitli reasonsnedenleri, she was latersonra chargedyüklü with murdercinayet.
277
823000
2000
14:10
And at the trialDeneme, her trialDeneme, a very distinguishedseçkin pediatriciançocuk doktoru gaveverdi evidencekanıt
278
825000
4000
14:14
that the chanceşans of two cotbebek karyolası deathsölümler, innocentmasum deathsölümler, in a familyaile like hersonunki --
279
829000
5000
14:19
whichhangi was professionalprofesyonel and non-smokingsigara içilmez -- was one in 73 millionmilyon.
280
834000
6000
14:26
To cutkesim a long storyÖykü shortkısa, she was convictedsuçlu at the time.
281
841000
3000
14:29
LaterDaha sonra, and fairlyoldukça recentlyson günlerde, acquittedberaat on appealtemyiz -- in factgerçek, on the secondikinci appealtemyiz.
282
844000
5000
14:34
And just to setset it in contextbağlam, you can imaginehayal etmek how awfulkorkunç it is for someonebirisi
283
849000
4000
14:38
to have lostkayıp one childçocuk, and then two, if they're innocentmasum,
284
853000
3000
14:41
to be convictedsuçlu of murderingkatil them.
285
856000
2000
14:43
To be put throughvasitasiyla the stressstres of the trialDeneme, convictedsuçlu of murderingkatil them --
286
858000
2000
14:45
and to spendharcamak time in a women'sBayanlar prisonhapis, where all the other prisonersmahkumlar
287
860000
3000
14:48
think you killedöldürdü your childrençocuklar -- is a really awfulkorkunç thing to happenolmak to someonebirisi.
288
863000
5000
14:53
And it happenedolmuş in largegeniş partBölüm here because the expertuzman got the statisticsistatistik
289
868000
5000
14:58
horriblykorkunç wrongyanlış, in two differentfarklı waysyolları.
290
873000
3000
15:01
So where did he get the one in 73 millionmilyon numbernumara?
291
876000
4000
15:05
He lookedbaktı at some researchAraştırma, whichhangi said the chanceşans of one cotbebek karyolası deathölüm in a familyaile
292
880000
3000
15:08
like SallySally Clark'sClark'ın is about one in 8,500.
293
883000
5000
15:13
So he said, "I'll assumeüstlenmek that if you have one cotbebek karyolası deathölüm in a familyaile,
294
888000
4000
15:17
the chanceşans of a secondikinci childçocuk dyingölen from cotbebek karyolası deathölüm aren'tdeğil changeddeğişmiş."
295
892000
4000
15:21
So that's what statisticiansistatistikçiler would call an assumptionvarsayım of independencebağımsızlık.
296
896000
3000
15:24
It's like sayingsöz, "If you tossatmak a coinmadeni para and get a headkafa the first time,
297
899000
2000
15:26
that won'talışkanlık affectetkilemek the chanceşans of gettingalma a headkafa the secondikinci time."
298
901000
3000
15:29
So if you tossatmak a coinmadeni para twiceiki defa, the chanceşans of gettingalma a headkafa twiceiki defa are a halfyarım --
299
904000
5000
15:34
that's the chanceşans the first time -- timeszamanlar a halfyarım -- the chanceşans a secondikinci time.
300
909000
3000
15:37
So he said, "Here,
301
912000
2000
15:39
I'll assumeüstlenmek that these eventsolaylar are independentbağımsız.
302
914000
4000
15:43
When you multiplyçarpmak 8,500 togetherbirlikte twiceiki defa,
303
918000
2000
15:45
you get about 73 millionmilyon."
304
920000
2000
15:47
And noneYok of this was statedbelirtilen to the courtmahkeme as an assumptionvarsayım
305
922000
2000
15:49
or presentedsunulan to the juryjüri that way.
306
924000
2000
15:52
UnfortunatelyNe yazık ki here -- and, really, regrettablyüzülerek --
307
927000
3000
15:55
first of all, in a situationdurum like this you'dşimdi etsen have to verifyDOĞRULAYIN it empiricallyampirik.
308
930000
4000
15:59
And secondlyikinci olarak, it's palpablypalpably falseyanlış.
309
934000
2000
16:02
There are lots and lots of things that we don't know about suddenani infantbebek deathsölümler.
310
937000
5000
16:07
It mightbelki well be that there are environmentalçevre factorsfaktörler that we're not awarefarkında of,
311
942000
3000
16:10
and it's prettygüzel likelymuhtemelen to be the casedurum that there are
312
945000
2000
16:12
geneticgenetik factorsfaktörler we're not awarefarkında of.
313
947000
2000
16:14
So if a familyaile suffersuğrar from one cotbebek karyolası deathölüm, you'dşimdi etsen put them in a high-riskyüksek risk groupgrup.
314
949000
3000
16:17
They'veOnlar ettik probablymuhtemelen got these environmentalçevre riskrisk factorsfaktörler
315
952000
2000
16:19
and/or geneticgenetik riskrisk factorsfaktörler we don't know about.
316
954000
3000
16:22
And to arguetartışmak, then, that the chanceşans of a secondikinci deathölüm is as if you didn't know
317
957000
3000
16:25
that informationbilgi is really sillysaçma.
318
960000
3000
16:28
It's worsedaha da kötüsü than sillysaçma -- it's really badkötü scienceBilim.
319
963000
4000
16:32
NonethelessYine de, that's how it was presentedsunulan, and at trialDeneme nobodykimse even arguedsavundu it.
320
967000
5000
16:37
That's the first problemsorun.
321
972000
2000
16:39
The secondikinci problemsorun is, what does the numbernumara of one in 73 millionmilyon mean?
322
974000
4000
16:43
So after SallySally ClarkClark was convictedsuçlu --
323
978000
2000
16:45
you can imaginehayal etmek, it madeyapılmış ratherdaha doğrusu a splashsıçrama in the pressbasın --
324
980000
4000
16:49
one of the journalistsgazeteciler from one of Britain'sİngiltere'nin more reputablesaygın newspapersgazeteler wroteyazdı that
325
984000
7000
16:56
what the expertuzman had said was,
326
991000
2000
16:58
"The chanceşans that she was innocentmasum was one in 73 millionmilyon."
327
993000
5000
17:03
Now, that's a logicalmantıksal errorhata.
328
998000
2000
17:05
It's exactlykesinlikle the sameaynı logicalmantıksal errorhata as the logicalmantıksal errorhata of thinkingdüşünme that
329
1000000
3000
17:08
after the diseasehastalık testÖlçek, whichhangi is 99 percentyüzde accuratedoğru,
330
1003000
2000
17:10
the chanceşans of havingsahip olan the diseasehastalık is 99 percentyüzde.
331
1005000
4000
17:14
In the diseasehastalık exampleörnek, we had to bearayı in mindus two things,
332
1009000
4000
17:18
one of whichhangi was the possibilityolasılık that the testÖlçek got it right or not.
333
1013000
4000
17:22
And the other one was the chanceşans, a prioriönsel, that the personkişi had the diseasehastalık or not.
334
1017000
4000
17:26
It's exactlykesinlikle the sameaynı in this contextbağlam.
335
1021000
3000
17:29
There are two things involvedilgili -- two partsparçalar to the explanationaçıklama.
336
1024000
4000
17:33
We want to know how likelymuhtemelen, or relativelyNispeten how likelymuhtemelen, two differentfarklı explanationsaçıklamalar are.
337
1028000
4000
17:37
One of them is that SallySally ClarkClark was innocentmasum --
338
1032000
3000
17:40
whichhangi is, a prioriönsel, overwhelminglyezici likelymuhtemelen --
339
1035000
2000
17:42
mostçoğu mothersanneler don't killöldürmek theironların childrençocuklar.
340
1037000
3000
17:45
And the secondikinci partBölüm of the explanationaçıklama
341
1040000
2000
17:47
is that she sufferedacı an incrediblyinanılmaz unlikelyolası olmayan eventolay.
342
1042000
3000
17:50
Not as unlikelyolası olmayan as one in 73 millionmilyon, but nonethelessyine de ratherdaha doğrusu unlikelyolası olmayan.
343
1045000
4000
17:54
The other explanationaçıklama is that she was guiltysuçlu.
344
1049000
2000
17:56
Now, we probablymuhtemelen think a prioriönsel that's unlikelyolası olmayan.
345
1051000
2000
17:58
And we certainlykesinlikle should think in the contextbağlam of a criminaladli trialDeneme
346
1053000
3000
18:01
that that's unlikelyolası olmayan, because of the presumptionkarine of innocencesaflık.
347
1056000
3000
18:04
And then if she were tryingçalışıyor to killöldürmek the childrençocuklar, she succeededbaşarılı.
348
1059000
4000
18:08
So the chanceşans that she's innocentmasum isn't one in 73 millionmilyon.
349
1063000
4000
18:12
We don't know what it is.
350
1067000
2000
18:14
It has to do with weighingtartı up the strengthkuvvet of the other evidencekanıt againstkarşısında her
351
1069000
4000
18:18
and the statisticalistatistiksel evidencekanıt.
352
1073000
2000
18:20
We know the childrençocuklar diedvefat etti.
353
1075000
2000
18:22
What mattershususlar is how likelymuhtemelen or unlikelyolası olmayan, relativebağıl to eachher other,
354
1077000
4000
18:26
the two explanationsaçıklamalar are.
355
1081000
2000
18:28
And they're bothher ikisi de implausiblemantıksız.
356
1083000
2000
18:31
There's a situationdurum where errorshatalar in statisticsistatistik had really profoundderin
357
1086000
4000
18:35
and really unfortunateşanssız consequencessonuçları.
358
1090000
3000
18:38
In factgerçek, there are two other womenkadınlar who were convictedsuçlu on the basistemel of the
359
1093000
2000
18:40
evidencekanıt of this pediatriciançocuk doktoru, who have subsequentlysonradan been releasedyayınlandı on appealtemyiz.
360
1095000
4000
18:44
ManyBirçok casesvakalar were revieweddeğerlendirilmiş.
361
1099000
2000
18:46
And it's particularlyözellikle topicallokal because he's currentlyşu anda facingkarşı a disreputeitibarsızlık chargeşarj etmek
362
1101000
4000
18:50
at Britain'sİngiltere'nin GeneralGenel MedicalTıbbi CouncilKonseyi.
363
1105000
3000
18:53
So just to concludesonuçlandırmak -- what are the take-homeev almak messagesmesajları from this?
364
1108000
4000
18:57
Well, we know that randomnessrastgelelik and uncertaintybelirsizlik and chanceşans
365
1112000
4000
19:01
are very much a partBölüm of our everydayher gün life.
366
1116000
3000
19:04
It's alsoAyrıca truedoğru -- and, althougholmasına rağmen, you, as a collectivetoplu, are very specialözel in manyçok waysyolları,
367
1119000
5000
19:09
you're completelytamamen typicaltipik in not gettingalma the examplesörnekler I gaveverdi right.
368
1124000
4000
19:13
It's very well documentedbelgeli that people get things wrongyanlış.
369
1128000
3000
19:16
They make errorshatalar of logicmantık in reasoningmuhakeme with uncertaintybelirsizlik.
370
1131000
3000
19:20
We can copebaşa çıkmak with the subtletiesincelikler of languagedil brilliantlyışıl ışıl --
371
1135000
2000
19:22
and there are interestingilginç evolutionaryevrimsel questionssorular about how we got here.
372
1137000
3000
19:25
We are not good at reasoningmuhakeme with uncertaintybelirsizlik.
373
1140000
3000
19:28
That's an issuekonu in our everydayher gün liveshayatları.
374
1143000
2000
19:30
As you've heardduymuş from manyçok of the talksgörüşmeler, statisticsistatistik underpinstemelini an enormousmuazzam amounttutar
375
1145000
3000
19:33
of researchAraştırma in scienceBilim -- in socialsosyal scienceBilim, in medicinetıp
376
1148000
3000
19:36
and indeedaslında, quiteoldukça a lot of industrysanayi.
377
1151000
2000
19:38
All of qualitykalite controlkontrol, whichhangi has had a majormajör impactdarbe on industrialSanayi processingişleme,
378
1153000
4000
19:42
is underpinneddesteklenen by statisticsistatistik.
379
1157000
2000
19:44
It's something we're badkötü at doing.
380
1159000
2000
19:46
At the very leasten az, we should recognizetanımak that, and we tendeğiliminde not to.
381
1161000
3000
19:49
To go back to the legalyasal contextbağlam, at the SallySally ClarkClark trialDeneme
382
1164000
4000
19:53
all of the lawyersavukatları just acceptedkabul edilmiş what the expertuzman said.
383
1168000
4000
19:57
So if a pediatriciançocuk doktoru had come out and said to a juryjüri,
384
1172000
2000
19:59
"I know how to buildinşa etmek bridgesköprü. I've builtinşa edilmiş one down the roadyol.
385
1174000
3000
20:02
Please drivesürücü your cararaba home over it,"
386
1177000
2000
20:04
they would have said, "Well, pediatriciansçocuk doktorları don't know how to buildinşa etmek bridgesköprü.
387
1179000
2000
20:06
That's what engineersmühendisler do."
388
1181000
2000
20:08
On the other handel, he camegeldi out and effectivelyetkili bir şekilde said, or impliedima edilen,
389
1183000
3000
20:11
"I know how to reasonneden with uncertaintybelirsizlik. I know how to do statisticsistatistik."
390
1186000
3000
20:14
And everyoneherkes said, "Well, that's fine. He's an expertuzman."
391
1189000
3000
20:17
So we need to understandanlama where our competenceyetki is and isn't.
392
1192000
3000
20:20
ExactlyTam olarak the sameaynı kindsçeşit of issuessorunlar aroseortaya çıkan in the earlyerken daysgünler of DNADNA profilingprofilleme,
393
1195000
4000
20:24
when scientistsBilim adamları, and lawyersavukatları and in some casesvakalar judgesyargıçlar,
394
1199000
4000
20:28
routinelyrutin misrepresentedyanlış temsil edilen evidencekanıt.
395
1203000
3000
20:32
UsuallyGenellikle -- one hopesumutlar -- innocentlysaf saf, but misrepresentedyanlış temsil edilen evidencekanıt.
396
1207000
3000
20:35
ForensicAdli tıp scientistsBilim adamları said, "The chanceşans that this guy'sadam innocentmasum is one in threeüç millionmilyon."
397
1210000
5000
20:40
Even if you believe the numbernumara, just like the 73 millionmilyon to one,
398
1215000
2000
20:42
that's not what it meantdemek.
399
1217000
2000
20:44
And there have been celebratedünlü appealtemyiz casesvakalar
400
1219000
2000
20:46
in Britainİngiltere and elsewherebaşka yerde because of that.
401
1221000
2000
20:48
And just to finishbitiş in the contextbağlam of the legalyasal systemsistem.
402
1223000
3000
20:51
It's all very well to say, "Let's do our besten iyi to presentmevcut the evidencekanıt."
403
1226000
4000
20:55
But more and more, in casesvakalar of DNADNA profilingprofilleme -- this is anotherbir diğeri one --
404
1230000
3000
20:58
we expectbeklemek juriesjüriler, who are ordinarysıradan people --
405
1233000
3000
21:01
and it's documentedbelgeli they're very badkötü at this --
406
1236000
2000
21:03
we expectbeklemek juriesjüriler to be ableyapabilmek to copebaşa çıkmak with the sortssıralar of reasoningmuhakeme that goesgider on.
407
1238000
4000
21:07
In other spheresküreleri of life, if people arguedsavundu -- well, exceptdışında possiblybelki for politicssiyaset --
408
1242000
5000
21:12
but in other spheresküreleri of life, if people arguedsavundu illogicallymantıksız,
409
1247000
2000
21:14
we'devlenmek say that's not a good thing.
410
1249000
2000
21:16
We sortçeşit of expectbeklemek it of politicianssiyasetçiler and don't hopeumut for much more.
411
1251000
4000
21:20
In the casedurum of uncertaintybelirsizlik, we get it wrongyanlış all the time --
412
1255000
3000
21:23
and at the very leasten az, we should be awarefarkında of that,
413
1258000
2000
21:25
and ideallyideal olarak, we mightbelki try and do something about it.
414
1260000
2000
21:27
Thanksteşekkürler very much.
415
1262000
1000
Translated by Suleyman Cengiz
Reviewed by Ali Maralcan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Peter Donnelly - Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom.

Why you should listen

Peter Donnelly applies statistical methods to real-world problems, ranging from DNA analysis (for criminal trials), to the treatment of genetic disorders. A mathematician who collaborates with biologists, he specializes in applying probability and statistics to the field of genetics, in hopes of shedding light on evolutionary history and the structure of the human genome.

The Australian-born, Oxford-based mathematician is best known for his work in molecular evolution (tracing the roots of human existence to their earliest origins using the mutation rates of mitochondrial DNA). He studies genetic distributions in living populations to trace human evolutionary history -- an approach that informs research in evolutionary biology, as well as medical treatment for genetic disorders. Donnelly is a key player in the International HapMap Project, an ongoing international effort to model human genetic variation and pinpoint the genes responsible for specific aspects of health and disease; its implications for disease prevention and treatment are vast.

He's also a leading expert on DNA analysis and the use of forensic science in criminal trials; he's an outspoken advocate for bringing sensible statistical analysis into the courtroom. Donnelly leads Oxford University's Mathematical Genetics Group, which conducts research in genetic modeling, human evolutionary history, and forensic DNA profiling. He is also serves as Director of the Wellcome Trust Centre for Human Genetics at Oxford University, which explores the genetic relationships to disease and illness. 

More profile about the speaker
Peter Donnelly | Speaker | TED.com