李聪看到万强来了，松了一口气说道“万总，要不你来跟老约翰说说看？”
“老约翰，这个事情不是这么简单的通过计算得出的，因为我们可以知道，500枚金属碎屑并不是平均地分布在每一个啤酒瓶中的，因此我们需要借助贝叶斯定理来计算出啤酒中存在金属的概率。”
“哈？贝叶斯？”
“贝叶斯定律是一钟用来描述两个事件之间的条件概率公式，即已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率是多少。”
“额，完全不懂……”
“没关系，跟着我一步一步来吧。”
“在这个问题中，我们假设事件A是啤酒中存在的金属颗粒概率、事件b是指检测装置没有报警。”
万强停了一下，然后环顾一下四周，说道“各位，我要开始数学魔法攻击了，如果没有心理准备的话，请随意回避。”
周围人肉眼可见的退了一步，似乎被数学魔法攻击这个词所震慑了。
“所以，我们可知p(A)为事件 A发生的先验概率，即在没有检测之前，啤酒中存在金属颗粒的概率，那么p(b)为事件 b发生的先验概率，即在没有考虑是否有金属颗粒的情况下，检测装置没有报警的概率。”
“各位，现在p（A）和p（b）的概率我们都知道了哦，那么现在开始计算另外两个可能性。”
“万，你说这些我有些听不懂。”安娜有些皱眉。
“汪！你说这个谁懂啊？！”老约翰已经跟不上步骤了。
不过万强可不能停下来讲解，毕竟数学最难的一个部分就是‘代数’部分。
一个数学题，3+2=5大家都懂，但是假设a=3，b=2。求a+b？的时候大家都不会了。
p（A）就是瓶啤酒中存在一颗或一颗以上金属的概率，p(A)= 500 \/
= 0.025
p（b）就是十万分之一的漏检概率。
在解释完之后万强继续说道“p(A|b)为事件 A在事件 b发生的条件下发生的后验概率，即在检测装置没有报警的情况下，啤酒中存在金属颗粒的概率。”
万强顿了一顿继续说道“而p(b|A)为事件 b在事件 A发生的条件下发生的概率，即在啤酒中存在金属颗粒的情况下，检测装置没有报警的概率，就是p(b|A)= 0.00001”
“因此我们可以通过公式p(Aib)=p(biA)p(A)p(b)p(A|b)\/{p(b|A)p(A)}{p(b)}”
“这个概率其实相当小，大概是2.567^10-7这样的数字，很多很多0。”
老约翰一直眉头紧皱，听到这个数字很小之后露出了心满意足的笑容。
他拍着李聪的肩膀说道“你看看，汪的精密计算非常客观，他已经揭露了这样的事实，几乎不可能出现漏检现象。”
万强看到老约翰露出了一个非常自信的表情，觉得是时候出动打击老约翰的自尊心了。
“老约翰，直径为4.5mm的铁球我们可能没有，但我们有更大一些的铁球，待会我们塞进啤酒里面看看到底是什么情况。”
“好啊！”
于是就看到李聪从自己兜里掏出来好多颗小弹珠，看样子似乎是某种弹弓使用的弹药。
“对啊，这么大的金属颗粒怎么会检不出来？”老约翰越发精神抖擞。
于是在众人的注视之下，李聪将金属球放入了啤酒瓶里，然后从检测装置入口处放入了那瓶酒。
“哈哈哈！肯定退出来……”
啪嚓一声，那瓶装进去一颗5.0mm直径弹弓弹丸的酒瓶就这样直接进入了流水线内，汇入了茫茫然的啤酒瓶中，再也分不出来彼此。
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