Pertanyaan wawancara Amazon — probabilitas wawancara kedua

Saya mendapat pertanyaan ini saat wawancara dengan Amazon:

• 50% dari semua orang yang menerima wawancara pertama menerima wawancara kedua
• 95% teman Anda yang mendapatkan wawancara kedua merasa mereka memiliki wawancara pertama yang baik
• 75% teman Anda yang TIDAK MENDAPAT wawancara kedua merasa mereka memiliki wawancara pertama yang baik

Jika Anda merasa memiliki wawancara pertama yang baik, berapa probabilitas Anda akan menerima wawancara kedua?

Bisakah seseorang tolong jelaskan bagaimana menyelesaikannya? Saya mengalami kesulitan menjabarkan kata masalah ke dalam matematika (wawancara sudah lama berakhir sekarang). Saya mengerti mungkin tidak ada solusi numerik yang sebenarnya, tetapi penjelasan tentang bagaimana Anda akan berjalan melalui masalah ini akan membantu.

sunting: Ya saya memang mendapatkan wawancara kedua. Jika ada yang penasaran saya telah pergi dengan penjelasan yang merupakan kombinasi dari banyak tanggapan di bawah ini: tidak cukup info, teman-teman tidak mewakili sampel, dll dan hanya berbicara melalui beberapa kemungkinan. Pertanyaan itu membuat saya bingung pada akhirnya, terima kasih atas semua tanggapannya.

Katakanlah 200 orang mengikuti wawancara, sehingga 100 menerima wawancara ke-2 dan 100 tidak. Dari tempat pertama, 95 merasa mereka memiliki wawancara pertama yang hebat. Dari lot ke-2, 75 merasa mereka memiliki wawancara pertama yang hebat. Jadi total 95 + 75 orang merasa mereka memiliki wawancara pertama yang hebat. Dari mereka yang 95 + 75 = 170 orang, hanya 95 yang benar-benar mendapat wawancara kedua. Dengan demikian kemungkinannya adalah:

$$\frac{95}{(95 + 75)}=\frac{95}{170}=\frac{19}{34}$$

Perhatikan bahwa, seperti yang ditunjukkan oleh banyak komentator, perhitungan ini hanya dapat dibenarkan jika Anda berasumsi bahwa teman Anda membentuk rangkaian pengambilan sampel yang tidak bias dan terdistribusi dengan baik, yang mungkin merupakan asumsi yang kuat.

Membiarkan

• diundang ke wawancara kedua,$\text{pass}=$
• tidak diundang,$\text{fail}=$
• merasa senang tentang wawancara pertama, dan$\text{good}=$
• tidak merasa nyaman dengan wawancara pertama.$\text{bad}=$

$$\begin{align} p(\text{pass}) &= 0.5 \\ p(\text{good}\mid\text{pass}) &= 0.95 \\ p(\text{good}\mid\text{fail}) &= 0.75 \\ p(\text{pass}\mid\text{good}) &= \;? \end{align}$$

Gunakan Aturan Bayes

$$p(\text{pass}\mid\text{good}) = \frac{p(\text{good}\mid\text{pass}) \times p(\text{pass})}{p(\text{good})}$$

Untuk menyelesaikannya, kita perlu menyadari bahwa:

$$\begin{align} p(\text{good}) &= p(\text{good}\mid\text{pass})\times p(\text{pass}) + p(\text{good}\mid\text{fail})\times p(\text{fail}) \\&= 0.5(0.95 + 0.75) \\&= 0.85 \end{align}$$

Jadi:

$$p(\text{pass}\mid\text{good}) = \frac{0.95 \times 0.5}{0.85} \approx 0.559$$

Jadi merasa baik tentang wawancara Anda hanya membuat Anda sedikit lebih mungkin untuk benar-benar pindah.

Sunting: Berdasarkan sejumlah besar komentar dan jawaban tambahan, saya merasa harus menyatakan beberapa asumsi implisit. Yaitu, bahwa grup teman Anda adalah sampel yang representatif dari semua kandidat wawancara.

Jika grup teman Anda tidak mewakili semua kandidat wawancara, tetapi mewakili kinerja Anda (yaitu Anda dan teman-teman Anda cocok dalam subset populasi yang sama) maka informasi Anda tentang teman-teman Anda masih dapat memberikan kekuatan prediksi. Katakanlah Anda dan teman-teman Anda adalah kelompok yang sangat cerdas, dan 75% dari Anda melanjutkan ke wawancara berikutnya. Kemudian kita dapat memodifikasi pendekatan di atas sebagai berikut:

p ( lulus ∣ baik , teman ) = 0,95 p ( baik ∣ gagal, teman ) = 0,75 p ( lulus ∣ baik, teman ) = p ( lulus ∣ baik , teman ) × p ( lulus ∣ teman

$$p(\text{pass}\mid\text{friend})=0.75$$ $$p(\text{good}\mid\text{pass, friend})=0.95$$ $$p(\text{good}\mid\text{fail, friend})=0.75$$ $$p(\text{pass}\mid\text{good, friend}) = \frac{p(\text{good}\mid\text{pass, friend}) \times p(\text{pass}\mid\text{friend})}{p(\text{good}\mid\text{friend})} = \frac{0.95 \times 0.75}{0.85} \approx 0.838$$

Pertanyaan tersebut mengandung informasi yang tidak cukup untuk menjawab pertanyaan:

% dari semua orang yang melakukan A$x$

% teman Anda melakukan B$y$

Kecuali kami mengetahui ukuran populasi semua orang dan teman-teman Anda , tidak mungkin menjawab pertanyaan ini secara akurat, kecuali kami membuat dua asumsi:

• Grup teman Anda mewakili populasi keseluruhan. Ini menghasilkan jawaban Vincent Galinas atau, yang setara, jawaban Alex Williams .
• Grup teman Anda tidak representatif, dan jauh lebih kecil dari populasi keseluruhan. Ini menghasilkan jawaban CeeJeeB .

---

Sunting: Jangan juga membaca komentar oleh Kyle Strand di bawah ini . Aspek lain yang harus kita pertimbangkan adalah seberapa mirip saya dengan teman-teman saya ? Ini tergantung pada apakah seseorang menafsirkan Anda sebagai orang yang diajak bicara atau sebagai individu atau kelompok individu yang tidak ditentukan (kedua penggunaan ada).

Jawabannya adalah 50%. Terutama karena itu adalah pertanyaan wawancara, saya pikir Amazon ingin menguji kandidat untuk melihat apakah mereka dapat menemukan yang jelas dan tidak terganggu oleh yang tidak penting.

Ketika Anda mendengar derap kaki, pikirkan kuda, bukan zebra - referensi

Penjelasan saya: Pernyataan pertama adalah semua informasi yang Anda butuhkan.

50% of All People who receive first interview receive a second interview

Dua pernyataan lainnya hanyalah pengamatan. Merasa Anda memiliki wawancara yang baik tidak meningkatkan peluang Anda untuk memiliki kedua

Meskipun secara statistik pengamatan mungkin benar, saya percaya mereka tidak dapat digunakan untuk memprediksi hasil di masa depan.

Pertimbangkan yang berikut ini.

• 2 toko menjual kartu awal lotere
• Setelah menjual 100 kartu, masing-masing pelanggan mendapat kartu yang menang dari toko 1
• Secara statistik Anda dapat mengatakan bahwa toko 1 sekarang memiliki peluang lebih besar bagi seseorang untuk mendapatkan tiket kemenangan, 1 dalam 100 dibandingkan dengan 0 dalam 100 untuk toko 2.

Kami mengerti ini tidak benar. Alasan itu tidak benar adalah karena dalam contoh ini peristiwa masa lalu tidak akan mempengaruhi hasil di masa depan.

Jawaban yang akan saya berikan adalah:

Berdasarkan informasi ini, 50%. 'Teman Anda' bukan sampel yang representatif sehingga tidak harus dipertimbangkan dalam perhitungan probabilitas.

Jika Anda menganggap bahwa data itu valid maka teorema Bayes adalah cara untuk pergi.

1. Nyatakan bahwa tidak ada teman Anda yang siap untuk wawancara.
2. Nyatakan bahwa pertanyaan itu tidak dibatasi.

Sebelum mereka dapat berebut kendala lebih lanjut untuk masalah dengan cepat mencoba dan mendapatkan pertanyaan Anda lebih siap sendiri dengan cara yang sepenuhnya mengharapkan tanggapan. Mungkin Anda bisa membuat mereka pindah ke wawancara yang lebih produktif.

Joke menjawab tetapi harus bekerja dengan baik:

1. " 100% Dalam hal menuntut kinerja yang luar biasa dari diri saya , saya tidak mengaitkan hasilnya dengan probabilitas apa pun . Sampai jumpa di wawancara kedua."
2. "50%, sampai teman-teman saya mendapatkan akun Amazon Prime mereka sendiri aku tidak akan menganggap perasaan mereka valid. Sebenarnya, maaf, itu agak terlalu keras. Biarkan aku mengambilnya kembali dan ulangi: Aku bahkan tidak akan menganggap mereka manusia . "
3. "Tunggu, tidak ada yang pernah membuat teman-teman cengengku merasa senang. Apa rahasiamu? Aku ingin bekerja untuk Amazon; beri aku kesempatan untuk menyenangkan orang yang tidak menyenangkan! "
4. Palsu getaran telepon "Oh, maaf! Itu hanya Amazon Prime saya akun saya yang memberi tahu saya bahwa Honda yang saya pesan sudah dikirim. Di mana kita?"
5. "Bagaimanapun, saya masih merasa Anda harus mengirim mereka yang tidak mendapatkan wawancara kedua percobaan gratis 1 bulan Amazon Prime . Tidak seorang pun boleh menjalani hidup mereka tanpa mengetahui kemuliaannya. Dan begitu kita mendapatkannya, retensi, retensi, retensi . "
6. "55,9% Semua teman saya memiliki akun Amazon Prime dan saya akan memastikan pengalaman mereka diperhitungkan."

Kasus sederhana:

95 / (95 + 75) ≈ 0.559adalah cara cepat untuk mencapai hasil Dari orang yang merasa baik - 95 berhasil, 75 gagal. Jadi, kemungkinan Anda lulus dari grup itu di atas. Tapi

1. Tidak di mana dikatakan Anda adalah bagian dari grup di atas.
2. Jika Anda dapat berpikir bahwa pola distribusi (lingkaran teman Anda) adalah generik atau Anda berada di grup itu, sebaiknya Anda juga menghitung dengan cara ini
3. Juga IMO tidak terlalu penting tetapi fakta-fakta tentang perasaan teman Anda PERLU tidak memiliki implikasi di masa depan - dengan kata lain. Misalnya hujan turun setiap hari tidak berarti ada kemungkinan hujan besok kecuali

Fakta, seperti 50% kliring tidak memengaruhi probabilitas "apa yang Anda rasakan" dan "peluang untuk menjadi berdasarkan itu" dalam kasus itu.

Pendekatan yang Lebih Aman:

Namun saya bahkan akan memikirkan 50% hal di atas. Yaitu dari perspektif fakta nyata - 50% adalah probabilitas masuk akal. 1) Tidak di mana ia mengatakan perasaan Anda HARUS ada hubungannya dengan hasil Anda .2) Mungkin ada ppl yang teman-teman Anda - tetapi TIDAK PUNYA perasaan - apa yang terjadi pada mereka ... Jadi berikan semua kombinasi yang mungkin - tetap dengan pilihan teraman!

PS: Saya mungkin gagal dalam tes ini juga.

Saya pikir jawabannya adalah 50% - tepat di awal pertanyaan. Tidak relevan berapa persen yang dirasakan teman Anda.

Jawabannya adalah 50%. Mereka memberi tahu Anda di baris pertama apa peluang orang mendapatkan wawancara kedua. Ini adalah tes kemampuan Anda untuk melihat informasi penting dan tidak terganggu oleh kebisingan yang tidak relevan seperti perasaan teman-teman Anda. Bagaimana perasaan mereka tidak ada bedanya.

Kedua pernyataan tersebut mengatakan:

% dari teman Anda

tidak

% teman Anda yang diwawancarai

Kita tahu bahwa kelompok "yang mendapat wawancara kedua" hanya dapat mencakup mereka yang melakukan wawancara pertama. Namun, grup "yang tidak mendapatkan wawancara kedua" mencakup semua teman lainnya .

Tanpa mengetahui berapa persen teman Anda yang diwawancarai, tidak mungkin untuk mengidentifikasi korelasi antara perasaan Anda memiliki wawancara pertama yang baik dan menerima yang kedua.

Ini pertanyaan wawancara, saya tidak yakin ada jawaban yang benar. Saya kemungkinan besar akan menghitung ~ 56% menggunakan Bayes dan kemudian memberitahu pewawancara:

Tanpa pengetahuan tentang saya, itu bisa antara 50% dan 56%, tetapi karena saya tahu saya dan masa lalu saya, probabilitasnya adalah 100%

Secara matematis

---

Kemungkinan Anda adalah 50%. Ini karena dalam diagram Venn dari Amazon yang diwawancarai Anda termasuk dalam Universal Set of SEMUA yang diwawancarai, tetapi bukan set 'Teman Anda'.

Apakah pertanyaannya menyatakan: 'Salah satu teman Anda menjalani wawancara yang hebat. Berapa persentase dia akan mendapatkan wawancara kedua? ' Maka jawaban teratas saat ini akan valid. Tetapi statistik ke-2 dan ke-3 itu hanya berlaku untuk Anda jika Anda menganggap diri Anda sebagai salah satu teman Anda sendiri. Jadi, mungkin ini lebih merupakan pertanyaan psikologis?

Jawabannya adalah: ≈1

Pertanyaannya tidak memberikan berapa banyak orang di antara mereka yang muncul untuk wawancara, adalah teman kita. Namun, kita dapat berasumsi bahwa data & mendapatkan jawaban apa pun yang kita inginkan. Juga, hal utama tentang asumsi ini adalah bahwa hanya teman-teman kita yang dipilih untuk wawancara kedua.

Katakanlah 104 teman Anda muncul untuk wawancara, & 100 dari mereka mendapatkan wawancara kedua. Jadi, kita dapat mengatakan 95 dari mereka merasa mereka memiliki wawancara pertama yang baik ( Kriteria 2 ). Juga, dari sisa 4,75% (yaitu 3) dari mereka merasa mereka memiliki wawancara yang baik ( Kriteria 3 ). Jadi dari 104 , 98 merasa mereka memiliki wawancara yang baik. Tapi 95 dipilih. Jadi probabilitas terakhirnya adalah: 95/98. Kita selalu bisa mengatakan bahwa 100 * 2 = 200 (104 adalah teman dari mereka) orang-orang secara total memberikan wawancara pertama, pada untuk memenuhi kriteria 1. di sini, semua 96 yang bukan teman, gagal menghapus wawancara 1.

Sekarang Anda menambah teman menjadi 108 & melakukannya lagi, karena 100 dari mereka mendapatkan wawancara ke-2. Probabilitas akhir Anda adalah 101/108. Karena itu, karena kami tidak menambah teman yang tidak menghapus wawancara pertama, probabilitas berkurang. Jadi untuk efisiensi maksimum , tidak ada teman yang tidak jelas harus selalu 4.

Sekarang tingkatkan teman-teman. Misalkan mereka 10.004 (10.000 yang dibebaskan, 4 yang tidak). jadi sekarang, dari 10.000.900 merasa mereka memiliki wawancara yang baik. Jadi secara total, 9503 (di antara 4 gagal, 3 merasa mereka memiliki wawancara yang baik, oleh karena itu 9500 + 3) merasa mereka memiliki wawancara yang baik, tetapi hanya 9500 yang dijernihkan. yaitu probabilitas akhir = 9500/9503 yang ≈1. Sekali lagi, kita dapat menempatkan bahwa total 20000 orang muncul untuk wawancara, & semua orang yang bukan teman, tidak dapat menghapusnya. Jadi, kriteria pertama dipenuhi lagi.

Catatan: Asumsi kami tentang tidak ada teman, tidak ada dari mereka yang menyelesaikan wawancara & tidak dari peserta lain, adalah semuanya untuk mendapatkan probabilitas 1. kita dapat memodifikasi data ini & bisa mendapatkan probabilitas apa pun yang kita inginkan.