H有待证实的焦点假设
D相关证据或数据
常人认为，当证据D出现时，就证实了的假设，贝叶斯说，未必。
贝叶斯提出：备择假设及焦点假设的反向假设。
证伪概率：即便出现证据D出现，焦点假设为H的概率。
例子1：餐馆老板，来我店里的客人95%的说好吃。
证据D：95%的客人从未抱怨。
假设H：这是一家好餐馆。
贝叶斯关心的是同样的证据D反向假设H出现的概率。
如果这是一家差餐馆，超过95%不会抱怨D的概率是多少。
检验经验一加如果餐厅很差劲，有90%的可能绝大多数顾客（95%）不会表达不满。
也就是说，如果我们关注反向假设，即便同样的证据，有90%的可能性，可以证伪原假设。
例子2: 1990年美国治病症患者的辅助沟通悲剧。
200人接受治疗，病情得到改善，75人接受治疗，病情没有得到改善，200/275=72.7%，证实的治疗率是72.7%。
根据贝叶斯理论我们还缺什么，对照组（反向思维）：
50人没有接受治疗，病情得到改善，15人没有接受治疗，病情没有得到改善，50÷65=76.9%，证伪概率是76.9%。
证伪概率大于证实概率，这种治疗方法完全无效！
这是整理了混沌大学李善友的演讲其中的一部分。除了证明（证实）其实还有证伪，未来工作或学习的过程中要是能够多一个角度看问题，那么真实的东西会离我们更近。
