Формула Байеса — различия между версиями
Proshev (обсуждение | вклад) (→Пример) |
Proshev (обсуждение | вклад) |
||
Строка 21: | Строка 21: | ||
<math>P(B_1|A)=\frac{P(B_1 \wedge A)}{P(A)}=\frac{P(A|B_1)P(B_1)}{P(A|B_1)P(B_1)+P(A|B_2)P(B_2)}=\frac{100}{111}</math> | <math>P(B_1|A)=\frac{P(B_1 \wedge A)}{P(A)}=\frac{P(A|B_1)P(B_1)}{P(A|B_1)P(B_1)+P(A|B_2)P(B_2)}=\frac{100}{111}</math> | ||
+ | |||
+ | == См. также == | ||
+ | *[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%B0] |
Версия 20:57, 9 декабря 2010
Определение: |
Формула Байеса — одна из основных формул элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность того, что произошло какое-либо событие, имея на руках лишь косвенные тому подтверждения, которые могут быть неточны. |
Формулировка
- ,
где
- — вероятность события A;
- — вероятность события A при наступлении события B;
- — вероятность наступления события B при истинности события A;
- — вероятность наступления события B.
Пример
Пусть событие А истинно, если анализ на грипп положительный, событие B1 отвечает за грипп, B2 отвечает за другую болезнь. Также предположим, что:
- =0,9,
- =0,001,
- =0,01,
- =0,99.
Рассмотрим вероятность гриппа при положительном анализе: