Формула Байеса — различия между версиями
Proshev (обсуждение | вклад) (→Пример) |
Proshev (обсуждение | вклад) |
||
Строка 12: | Строка 12: | ||
== Пример == | == Пример == | ||
Пусть событие А истинно, если анализ на грипп положительный, событие B<sub>1</sub> отвечает за грипп, B<sub>2</sub> отвечает за другую болезнь. | Пусть событие А истинно, если анализ на грипп положительный, событие B<sub>1</sub> отвечает за грипп, B<sub>2</sub> отвечает за другую болезнь. | ||
− | Также предположим, что <math>P(A|B_1)</math>=0,9, <math>P(A|B_2)</math>=0,001, <math>P(B_1)</math>=0,01, <math>P(B_2)</math>=0,99. | + | Также предположим, что: |
+ | : <math>P(A|B_1)</math>=0,9, | ||
+ | : <math>P(A|B_2)</math>=0,001, | ||
+ | : <math>P(B_1)</math>=0,01, | ||
+ | : <math>P(B_2)</math>=0,99. | ||
+ | |||
Рассмотрим вероятность гриппа при положительном анализе: | Рассмотрим вероятность гриппа при положительном анализе: | ||
+ | |||
<math>P(B_1|A)</math>=<math>P(B_1 \wedge A)</math> | <math>P(B_1|A)</math>=<math>P(B_1 \wedge A)</math> |
Версия 20:44, 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:
=