概率论的一道题,我并不是要问这道题的原理,其中贝叶斯公式全概率公式都懂,我就是觉得这个题的结果反应
概率论的一道题,我并不是要问这道题的原理,其中贝叶斯公式全概率公式都懂,我就是觉得这个题的结果反应的现象很奇怪,明明患癌症的时候实验反应阳性概率很高,不患癌症实验只有很小...
概率论的一道题,我并不是要问这道题的原理,其中贝叶斯公式全概率公式都懂,我就是觉得这个题的结果反应的现象很奇怪,明明患癌症的时候实验反应阳性概率很高,不患癌症实验只有很小的概率反应阴性,怎么最后算出来P(C|A)又很小了呢,P(C|A)为检测阳性则患癌的概率,从表面意义是,我理解不了这个现象,望解答
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我们考虑下什么情况会检测出阳性。
很自然,其中一种便是真的得癌症了而且检测出了阳性。然而检测的准确率只有95%,这意味着还有5%的可能是把未患癌症检测成阳性。虽然检测错误的可能性很低,可因为不患癌症的人基数太多,把那5%的错误检测给放大了。
举个极端的例子:假设一个村庄里有1个人患癌,另外10000个人没患癌。诊断的准确率是95%。那么依据检测大概会有多少人检测成阳性?
会有大约1*95%(正确检测) + 10000*5%(错误检测) 约500个人检测成阳性。因此,如果你是这个村庄的人,并且在某一次检测中被检出阳性了,那么不用绝望,你并不一定是那个倒霉的1/10000,最可能的情况是你是那10000个人之一而且被错误检测(5%)。
很自然,其中一种便是真的得癌症了而且检测出了阳性。然而检测的准确率只有95%,这意味着还有5%的可能是把未患癌症检测成阳性。虽然检测错误的可能性很低,可因为不患癌症的人基数太多,把那5%的错误检测给放大了。
举个极端的例子:假设一个村庄里有1个人患癌,另外10000个人没患癌。诊断的准确率是95%。那么依据检测大概会有多少人检测成阳性?
会有大约1*95%(正确检测) + 10000*5%(错误检测) 约500个人检测成阳性。因此,如果你是这个村庄的人,并且在某一次检测中被检出阳性了,那么不用绝望,你并不一定是那个倒霉的1/10000,最可能的情况是你是那10000个人之一而且被错误检测(5%)。
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