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解 设A表示“患有癌症”, 表示“没有癌症”,B表示“试验反应为阳性”,则由条件得?
P(A)=0.005,
P( )=0.995,?
P(B|A)=0.95,?
P( | )=0.95??
由此 P(B| )=1-0.95=0.05??
由贝叶斯公式得?
P(A|B)= =0.087.
这就是说,根据以往的数据分析可以得到,患有癌症的被诊断者,试验反应为阳性的概率为95%?,没有患癌症的被诊断者,试验反应为阴性的概率为95%,都叫做先验概率.而在得到试验结果反应为阳性,该被诊断者确有癌症重新加以修正的概率0.087叫做后验概率.此项试验也表明,用它作为普查,正确性诊断只有8.7%(即1000人具有阳性反应的人中大约只有87人的确患有癌症),由此可看出,若把P(B|A)和P(A|B)搞混淆就会造成误诊的不良后果.
概率乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式称为条件概率的三个重要公式.它们在解决某些复杂事件的概率问题中起到十分重要的作用.
P(A)=0.005,
P( )=0.995,?
P(B|A)=0.95,?
P( | )=0.95??
由此 P(B| )=1-0.95=0.05??
由贝叶斯公式得?
P(A|B)= =0.087.
这就是说,根据以往的数据分析可以得到,患有癌症的被诊断者,试验反应为阳性的概率为95%?,没有患癌症的被诊断者,试验反应为阴性的概率为95%,都叫做先验概率.而在得到试验结果反应为阳性,该被诊断者确有癌症重新加以修正的概率0.087叫做后验概率.此项试验也表明,用它作为普查,正确性诊断只有8.7%(即1000人具有阳性反应的人中大约只有87人的确患有癌症),由此可看出,若把P(B|A)和P(A|B)搞混淆就会造成误诊的不良后果.
概率乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式称为条件概率的三个重要公式.它们在解决某些复杂事件的概率问题中起到十分重要的作用.
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