Теорема Байеса ‘ теорема преобразует результаты вашего теста в реальную вероятность события. Например, вы можете: Исправить ошибки измерения. Если вам известны реальные вероятности и вероятность ложноположительного или ложноотрицательного результата, вы можете исправить ошибки измерения.
Принимая это во внимание, почему мы используем теорему Байеса? В качестве примера теорема Байеса ‘ может быть используется для определения точности результатов медицинских тестов, принимая во внимание вероятность того, что у любого человека есть заболевание, и общую точность теста. Апостериорная вероятность рассчитывается путем обновления априорной вероятности с помощью теоремы Байеса .
Кроме того, что такое вероятностная теорема Байеса? В теории и статистике вероятностей , теорема Байеса (альтернативно закон Байеса или правило Байеса ) описывает вероятность события, основанную на предварительном знании условий, которые могут быть связаны с событием. В так называемой схолии Байес распространил свой алгоритм на любую неизвестную предшествующую причину.
В связи с этим, как работает теорема Байеса?
Теорема Байеса теорема — это способ вычислить условную вероятность. Вкратце, он дает вам реальную вероятность события с учетом информации о тестах. «События» отличаются от «тестов». Например, есть тест на заболевание печени, но он не связан с фактическим заболеванием печени.
Какова вероятность того, что человек с положительным результатом теста действительно болен?
положительный результат означает, что согласно тесту субъект инфицирован. О тесте и заболевании известны следующие характеристики: если человек инфицирован, у человека есть Вероятность 95% положительный результат теста . Когда здоровый человек проходит тестирование , тест имеет шанс 99% дать отрицательный результат.