|
|
\require{AMSmath}
Regel van Bayes
Beste wisfaq, Ik heb de volgende vraagstuk waar ik niet helemaal uitkom: Er is een ziekte bij iemand vastgesteld, waarvan bekend is dat men 1% kans heeft om deze ziekte op te lopen. Schrijf D voor de gebeurtenis “men heeft de ziekte” en T voor “men test positief op de ziekte”. De test is niet perfect: P(T |D) = 0.98 en P(Tc |Dc) = 0.95. Bereken de voorwaardelijke kans dat men daadwerkelijk de ziekte heeft, gegeven dat men positief test op de ziekte. volgens de regel van Bayes moet gelden: P(D|T)=P(T|D)P(D) / P(T|D)P(D) + P(T|Dc)P(Dc) ik zie niet waarom P(T|Dc) gelijk moet zijn aan (1-P(Tc|Dc)) en niet aan (1-P(T|D)). ik vermoed dat ik de laatste niet mag gebruiken omdat altijd geldt dat P(A|Bc)=1-P(Ac|Bc). is mijn redenering juist? mvg, Carlos
carlos
Student universiteit - zondag 28 september 2008
Antwoord
Inderdaad. Jouw ding klopt enkel als D en T onafhankelijk zijn, dan vallen de |D en |Dc ook meteen weg.
|
Vragen naar aanleiding van dit antwoord? Klik rechts..!
zondag 28 september 2008
|
|
home |
vandaag |
bijzonder |
gastenboek |
statistieken |
wie is wie? |
verhalen |
colofon
©2001-2024 WisFaq - versie 3
|