贝叶斯定律的举例说明

如题所述

第1个回答  2016-06-03

P(H[,i]/A)=P(H[,i])P(A/H[,i])/[P(H[,1])P(A/H[,1]) P(H[,2])P(A/H[,2])…]
这就是著名的“贝叶斯定理”,一些文献中把P(H[,1])、P(H[,2])称为基础概率,P(A/H[,1])为击中率,P(A/H[,2])为误报率[1]。现举一个心理学研究中常被引用的例子来说明:
参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。如果一个妇女有乳腺癌,则她有80%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线检查。如果一个妇女没有患乳腺癌,也有9.6%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线测定法检查。在这一年龄群的常规检查中某妇女接受了早期胸部肿瘤X射线测定法检查。问她实际患乳腺癌的概率是多大?
设H[,1]=乳腺癌,H[,2]=非乳腺癌,A=早期胸部肿瘤X射线检查(以下简称“X射线检查”),已知P(H[,1])=1%,P(H[,2])=99%,P(A/H[,1])=80%,P(A/H[,2])=9.6%,求P(H[,1]/A)。根据贝叶斯定理,P(H[,1]/A)=(1%)(80%)/[(1%)(80%) (99%)(9.6%)]=0.078
心理学家所关心的是,一个不懂贝叶斯原理的人对上述问题进行直觉推理时的情形是怎样的,并将他们的判断结果与贝叶斯公式计算的结果做比较来研究推理过程的规律。因此有关这类问题的推理被称为贝叶斯推理。

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