说明:图中2个长方形合并组成的图形面积为,长方形A的面积与长方形B的面积之和,因此,结果与减去重叠部分长方形C的面积相等。
第15讲
p(癌症&阳性)=p(癌症)×p(阳性|癌症)…(1)
p(癌症&阳性)=p(阳性)×p(癌症|阳性)…(2)
p(健康&阳性)=p(健康)×p(阳性|健康)…(3)
p(健康&阳性)=p(阳性)×p(健康|阳性)…(4)
此时,从(1)和(3)中,可以得出:
p(癌症&阳性):p(健康&阳性)
=p(癌症)×p(阳性|癌症):p(健康)×p(阳性|健康)…(5)
从(2)和(4)中,可以得出:
p(癌症&阳性):p(健康&阳性)
=p(癌症|阳性):p(健康|阳性)…(6)
从(5)和(6)中,可以得出:
p(癌症|阳性):p(健康|阳性)
=p(癌症)×p(阳性|癌症):p(健康)×p(阳性|健康)
左边为后验概率之比,右边为通过先验概率和条件概率中算出来的比值。
第16讲
(1)p(0。2≤x<0。7)=(0。5)
(2)p((0。1≤x<0。4)or(0。5≤x<0。9))
=(0。4-0。1)+(0。9-0。5)=0。3+0。4=(0。7)
(3)p((0。3≤x<0。7)与(0。4≤x<0。8)的重叠部分)
=p((0。4≤x<0。7)=0。7-0。4=(0。3)
第17讲
第18讲
(1)(10000)×(0。01)+(5000)×(0。03)+(100)×(0。1)=(260)日元
(2)由于为α=8、β=4时的贝塔分布,因此期待值为:
第19讲
把先验分布设为均匀分布,即设为:
y=(1)
此时,在“有效果”的概率密度x的基础上,按照特定的顺序,根据4人有效果、6人没有效果这样的结果概率,可以从4个x和6个(1-x)的乘法运算中得出:
y=x(4)(1-x)(6)
因此,根据标准化条件,后验概率的概率分布是可以用合适的常数表示为:
y=(常数)x(4)(1-x)(6)
即为α=(5)、β=(7)的贝塔分布。计算该贝塔分布的平均值,为:
第20讲
(1)由于正态分布以平均值为中心左右对称,因此:
p(0≤z≤1)=p(-1≤z≤1)÷(2)=(0。3413)
根据上述结果,并使用(1)中的答案,可以求出(0。3413)。
第21讲