При подозрении на наличие некоторого заболевания пациента отправляют на ПЦР-тест. Если заболевание действительно есть, то тест подтверждает ...
Условие:
При подозрении на наличие некоторого заболевания пациента отправляют на ПЦР-тест. Если заболевание действительно есть, то тест подтверждает его в 86% случаев. Если заболевания нет, то тест выявляет отсутствие заболевания в среднем в 89% случаев. Известно, что в среднем тест ока-зывается отрицательным у 70% пациентов некоторой поли-клиники, направле
Решение:
Для решения данной задачи нам необходимо использовать теорему Байеса. Давайте обозначим события:
A - пациент болен B - тест положительный
Мы хотим найти вероятность того, что пациент действительно болен при положительном тесте, то есть P(A|B).
Из условия задачи у нас есть следующая информация:
P(A) = 0.3 (вероятность того, что пациент болен) P(B|A) = 0.86 (вероятность положительного теста при наличии заболевания) P(B|A') = 0.11 (вероятность положительного теста при отсутствии заболевания)
Мы также можем использовать дополнение события A, так как P(A') = 1 - P(A) = 0.7.
Теперь мы можем применить формулу Байеса:
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
P(B) можно вычислить с использованием полной вероятности:
P(B) = P(B|A) * P(A) + P(B|A') * P(A')
Подставляя значения, получаем:
P(B) = 0.86 * 0.3 + 0.11 * 0.7 = 0.258 + 0.077 = 0.335
Теперь мы можем вычислить P(A|B):
P(A|B) = (0.86 * 0.3) / 0.335 = 0.258 / 0.335 ≈ 0.770
Таким образом, вероятность того, что пациент действительно болен при положительном тесте, составляет около 0.770 или 77%.