Есть два независимых теста, у каждого ненулевая ложноположительная ошибка и заметная вероятность плюса при болезни. Если оба показали плюс, как обычно изменится апостериорная вероятность болезни по сравнению с одним плюсом?

AОстанется ровно той же, потому что независимые тесты не могут влиять на апостериорную вероятность.
BСтанет меньше, потому что два совпадающих плюса хуже одного плюса с точки зрения подтверждения.
CСтанет больше, потому что два независимых положительных результата дают более сильное подтверждение события A.
DБез знания безусловной вероятности положительного результата сказать что-либо невозможно.
Правильный ответ. При независимых доказательствах апостериорная вероятность обычно растёт, потому что совпадение двух плюсов у здорового менее вероятно.

Разбор

Положительный результат — это наблюдение, которое переводит априорную вероятность в апостериорную через формулу Байеса. Второй независимый положительный результат добавляет ещё одно наблюдение и снова обновляет вероятность. Интуитивно: два совпадающих сигнала сложнее объяснить двумя независимыми ложноположительными срабатываниями, чем одним. Поэтому при независимых доказательствах апостериорная вероятность обычно растёт.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В формуле Байеса P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) вы хотите подставить значение P(A) для расчёта апостериорной вероятности. Какую именно величину нужно взять за P(A)?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»