Событие A редкое: априорная вероятность (базовая частота) 0.1%. Есть два теста с одинаковым P(B|A) 90%, но у теста 1 P(B|not A) 5%, а у теста 2 P(B|not A) 0.5%. После положительного результата какого теста апостериорная вероятность P(A|B) будет выше?

AУ теста 2: меньшая P(B|not A) снижает вклад not A в P(B), поэтому апостериорная вероятность P(A|B) после плюса выше
BУ теста 1: он чаще выдаёт результат B, и поэтому каждый отдельный плюс даёт больше информации о наступлении события A
CОдинаково для обоих, ведь чувствительность P(B|A) равна 90%, а априорная вероятность одна и та же — 0.1%
DЗависит только от априорной вероятности 0.1%; раз она одинаковая, разницы между двумя тестами в апостериорной вероятности не будет
Правильный ответ. При низкой априорной вероятности снижение доли ложноположительных результатов сильно повышает апостериорную вероятность после положительного теста.

Разбор

Когда событие редкое, большинство объектов — это not A, и именно ошибки на not A формируют большую часть положительных результатов. Поэтому тест с меньшей P(B|not A) даёт более «чистые» плюсы. По формуле Байеса уменьшается вклад P(B|not A) * P(not A) в знаменатель P(B), и апостериорная P(A|B) растёт. У теста 2 P(B|not A) = 0.5% вместо 5% — поэтому именно у него апостериорная вероятность будет выше.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Пусть A — мошенничество, B — сработал алерт. Что в этой постановке означает ложная тревога (false positive)?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»