Тест на редкую болезнь имеет высокую чувствительность P(test+|disease)=99% и низкую долю ложноположительных P(test+|¬disease)=1%. Болезнь встречается у 0.1% людей. Почему апостериорная P(disease|test+) может быть заметно ниже 99%?

AПотому что формула Байеса не применима к диагностическим тестам, и для редких болезней её результат всегда некорректен на практике
BИз-за низкой базовой частоты болезни даже маленькая доля ложноположительных у большой группы здоровых даёт много ложных плюсов
CПотому что апостериорная вероятность P(disease|test+) всегда равна чувствительности теста P(test+|disease) по определению Байеса
DПотому что при редкой болезни априорная вероятность автоматически становится равной нулю и тест перестаёт нести информацию
Правильный ответ. При редком событии низкая базовая частота делает вклад ложноположительных среди положительных результатов заметным.

Разбор

Даже хороший тест иногда даёт ложноположительный результат у здоровых. Когда здоровых очень много (например, 999 из 1000), число ложных плюсов может превысить число истинных плюсов. Поэтому апостериорная P(disease|test+) оказывается существенно ниже, чем чувствительность P(test+|disease). Игнорирование базовой частоты — классическая ошибка интерпретации диагностических тестов.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы хотите найти P(fraud | alert) по формуле Байеса. Какой вариант корректно описывает расчёт знаменателя P(alert)?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»