Тест на событие A имеет ненулевую долю ложноотрицательных результатов (P(not B|A) не равно нулю). После отрицательного результата (not B) какой вывод про P(A|not B) корректен?

AP(A|not B) всегда равно 0, потому что отрицательный результат полностью исключает событие A
BP(A|not B) всегда совпадает с P(A), потому что отрицательный результат не несёт никакой информации об A
CP(A|not B) по определению совпадает с P(not B|A) и не зависит ни от априорной вероятности, ни от точности теста
DP(A|not B) нужно считать по формуле Байеса, и при высокой априорной вероятности значение может оставаться заметным
Правильный ответ. Отрицательный результат снижает апостериорную вероятность, но при существенной априорной и ненулевой доле ложноотрицательных результатов значение может оставаться не нулевым.

Разбор

Связь вероятностей задаёт формула Байеса: P(A|not B)=P(not B|A)P(A)/P(not B). Если доля ложноотрицательных результатов велика или базовая частота события высокая, отрицательный тест не исключает событие полностью. Поэтому в практике используют повторные тесты или дополнительные признаки, а не один результат.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
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?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»