贝叶斯公式例题，条件概率中

1，条件概率中

A=p(易发|索赔） B=p(偶发|索赔)

条件概率中

2，用贝叶斯公式解个题

可以先笼统的了解一下，比如双方各射10枪，甲中6，乙中5.则总共有11枪射中，则对于其中任一一枪来说，被甲射中的概率为6/11=0.55

用贝叶斯公式解个题

3，贝叶斯公式遇到例题时想不明白

没错，0.2%是从个体单独出发得出的，没有考虑之前总结出来的经验，也就是先验概率（已知某城市成年居民患肺结核的概率是0.001）而贝叶斯公式正式为了融入先验概率而设计的，隐含的意思是之前的经验和现在发生的事情是完全相关的

各次射击相互独立 ,贝努里概型标准的条件概率,p(首发命中|命中)p(首发命中)=0.5 , p(命中)=1一p(三发都不中)你的思考就是混乱的.

贝叶斯公式遇到例题时想不明白

4，求问用贝叶斯公式求下列题目

5，求一道概率题答案用的是贝叶斯公式

先利用全概率公式得P(A)=0.96*0.98+0.04*0.05 后利用贝叶斯公式得P=0.98*0.96/（0.96*0.98+0.04*0.05）=0.9978

=0.96*0.98/(0.96*0.98+0.04*0.05)

癌症+阳性: 1/68 * 79.2% = 99/68*125 没癌症+阳性: 67/68 * 9.6% = 12*67/68*125 阳性的条件下,癌症的概率为: 99/68*125 / ( 99/68*125 + 12*67/68*125) = 99 / (99 + 12 * 67) = 33/(33+4*67) = 33/301

6，贝叶斯公式应用实例

写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》肖玉山 , 王海东《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的信息观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》

疾病诊断. 假设有一台癌症诊断仪，通过对它以往的诊断记录的分析，如果患者确实患有癌症它的确诊率为90%，若果患者没有癌症，被诊断成癌症的概率为10%。问题：如果一个人被这台诊断仪确诊成癌症，这个人患有癌症的概率是多少？设 A：癌症诊断仪给出癌症诊断。B1：病人是癌症患者。B2 病人不是癌症患者。 P(A|B1) = 90%； P(A) = 90%*P(B1) + 10%*P(B2)；则: P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))；我们知道人群中癌症患者的比重是很小了，假设为1%，则 P(B1) = 1%；P(B2) = 99%；可以算出： P(B1|A) = 8% 看出什么问题了吗？如果医生仅仅根据癌症诊断仪给出的确诊信息就认为病人有很大可能性患有癌症(医生经常这么做)，那就太不付责任了！因为即使这样，这个病人得癌症的概率还是只有8%! 对公式P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))做一下简单的变形，得: P(B1|A) =1 / (1 + (10%*P(B2))/(P(B1)*90%)) 在结果中只有一个变量 P(B2))/(P(B1)，这个比率也叫做基础比率。基础比率越大，P(B1|A)的值越小。在本例中P(B2))/(P(B1) = 99：1。在推理中基础比率起到的至关重要的作用。可是大部分人在生活中做判断的时候却忽略了它,从而对于必然的小概率事件的发生深信不疑。