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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:ベイズの定理)

感染者の確率とベイズの定理

このQ&Aのポイント
  • ベイズの定理を用いて、感染者の確率を求めたい。
  • テストで陽性と判定された場合の感染者確率は0.165。
  • テストで陰性と判定された場合の感染者確率は0.0000213。

質問者が選んだベストアンサー

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  • stomachman
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回答No.1

 計算は合ってます。ただし、D, Eが何を表しているのか不明だし、「確立」じゃなくて「確率」 。  計算結果を見ると、(2)が低いのは良いとして、(1)が案外低い。False-Negative 2%, False-Positive 5%というなかなか優秀な検査ですら、こんなもん。罹患率が1%と低いことが、False-Positiveの影響を大きくしています。  ところで「答がどうも直感に合わないから、これは間違えてるんじゃないか?」と気付くセンスは大変結構です。

lirva-314
質問者

お礼

回答ありがとうございました。 ごめんなさい、E=T、D=Fを打ち間違えました。あとそれと、確”立”の件も。。。 先週ベイズの定理を学び、このような疑い深い確率の数値がでてしまうことがまだ信じられませんが。。。 追々、慣れていこうと思います。 ありがとうございました。

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