Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng: Lecture 11 - PGS.TS. Lê Sỹ Vinh
Số trang: 8
Loại file: pdf
Dung lượng: 653.40 KB
Lượt xem: 18
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài giảng "Xác suất thống kê ứng dụng - Lecture 11: Công thức Bayes" cung cấp cho người học nội dung công thức và phương pháp ứng dụng qua các bài tập thực tế. Đây là tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên và những ai quan tâm dùng làm tài liệu học tập và tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng: Lecture 11 - PGS.TS. Lê Sỹ Vinh Công thức Bayes Giảng viên: PGS.TS. Lê Sỹ Vinh Khoa CNTT – Đại học Công NghệXác suất thống kê Học kì I, 2018-2019Kiểm tra ung thư 1% phụ nữ bị ung thư vú (99% không bị) Nếu bị ung thư vú, kiểm tra X-ray phát hiện 80% (20% không phát hiện được). Nếu không bị ung thư vú, 9.6% người bị X-ray trả lời là có ung thư vú (90.4% đúng). Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) H: Bị ung thư; D: X-ray dương tính; P(D|H)Kiểm tra ung thư Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) Nếu bạn nhận kết quả X-ray bị ung thư vú, xác suất bạn bị ung thư vú là bao nhiêu? Công thức Bayes P(D | H ) × P(H ) P(H | D) = P(D)Giả sử: D: Dữ liệu quan sát được (Data), ví dụ D=X-ray dương tính H: Giả thuyết (Hypothesis), ví dụ H=Ung thư vúTa có: P(H | D): Xác suất hậu nghiệm (posterior probability) P(D | H): Xác suất của dữ liệu với điều kiện giả thuyết H; hay được gọi là khả năng (likelihood) của giả thuyết H. P(H): Xác suất tiền nghiệm của giả thuyết, được xác định trước khi quan sát D P(D): Xác suất tiền nghiệm của dữ liệu, giống nhau cho mọi giả thuyết P(D) = P(D | H) * P(H) + P (D | phủ định H) * P (phủ định H)Kiểm tra ung thư Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) Nếu bạn nhận kết quả X-ray bị ung thư vú, xác suất bạn bị ung thư vú là bao nhiêu? Bài tập 1 Nhà máy có 2 xưởng A và B với tổng sản phẩm lần lượt là 40% và 60%. Xác suất 1 sản phẩm hỏng từ xưởng A và B lần lượt là 2%, và 5%. Biết một sản phẩm bị hỏng, tính xác suất sản phẩm đó từ xưởng A của nhà máy.6 diepht@vnu Bài tập 2 Nhà trường có 3 Khoa ĐT, CH, và CNTT với số sinh viên tương ứng là 20%, 30% và 50%. Xác suất 1 sinh viên không tốt nghiệp đúng hạn từ khoa ĐT, CH, CNTT lần lượt là 25%, 35% và 30%. Biết một sinh viên X không tốt nghiệp đúng hạn, tính xác suất sinh viên đó thuộc khoa CNTT.7 diepht@vnu Bài tập 2 Nhà trường có 3 Khoa ĐT, CH, và CNTT với số sinh viên tương ứng là 20%, 30% và 50%. Xác suất 1 sinh viên không tốt nghiệp đúng hạn từ khoa ĐT, CH, CNTT lần lượt là 25%, 35% và 30%. Biết một sinh viên X không tốt nghiệp đúng hạn, tính xác suất sinh viên đó thuộc khoa CNTT. H: Sinh viên khoa CNTT X: Sinh viên không tốt nghiệp P (CNTT | X) = P (X | CNTT) * P (CNTT) / P (X) = 0.3 * 0.5 / P (X) = 0.49 P (X) = P (X | CNTT) *. P(CNTT) + P (X | DT ) * P (DT) + P (X | CH) * P (CH) = 0.5 * 0.3 + 0.2 * 0.25 + 0.3 * 0.35 = 0.3058 diepht@vnu
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng: Lecture 11 - PGS.TS. Lê Sỹ Vinh Công thức Bayes Giảng viên: PGS.TS. Lê Sỹ Vinh Khoa CNTT – Đại học Công NghệXác suất thống kê Học kì I, 2018-2019Kiểm tra ung thư 1% phụ nữ bị ung thư vú (99% không bị) Nếu bị ung thư vú, kiểm tra X-ray phát hiện 80% (20% không phát hiện được). Nếu không bị ung thư vú, 9.6% người bị X-ray trả lời là có ung thư vú (90.4% đúng). Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) H: Bị ung thư; D: X-ray dương tính; P(D|H)Kiểm tra ung thư Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) Nếu bạn nhận kết quả X-ray bị ung thư vú, xác suất bạn bị ung thư vú là bao nhiêu? Công thức Bayes P(D | H ) × P(H ) P(H | D) = P(D)Giả sử: D: Dữ liệu quan sát được (Data), ví dụ D=X-ray dương tính H: Giả thuyết (Hypothesis), ví dụ H=Ung thư vúTa có: P(H | D): Xác suất hậu nghiệm (posterior probability) P(D | H): Xác suất của dữ liệu với điều kiện giả thuyết H; hay được gọi là khả năng (likelihood) của giả thuyết H. P(H): Xác suất tiền nghiệm của giả thuyết, được xác định trước khi quan sát D P(D): Xác suất tiền nghiệm của dữ liệu, giống nhau cho mọi giả thuyết P(D) = P(D | H) * P(H) + P (D | phủ định H) * P (phủ định H)Kiểm tra ung thư Bị ung thư vú Không bị X-ray dương tính 80% 9.6% (positive) X-ray âm tính 20% 90.4% (negative) Nếu bạn nhận kết quả X-ray bị ung thư vú, xác suất bạn bị ung thư vú là bao nhiêu? Bài tập 1 Nhà máy có 2 xưởng A và B với tổng sản phẩm lần lượt là 40% và 60%. Xác suất 1 sản phẩm hỏng từ xưởng A và B lần lượt là 2%, và 5%. Biết một sản phẩm bị hỏng, tính xác suất sản phẩm đó từ xưởng A của nhà máy.6 diepht@vnu Bài tập 2 Nhà trường có 3 Khoa ĐT, CH, và CNTT với số sinh viên tương ứng là 20%, 30% và 50%. Xác suất 1 sinh viên không tốt nghiệp đúng hạn từ khoa ĐT, CH, CNTT lần lượt là 25%, 35% và 30%. Biết một sinh viên X không tốt nghiệp đúng hạn, tính xác suất sinh viên đó thuộc khoa CNTT.7 diepht@vnu Bài tập 2 Nhà trường có 3 Khoa ĐT, CH, và CNTT với số sinh viên tương ứng là 20%, 30% và 50%. Xác suất 1 sinh viên không tốt nghiệp đúng hạn từ khoa ĐT, CH, CNTT lần lượt là 25%, 35% và 30%. Biết một sinh viên X không tốt nghiệp đúng hạn, tính xác suất sinh viên đó thuộc khoa CNTT. H: Sinh viên khoa CNTT X: Sinh viên không tốt nghiệp P (CNTT | X) = P (X | CNTT) * P (CNTT) / P (X) = 0.3 * 0.5 / P (X) = 0.49 P (X) = P (X | CNTT) *. P(CNTT) + P (X | DT ) * P (DT) + P (X | CH) * P (CH) = 0.5 * 0.3 + 0.2 * 0.25 + 0.3 * 0.35 = 0.3058 diepht@vnu
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Xác suất thống kê ứng dụng Xác suất thống kê Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng Công thức Bayes Ứng dụng công thức BayesGợi ý tài liệu liên quan:
-
Giáo trình Xác suất thống kê: Phần 1 - Trường Đại học Nông Lâm
70 trang 330 5 0 -
Giáo trình Thống kê xã hội học (Xác suất thống kê B - In lần thứ 5): Phần 2
112 trang 208 0 0 -
Đề cương chi tiết học phần: Xác suất thống kê
3 trang 191 0 0 -
116 trang 174 0 0
-
Bài giảng Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm: Chương 3.4 và 3.5 - Nguyễn Thị Thanh Hiền
26 trang 172 0 0 -
Giáo trình Xác suất thống kê (tái bản lần thứ năm): Phần 2
131 trang 165 0 0 -
Một số ứng dụng của xác suất thống kê
5 trang 143 0 0 -
Bài giảng Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm: Chương 5.2 - Nguyễn Thị Thanh Hiền
27 trang 137 0 0 -
Bài giảng Nguyên lý thống kê: Chương 1 - GV. Quỳnh Phương
34 trang 132 0 0 -
Đề thi kết thúc học phần Xác suất thống kê năm 2019 - Đề số 5 (09/06/2019)
1 trang 129 0 0