งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

Bayes’ Theorem Conditional Prob P(A | B) = P(A ^ B) / P(B) มีหลาย condition A1, A2, A3, …., An P(B | A1) = P(B ^ A1) / P(A1) P(B) = P(B ^ A1) + P(B ^ A2)

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "Bayes’ Theorem Conditional Prob P(A | B) = P(A ^ B) / P(B) มีหลาย condition A1, A2, A3, …., An P(B | A1) = P(B ^ A1) / P(A1) P(B) = P(B ^ A1) + P(B ^ A2)"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 Bayes’ Theorem Conditional Prob P(A | B) = P(A ^ B) / P(B) มีหลาย condition A1, A2, A3, …., An P(B | A1) = P(B ^ A1) / P(A1) P(B) = P(B ^ A1) + P(B ^ A2) + … + P(B ^ An) = P(B | A1) * P(A1) + P(B | A2) * P(A2) + … + P(B | An) * P(An)

2 Formula

3 Problem ให้ A1 = เหตุการณ์ที่ มี มะเร็ง A2 = เหตุการณ์ที่ ไม่มี มะเร็ง ให้ B = เหตุการณ์ที่ test + P( คนทั่วไปจะเป็นมะเร็ง ) = 0.02 ความน่าจะเป็นที่จะมีมะเร็ง เมื่อเราทราบผล test ว่าเป็นบวก = ? ผล test จะเป็น บวก ผล test จะ เป็น ลบ มีมะเร็ง จริง ๆ 85%15% ไม่เป็น มะเร็ง 10%90 %

4 ตัวแปรสุ่ม Random Variable, X, Y Random Variable คือ function ที่ map เหตุการณ์ใน sample space กับ จำนวนจริง เช่น Sample space คือ set ของเหตุการณ์การ โยนเหรียญ 2 ครั้ง  S = {(HH), (HT), (TH), (TT)} –X = จำนวนเหรียญที่ออกหัว – เหตุการณ์ HH, X = 2 HT หรือ TH, X = 1 TT, X = 0

5 Prob Distribution ของ RV –HH, X = 2  P(HH) = ¼ HT หรือ TH, X = 1  P(HT) = P(TH) = ¼ TT, X = 0  P(TT) = ¼ P(X = 2) = P(HH) = ¼ P(X = 1) = P(HT หรือ TH) = ¼ + ¼ = ½ P(X = 0) = P(TT) = ¼ P(X = 0) + P(X = 1) + P(X =2) = 1


ดาวน์โหลด ppt Bayes’ Theorem Conditional Prob P(A | B) = P(A ^ B) / P(B) มีหลาย condition A1, A2, A3, …., An P(B | A1) = P(B ^ A1) / P(A1) P(B) = P(B ^ A1) + P(B ^ A2)

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google