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Statistiques Exemples

P (A) = 0.1

$P (A) = 0.1$ ,

P (B) = 0.012

$P (B) = 0.012$ ,

P (B g i v e n A) = 0.1

$P (B g i v e n A) = 0.1$

Étape 1

Utilisation de la règle de Bayes,

P (A | B) = \frac{P (B | A) P (A)}{P (B)}

$P (A | B) = \frac{P (B | A) P (A)}{P (B)}$ .

P (A | B) = \frac{P (B | A) P (A)}{P (B)}

$P (A | B) = \frac{P (B | A) P (A)}{P (B)}$

Étape 2

Remplacez les valeurs données

P (A) = 0.1

$P (A) = 0.1$ ,

P (B) = 0.012

$P (B) = 0.012$ et

P (B | A) = 0.1

$P (B | A) = 0.1$ dans la règle de Bayes.

P (A | B) = \frac{(0.1) \cdot (0.1)}{0.012}

$P (A | B) = \frac{(0.1) \cdot (0.1)}{0.012}$

Étape 3

Simplifiez

P (A | B) = \frac{(0.1) \cdot (0.1)}{0.012}

$P (A | B) = \frac{(0.1) \cdot (0.1)}{0.012}$ .

Appuyez ici pour voir plus d’étapes...

Étape 3.1

Multipliez

0.1

$0.1$ par

0.1

$0.1$ .

P (A | B) = \frac{0.01}{0.012}

$P (A | B) = \frac{0.01}{0.012}$

Étape 3.2

Divisez

0.01

$0.01$ par

0.012

$0.012$ .

P (A | B) = 0.8\overline{3}

$P (A | B) = 0.8\overline{3}$

P (A | B) = 0.8\overline{3}

$P (A | B) = 0.8\overline{3}$

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[\begin{array}{c} x^{2} & \frac{1}{2} \\ \sqrt{π} & \int x d x \end{array}]

$[\begin{array}{c} x^{2} & \frac{1}{2} \\ \sqrt{π} & \int x d x \end{array}]$