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Statistica Esempi

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

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

Passaggio 1

Usare il teorema di 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)}

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

Passaggio 2

Sostituisci i valori dati

P (A) = 0.1

$P (A) = 0.1$ ,

P (B) = 0.012

$P (B) = 0.012$ e

P (B | A) = 0.1

$P (B | A) = 0.1$ nel teorema di Bayes.

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

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

Passaggio 3

Semplifica

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

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

Tocca per altri passaggi...

Passaggio 3.1

Moltiplica

0.1

$0.1$ per

0.1

$0.1$ .

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

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

Passaggio 3.2

Dividi

0.01

$0.01$ per

0.012

$0.012$ .

P (A | B) = 0.8 ¯ 3

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

P (A | B) = 0.8 ¯ 3

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

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⎡ ⎢ ⎣ \begin{matrix} x^{2} & \frac{1}{2} \sqrt{π} & \int x d x \end{matrix} ⎤ ⎥ ⎦

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