Telegram Group & Telegram Channel
Объяснение формулы Байеса

Если вам нравятся длинные статьи, то можете почитать объяснение Юдковского на LessWrong или по этой ссылке (на английском). Ниже будет мое компактное изложение основных идей.

Рассмотрим следующую задачу:

> Пусть существует заболевание с частотой распространения среди населения 0,001 и метод диагностического обследования, который с вероятностью 0,9 выявляет больного, но при этом имеет вероятность 0,01 ложноположительного результата — ошибочного выявления заболевания у здорового человека. Найти вероятность того, что человек здоров, если он был признан больным при обследовании.

(Если вы никогда ранее не сталкивались с похожими задачами, то попробуйте сначала прикинуть ответ, а потом уже дочитать вниз и проверить свои догадки.)

Понятно, что можно решать ее, используя формулу Байеса напрямую (посчитать P(A), P(B), P(B|A) и из этого вывести ответ на задачу P(A|B)), но есть и более короткий путь.

Поскольку вероятность быть больным до теста равна 0.001, то получается, что шансы болезни изначально 1:999 (или отношение больных и здоровых равно 1/999). Далее нам требуется поделить вероятность true positive на вероятность false positive — получится 0.9/0.01 = 90. Наконец, умножаем 1/999 на 90 и получаем 90/999, или в переводе обратно в вероятность быть здоровым, 999/(90+999) ≈ 0.9174.

Строгое математическое доказательство остается в качестве упражнения читателю :) Но интуитивно это решение можно понимать с помощью водопада (картинка взята отсюда) На картинке синяя вода — это вероятность здорового, а красная — вероятность больного. Фиолетовая область — это то, что мы наблюдаем после теста: либо больного с положительным тестом, либо здорового с ложноположительным тестом. При этом доля обнаруженных случаев (true positive rate, TPR) — 90%, а ложноположительных срабатываний (false positive rate, FPR) — 30%. Тогда изначально отношение синей и красной воды было 80/20 = 4, а в фиолетовой области оно стало (80*30)/(20*90) = 4/3, т.е. разделилось на 90/30 = 3 — отношение TPR и FPR.

(продолжение ниже)



group-telegram.com/gepardchan/107
Create:
Last Update:

Объяснение формулы Байеса

Если вам нравятся длинные статьи, то можете почитать объяснение Юдковского на LessWrong или по этой ссылке (на английском). Ниже будет мое компактное изложение основных идей.

Рассмотрим следующую задачу:

> Пусть существует заболевание с частотой распространения среди населения 0,001 и метод диагностического обследования, который с вероятностью 0,9 выявляет больного, но при этом имеет вероятность 0,01 ложноположительного результата — ошибочного выявления заболевания у здорового человека. Найти вероятность того, что человек здоров, если он был признан больным при обследовании.

(Если вы никогда ранее не сталкивались с похожими задачами, то попробуйте сначала прикинуть ответ, а потом уже дочитать вниз и проверить свои догадки.)

Понятно, что можно решать ее, используя формулу Байеса напрямую (посчитать P(A), P(B), P(B|A) и из этого вывести ответ на задачу P(A|B)), но есть и более короткий путь.

Поскольку вероятность быть больным до теста равна 0.001, то получается, что шансы болезни изначально 1:999 (или отношение больных и здоровых равно 1/999). Далее нам требуется поделить вероятность true positive на вероятность false positive — получится 0.9/0.01 = 90. Наконец, умножаем 1/999 на 90 и получаем 90/999, или в переводе обратно в вероятность быть здоровым, 999/(90+999) ≈ 0.9174.

Строгое математическое доказательство остается в качестве упражнения читателю :) Но интуитивно это решение можно понимать с помощью водопада (картинка взята отсюда) На картинке синяя вода — это вероятность здорового, а красная — вероятность больного. Фиолетовая область — это то, что мы наблюдаем после теста: либо больного с положительным тестом, либо здорового с ложноположительным тестом. При этом доля обнаруженных случаев (true positive rate, TPR) — 90%, а ложноположительных срабатываний (false positive rate, FPR) — 30%. Тогда изначально отношение синей и красной воды было 80/20 = 4, а в фиолетовой области оно стало (80*30)/(20*90) = 4/3, т.е. разделилось на 90/30 = 3 — отношение TPR и FPR.

(продолжение ниже)

BY Гепардово гнездо



❌Photos not found?❌Click here to update cache.


Share with your friend now:
group-telegram.com/gepardchan/107

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care.
from us


Telegram Гепардово гнездо
FROM American