Bedingte Wahrscheinlichkeit & Satz von Bayes

Question 1

Was ist eine Bedingte Wahrscheinlichkeit?

Answer 1

ist eine Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis, wenn eine bestimmte Bedingung vorliegt (dies ist eine Einschränkung des
Ergebnisraums)

Question 2

Wann sind 2 Ereignisse A und B stochastisch unabhängig?

Answer 2

P(A/B)=P(A)

𝑃𝐵𝐴 =𝑃(𝐵)

𝑃 𝐴 ∩ 𝐵 = 𝑃 𝐴 g∗ 𝑃 ( 𝐵 )

Question 3

Wann wird der Bayer Theorem verwendet?

Answer 3

Um eine bedingte Wahrscheinlichkeit 𝑃 (𝐴/ 𝐵 )mittels der Wahrscheinlichkeit 𝑃 (𝐵 /𝐴 )zu berechnen.

Question 4

falsch positiven Diagnosen

Answer 4

fälschlicherweise das Vorliegen eines Syndroms angenommen, obwohl die Person gesund ist.

Question 5

falsch negative Diagnosen

Answer 5

in tatsächlich vorhandenes Syndrom nicht erkannt und die Person wird als gesund eingestuft.

Question 6

Was ist die Spezifität?

Answer 6

ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine gesunde Person auch tatsächliche eine negative Diagnose bekommt (also als gesund erkannt wird).

Question 7

Was ist die Sensitivität?

Answer 7

ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine kranke Person auch tatsächlich eine positive Diagnose bekommt (also als krank erkannt wird).

Question 8

Hohe Sensitivität=

Answer 8

Weniger falsch negative Diagnosen

Question 9

Hohe Spezifität=

Answer 9

weniger falsch positive Diagnosen