Forståelse av Bayes Teorem

Question 1

Prinsipper for oppdatering av antakelser ved ny evidens

Answer 1

Start med a priori forventning.

Inkorporer ny evidens.

Bruk Bayes’ teorem for å oppdatere sannsynlighetene.

Resultatet er den oppdaterte
posteriorem sannsynligheten.

“Extra ordinary claims require extraordinary evidence” - Carl Sagan

Question 2

Hva er Bayes Teorem

Answer 2

Bayes’ teorem er en matematisk formel som beskriver sannsynligheten for en hendelse basert på tidligere kunnskap om forholdet mellom denne hendelsen og andre hendelser.

(Hvor sannsynlig påstanden er, før du har sett evidensen X Hvis påstanden er sann, hvor stor er sannsynligheten for å få denne evidensen) DELT PÅ (hvor vanlig er denne evidensen genrelt, enten påstanden er rett eller galt)

P(A|B)= P(B|A)⋅P(A)/P(B)

Eks: Anta at en person mottar en positiv resultat på en medisinsk test for en sjelden sykdom. Vi vil bruke Bayes’ teorem for å beregne sannsynligheten for at personen faktisk har sykdommen, gitt den positive testen.

Question 3

Hva er base rate

Answer 3

Base rate refererer til den naturlige forekomsten eller hyppigheten av en hendelse i en populasjon før noen form for intervensjon eller testing. Det er ofte brukt i statistikk og beslutningstaking for å vurdere sannsynligheten for en hendelse uten ytterligere informasjon.

Question 4

Hva innebærer det når påstander presenteres probabilistisk?

Answer 4

Når påstander presenteres probabilistisk, betyr det at de blir uttrykt med tilknyttede sannsynlighets. Dette indikerer usikkerheten rundt sannheten av påstanden, og det gir en kvantitativ indikasjon på hvor sannsynlig eller usannsynlig påstanden er basert på tilgjengelig informasjon.

Eks. Det er en 70% sannsynlighet for regn i morgen.” Denne påstanden uttrykker usikkerheten knyttet til været og gir en sannsynlighet for at det faktisk vil regne basert på tilgjengelig meteorologisk informasjon.

Question 5

Hvordan kan baseraten brukes til å anslå a priori forventning?

Answer 5

Hvis en sjelden sykdom forekommer hos 1 av 1000 personer i en befolkning (baserate på 0,1%), er a priori forventningen om at en tilfeldig valgt person har sykdommen lav. Dette gjenspeiler den naturlige forekomsten før andre diagnostiske eller kontekstuelle data blir vurdert.

Question 6

Hvordan kan valg av grunnfrekvens for prediksjoner presentere etiske dilemmaer, spesielt med tanke på tabubelagte grunnfrekvenser?

Answer 6

Valg av grunnfrekvens for prediksjoner kan føre til etiske dilemmaer når det gjelder tabubelagte grunnfrekvenser,

Å bruke en lav grunnfrekvens i slike tilfeller kan føre til underestimering av sannsynligheten for hendelsen, mens en høy grunnfrekvens kan bidra til overdreven frykt eller stigmatisering. Balansen mellom å gi realistiske estimater og unngå unødvendig skade eller frykt er en utfordrende etisk vurdering i valget av grunnfrekvenser.

Tabuu belaget tema: Rase, Mentalhelse, sykdommer, kriminalitet etc.