LEZIONE 22

Question 1

Come può essere denominata la statistica bayesiana?

1. statistica delle cause
2. statistica delle proprietà
3. statistica degli effetti
4. statistica dei controlli

Answer 1

1
statistica delle cause

Question 2

Che cosa s’intende per probabilità a priori?

1. la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause
2. la probabilità dell’evento intersezione condizionata a più
   cause
3. la probabilità dell’evento effetto non condizionata a più
   cause
4. la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento
   effetto

Answer 2

1. la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause

Question 3

Che cosa s’intende per probabilità a posteriori?

1. la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento
   effetto
2. la probabilità dell’evento effetto non condizionata a più
   cause
3. la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause
4. la probabilità dell’evento intersezione condizionata a più
   cause

Answer 3

1
la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento effetto

Question 4

Dati gli Eventi causa Ci => C1 , C2 e C3 e l’Evento effetto E come si calcola la P(Ci|E) utilizzando la formula di Bayes?

P(Ci|E)=P(E|Ci)P(Ci)/P(E|C1)P(C1)+P(E|C2)P(C2)+P(E|C3)P(C3)

P(Ci|E)=P(E|C)P(E)/P(C|E)P(C)+P(C|E)*P(C)

P(Ci|E)=P(E|C)/P(C|E)P(C)+P(C|E)P(C)+P(C|E)*P(C)

P(Ci|E)=P(E|C)P(E)/P(C|E)P(C)+P(C|E)P(C)+P(C|E)P(C)

Answer 4

P(Ci|E)=P(E|Ci)P(Ci)/P(E|C1)P(C1)+P(E|C2)P(C2)+P(E|C3)P(C3)