过程如下，利用条件概率的公式，以及
P(AB拔)=P(A)-P(AB)
嗯，有计算错误
望采纳～
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第1个回答 2021-02-19
解 设A表示“患有癌症”， 表示“没有癌症”，B表示“试验反应为阳性”，则由条件得?
P（A）=0.005,
P( )=0.995，?
P(B｜A)=0.95,?
P( ｜ ）=0.95??
由此 P（B｜ ）=1-0.95=0.05??
由贝叶斯公式得?
P（A｜B）= =0.087.
这就是说，根据以往的数据分析可以得到，患有癌症的被诊断者，试验反应为阳性的概率为95%?，没有患癌症的被诊断者，试验反应为阴性的概率为95%，都叫做先验概率.而在得到试验结果反应为阳性，该被诊断者确有癌症重新加以修正的概率0.087叫做后验概率.此项试验也表明，用它作为普查，正确性诊断只有8.7%（即1000人具有阳性反应的人中大约只有87人的确患有癌症），由此可看出，若把P（B｜A）和P（A｜B）搞混淆就会造成误诊的不良后果.
概率乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式称为条件概率的三个重要公式.它们在解决某些复杂事件的概率问题中起到十分重要的作用.
P（A）=0.005,
P( )=0.995，?
P(B｜A)=0.95,?
P( ｜ ）=0.95??
由此 P（B｜ ）=1-0.95=0.05??
由贝叶斯公式得?
P（A｜B）= =0.087.
这就是说，根据以往的数据分析可以得到，患有癌症的被诊断者，试验反应为阳性的概率为95%?，没有患癌症的被诊断者，试验反应为阴性的概率为95%，都叫做先验概率.而在得到试验结果反应为阳性，该被诊断者确有癌症重新加以修正的概率0.087叫做后验概率.此项试验也表明，用它作为普查，正确性诊断只有8.7%（即1000人具有阳性反应的人中大约只有87人的确患有癌症），由此可看出，若把P（B｜A）和P（A｜B）搞混淆就会造成误诊的不良后果.
概率乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式称为条件概率的三个重要公式.它们在解决某些复杂事件的概率问题中起到十分重要的作用.
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