Twierdzenie Bayesa, czyli jak znaleźć mordercę! 😎 скачать в хорошем качестве

Twierdzenie Bayesa, czyli jak znaleźć mordercę! 😎

Subskrybuj Śmiem Wątpić!! 🔔 https://www.youtube.com/c/smiemwatpic... 1. Przykład z aidsbolą: P(x) - prawdopodobieństwo że x. Ch - osoba jest chora Z - osoba jest zdrowa WD - wynik dodatni testu W tym przykładzie użyliśmy następujących liczb: P(Ch)=0,1 P(Z)= 100% - 10%= 1-0,1=0,9 P(WD I Ch)=90%=0,9 P(WD I Z)= 30%=0,3 Jeżeli wbijemy te liczy do twierdzenia Bayesa to wychodzi: P(Ch I WD)= 25% P(Z I WD)= 75% W 4:32 mówię iż po trzech testach z wynikiem dodatnim powinniśmy mieć 75% pewności iż warszawiak ma aidsbolę. Pełne wytłumaczenie czemu tak jest znajdziesz tutaj: http://smiemwatpic.pl/twierdzenie-bay... 2. Przykład z mordercą: K - Morderca jest kobieta M - Morderca jest mężczyzną D1 - (dowody 1) morderca ma długie włosy P(K)=15%=0,15 P(M)=85%=0,85 P(D1 I K)=85% P(D1 I M)=10% Z twierdzenia Bayesa wychodzi nam: P(K I D1)=0,40 P(M I D1)=0,60 3. Drugie „rozdanie" przykładu z mordercą. Może nie wszyscy zrozumieli co stało się w 8:01 . Rysuje tam nowe prawdopodobieństwo wstępne, które jest identyczne z prawdopodobieństwem a posteriori które dostaliśmy po analizie pierwszych dowodów. Czyli po analizie faktu iż morderca ma długie włosy. Robimy tak dlatego, że po tej analizie faktu iż morderca ma długie włosy COŚ już o nim/niej wiemy. Gdybyśmy analizowali następne dowody wracając do prawdopodobieństwa wstępnego 85%/15% to zachowywalibyśmy się tak jakbyśmy zapomnieli o tym co poprzednio robiliśmy. Każde następne dowody (jak D2, które omawiam poniżej) muszą być analizowane z perspektywy dowodów które wcześniej pobraliśmy. Można to też wyrazić symbolicznie pisząc P(K & D1) jako prawdopodobieństwo wstępne w drugim "rozdaniu", ale dla uproszczenia założę iż P(K) uwzględnia teraz (po pierwszym "rozdaniu"/ pierwszej analizie dowodów) fakt iż morderca jest długowłosy/długowłosa. Nowe dowody: D2 - długie włosy mordercy zostały zafarbowane a blond. P(K)=60% P(M)=40% P(D2 I K)= 60% P(D2 I M)=5% Po wprowadzeniu do twierdzenia Bayesa: P(K I D2)= 95% P(M I D2)=5% Najbardziej z wszystkich materiałów na temat twierdzenia Bayesa polecam kurs z Arbitala: https://arbital.com/p/bayes_rule_guide/ Sami możecie zdecydować o tempie przyswajana informacji, oraz ile chcecie ich wziąć na siebie na raz :) _________________ Linki: Youtube -    / Śmiemwątpić   Patronite - https://patronite.pl/smiemwatpic Facebook -   / smiem.watpic.yt   Oficjalna strona - https://smiemwatpic.pl Twitter -   / smiemwatpic   Instagram -   / smiem_watpic   Smiem.watpic.yt@gmail.com