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2015/10/08 1

bayes rule - 베이즈 정리

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ 통계 데이터는 다음과 같이 주어졌다고 가정해보자. 유방 X선 검사는 유방암을 진단하는 척도로 사용된다. 10명의 양성반응을 일으키는 여성에서는 1명이 실제로 유방암을 진단받았고, 10만명의 음성반응을 일으키는 여성에서 20명만이 유방암을 진단받았다. 우리는 모든 모집단 정보를 가지고 있기 때문에, 사전확률과 사후확률을 모두 쉽게 구할 수 있다. 사전 확률: 유방암을 진단받기 이전에 유방암을 가질 확률 = (1+20) / (1+20+9+99980) = 21/100010 = 0.000209979.. (즉 0.0209979%) 사후 확률: 유방암에 양성반응으로 진단받은 후에, 유방암을 가질 확률 = (1/9+1) = 1/10 = 0.1..

Major Study./Bioinformatics 2015.10.08
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