Man benutzt den Satz von Bayes für die Berechnung totaler Wahrscheinlichkeiten
Wenn zwei Ereignisse unabhängig sind, beeinflusst das Ergebnis des einen Ereignisses das Ergebnis des anderen nicht
Bei einem Laplace Experiment wird angenommen, dass alle Ereignisse gleich wahrscheinlich sind
Zwei Ereignisse A und B sind unabhängig, falls sich die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von A nicht dadurch verändert, dass man das Eintreten von B berücksichtigt
In der Standardnormalverteilung liegt ein Mittelwert von 0 vor und eine Standardabweichung von 1
Die Prävalenz gibt P(A) an, also z.b. wie viel Prozent der Bevölkerung unter krebs leiden
Die Prävalenz ist Priori Wahrscheinlichkeit
Bei geringen Krankheitsprävalenzen sind Vorsorgeuntersuchungen sinnvoll
Die objektivistische, Frequentistische Wahrscheinlichkeitseinschätzung beinhaltet zusätzliche Informationen
Bei der subjektivistischen, Bayesianischen Wahrscheinlichkeitseinschätzung wird das Bayessische Updating berücksichtigt
Die Bernoulli Verteilung beschreibt EINEN Erfolg
- Bei der Binomialverteilung müssen die Ereignisse unabhängig voneinander sein
Die Sensitivität beschreibt P(A|B), die Spezifität P(Ac|Bc) (
Die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Ergebnisse eines Zufallsexperiments muss immer 1 betragen
Bei unabhängigen Variablen gilt: P(AundB)=P(A|B)*(P(B)
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