Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 48 стр.

pH1   0,6  0,3  0,18 ,                      pH 2   0,4  0,7  0,28 ,
p H 3   0,6  0,7  0,42        , pH 4   0,4  0,3  0,12 .     Тогда
    A         A              A         A 
 p      p       1 , p      p      0 .
    H1        H2             H3        H4 
Следовательно, полная вероятность
 p A  0,18  1  0,28  1  0,42  0  0,12  0  0,46 .
Применяя формулу Бейеса, получим:
          Пример Студент подготовил к экзамену 20 билетов из
25. В каком случае шансы взять известный билет больше - когда
студент пришел на экзамен первым или вторым?
Решение
      20 4
P1        
      25 5
                       Выбор 1-го

              20                               20
              25
                              20               25

                                                        +
              20               5               20
              25                               25

Найдем вероятность P2 взять известный билет, придя на экзамен
вторым, учитывая, что первый может взять как известный, так и
неизвестный второму билет.
                              20 19 5 20 4
                     P2              
                              25 24 25 24 5
      Пример Студент приходит в медпункт и жалуется на
плохое самочувствие. У медсестры две гипотезы H1 - он
действительно болен, H 2 - он здоров, но хочет получить
справку. По внешнему виду она оценивает априорные
   48