Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 49 стр.

вероятности PH1   0,3 , PH 2   0,7 и ставит ему градусник.
Измеренная температура 37.5 (событие А ).
                     A 
Предположим,      P      0,9      (не   при       всякой     болезни
                     H1 
                                       A 
повышается     температура),        P      0,05     (у     некоторых
                                       H2 
здоровых людей нормальная температура немного повышена
или студент мог незаметно натереть градусник).
   Теперь апостериорная вероятность того, что студент болен:
               H          0.3  0.9
              P 1                         0.885
                A  0.3  0.9  0.7  0.05
   и у медсестры есть все основания направить студента к
врачу.

   Физический       смысл       и      терминология           формулы
Бейеса
   Формула Бейеса позволяет «переставить причину и
следствие»: по известному факту события вычислить
вероятность того, что оно было вызвано данной причиной.
   События, отражающие действие «причин», в данном случае
обычно называют гипотезами, так как они — предполагаемые
события, повлекшие данное.
   Безусловную      вероятность    справедливости   гипотезы
называют априорной, а условную - с учетом факта
произошедшего события — апостериорной (насколько вероятна
причина оказалась с учетом данных о событии).
   Можно также уточнять вероятность гипотезы, учитывая
другие имеющиеся данные (другие произошедшие события).
Для учета каждого следующего события нужно в качестве
априорной вероятности гипотезы подставлять ее апостериорную
вероятность с предыдущего шага.
   Формулу Бейеса иногда называют формулой переоценки
гипотез. Она позволяет дать оценку вероятности гипотез после
                                                                      49